In order to improve the quality of student teachers' practicum, this study analysed the current situation of student teachers' field practice in child care centers. The study also assessed the practicum implementation case of H Cyber University. First, this research examined the characteristics of practicum implementation in universities. Second, a variety of strategies based on a blended model, on/off-line lectures, professor-student interaction, university-daycare centers collaboration, e-mentoring, and student teachers' portfolios that reduce the problems of student teachers' training, were explored. Finally, the practicum implementation case that adopted these factors was assessed. The results from this case study implied that student teachers' practicums based on a blended model can be an alternative method for problem-solving in existing student teachers' training in universities.
This study describes the works on development of a scenario-based WBT system of electronic commerce to introduce and activate electronic commerce in our society because it is mostly required to correctly understand electronic commerce and timely educate its users and technicians for entering into global electronic commerce that binds every commercial area regardless of the borders and nationalities. This system, WBT(Web - Based Training of Electronic commerce), consists of two parts. The one part provides a general concept of EC. This is developed to meet the needs of beginner for EC. The other is a simulator for cyber shopping mall. It is designed for teaching how to shop at cyber shopping mall based on various scenarios. In addition, we can simulate ourselves for EDI, which enables trading partners to conduct routine business transaction, such as purchase orders, invoices and shopping notices with it. Our commitment to the development of this application is consistent with the objectives of being easy to learn electronic commerce and its applications in real world.
This paper is concerned with analysing the bankruptcy prediction power of three models: Multivariate Discriminant Analysis(MDA ), Logit Analysis, Neural Network. The after-crisis bankrupted companies were limited to the research data and the listed companies belonging to manufacturing industry was limited to the research data so as to improve prediction accuracy and validity of the model. In order to assure meaningful bankruptcy prediction, training data and testing data were not extracted within the corresponding period. The result is that prediction accuracy of neural network model is more excellent than that of logit analysis and MDA model when considering that execution of testing data was followed by execution of training data.
The development of Information and Communications Technology (ICT) has changed the manner in which English teachers are taught as instructors, as well as English language learners. Online-related technology, a product of development of ICT technology, is used for various purposes such as training teachers and enhancing professionalism of current teachers to practice more efficient training. The purpose of this study is to extract common domains and sub-domains related to development of cyber-type in-service training (INSET) through domestic and international case analyses and to develop content areas of INSET using cyberspace or efficient online INSET programs. To accomplish the purpose of this study, domestic and foreign cases were analyzed in relation to direction of development of online English teacher training programs.
국방부는 주기적인 사이버방호 훈련을 실시함에 따라 사이버작전의 전력과 역량을 보강하고 있다. 하지만 적 사이버공격 능력 수준을 고려할 때 군의 사이버방호 능력 수준은 현저히 낮으며 군용 네트워크망에 대한 사이버위협을 대응할 수 있는 보호대책과 대응체계가 명확하게 설계되어 있지 않아 민·관의 사이버보안 능력 수준에도 못 미치고 있는 실태이다. 따라서 본 논문에서는 국내·외 사이버보안 프레임워크를 참조하여 국방 네트워크망 취약점 완화 체계를 구축할 수 있는 요소로 군 특수성을 지닌 군 내부망 주요 위협 정보 및 국방정보시스템 보안 요구사항을 파악하고, 공격자의 의도파악과 전술, 기법 및 절차 정보(ATT&CK)를 적용하여 국방 네트워크 환경에 대한 사이버공격을 효율적으로 보호 해주는 군 내부망 취약점 완화 체계 구축 방안을 제안한다.
대규모 사이버공격이나 테러가 발생하여 국가가 막대한 피해를 보거나 안보에 치명적인 위협이 되었을 때에서야 비로소 사이버보안 인력 양성에 대한 사회적 관심은 높아진다. 또한, 정부에서는 사이버보안 인력 양성과 확보 정책을 제시하곤 한다. 하지만, 양성된 사이버보안 인력이 관련 기관이나 기업에 취업한 이후에 이들을 체계적으로 관리할 수 있는 시스템은 아직 미약하다. 소프트웨어 인력은 표준화된 자격등급 모델이 있어서 각 등급별로 적합한 직무를 설정하여 관리하고 있다. 사이버보안 인력도 경력, 학력, 교육훈련 실적 등을 고려한 특화된 자격등급 모델이 필요하다. 자격등급을 부여함으로써 각 등급별로 수행할 수 있는 직무를 설정하고 부서의 직책과 직위도 등급을 고려하여 부여해야 한다. 따라서 본 논문에서는 사이버보안 인력의 효율적으로 관리하기 위한 자격등급 모델을 제안한다.
Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권3호
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pp.65-72
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2020
정보 기술의 발달과 시스템 및 네트워크의 규모가 증가함에 따라 사이버 위협 및 범죄가 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해서 실질적인 공격과 방어 기반의 사이버 보안 훈련이 필요하다. 그러나 사이버 보안 훈련은 전문가의 분석과 공격 수행능력을 요구하므로, 비용 및 시간적인 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 공격 기법들을 자동으로 수행하는 사이버 공격 시뮬레이터를 제안한다. 이 시뮬레이터는 구현 가능하도록 모델링 된 공격 기법들을 조합하여 공격 시나리오를 도출하고, 도출된 시나리오들을 순차적으로 수행함으로써 공격을 수행한다. 제안하는 공격 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 실제 환경에서 예시 공격 목표와 시나리오를 설정하여 실험하였다. 이 공격 시뮬레이터는 5 가지 공격 기법을 자동으로 수행하여 관리자 권한을 획득하는 공격에 성공하였다.
지식정보화시대를 맞이하여 사이버교육을 활용한 다양한 교육 프로그램은 학교, 기업교육, 군 장병교육, 평생교육시설은 물론 공무원 교육훈련제도까지 도입이 되었다. 국가공무원의 경우 국가공무원인재개발원 사이버교육센터의 주관으로 실시되는 교육과 지방공무원은 15개 시 도 공무원교육원 주관으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 공무원 교육훈련제도의 관점에서 지방공무원 사이버교육 운영의 실태를 사이버교육 참여했던 충청남도 공무원 정예반 교육생을 대상으로 설문조사를 통해 발전방안을 모색하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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