Voice phishing (vishing) uses social engineering, based on people's trust in telephone services, to trick people into divulging financial data or transferring money to a scammer. In a vishing attack, a scammer often modifies the telephone number that appears on the victim's phone to mislead the victim into believing that the phone call is coming from a trusted source, since people typically judge a caller's legitimacy by the displayed phone number. We propose a system named iVisher for detecting a concealed incoming number (that is, caller ID) in Session Initiation Protocol-based Voice-over-Internet Protocol initiated phone calls. Our results demonstrate that iVisher is capable of detecting a concealed caller ID without significantly impacting upon the overall call setup time.
Many image hiding schemes based on least significant bit (LSB) transformation have been proposed. One of the LSB-based image hiding schemes that employs diamond encoding was proposed in 2008. In this scheme, the binary secret data is converted into base n representation, and the converted secret data is concealed in the cover image. Here, we show that this scheme has two vulnerabilities: noticeable spots in the stego-image, i.e., a non-smooth embedding result, and inefficiency caused by rough re-adjustment of falling-off-boundary value and impractical base translation. Moreover, we propose a new scheme that is efficient and produces a smooth and high quality embedding result by restricting n to power of 2 and using a sophisticated re-adjustment procedure. Our experimental results show that our scheme yields high quality stego-images and is secure against RS detection attack.
MS 오피스는 국내뿐만 아니라 세계적으로 널리 사용되는 오피스 소프트웨어이다. 여러 버전 중 MS 오피스 2007부터 최신 버전인 MS 오피스 2016까지 문서 구조에 OOXML 형식이 사용되고 있다. 이와 관련해 대표적인 안티-포렌식 행위인 데이터 은닉에 대한 방법이 연구, 개발되어 은닉된 데이터에 대한 탐지 방법은 디지털 포렌식 수사 관점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존에 발표된 OOXML 형식의 MS 오피스 문서에 데이터 은닉 및 탐지에 관한 두가지 연구를 소개한 뒤 두 연구의 탐지 방법을 우회하는 데이터 삽입 방법과 MS 오피스 엑셀, 파워포인트의 데이터인 시트, 슬라이드 등을 은닉하는 방법을 제시한다. 이와 같은 방법으로 은닉된 데이터를 탐지할 수 있는 향상된 탐지 알고리즘 또한 제시한다.
Purpose: The purpose of this study is to effectively detect violations that occur simultaneously against Good Manufacturing Practice, which were concealed by drug manufacturers. Methods: In this study, we present an analysis framework for analyzing regulatory violation patterns using Association Rule Mining (ARM), Text Mining, and t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) to increase the effectiveness of on-site inspection. Results: A number of simultaneous violation patterns was discovered by applying Association Rule Mining to FDA's inspection data collected from October 2008 to February 2022. Among them there were 'concurrent violation patterns' derived from similar regulatory ranges of two or more regulations. These patterns do not help to predict violations that simultaneously appear but belong to different regulations. Those unnecessary patterns were excluded by applying t-SNE based on text-mining. Conclusion: Our proposed approach enables the recognition of simultaneous violation patterns during the on-site inspection. It is expected to decrease the detection time by increasing the likelihood of finding intentionally concealed violations.
SQLite는 트랜잭션을 제공하는 파일 기반의 DBMS(Database Management System)이며 경량 플랫폼에 적절하기 때문에 요즘에는 스마트폰에 주로 적재된다. 따라서 스마트폰의 사용량이 증가함에 따라 SQLite와 관련된 범죄가 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 SQLite 데이터베이스 파일에 대한 새로운 은닉 기법과 이에 대한 탐지 방법을 제안한다. 은닉 실험 결과, 데이터베이스 파일 헤더의 영역 중 70바이트에 고의적으로 데이터를 은닉하는 행위가 가능하였다. 또한 데이터베이스 파일의 페이지 영역을 추가하여 기존의 페이지를 은닉할 수 있었다. 그러나 SQLite 구조를 기반으로 헤더의 70바이트를 파싱하거나 레코드 및 인덱스의 개수를 이용하여 제안하는 은닉을 탐지하는 방법이 가능하였다. 이후, SQLite 은닉된 데이터에 대한 탐지 알고리즘을 제시하였다.
It is not easy to analyze the strong nonlinear time series and effectively design a good prediction system especially due to the difficulties in handling the potential uncertainty included in data and prediction method. To solve this problem, a new design method for fuzzy prediction system is suggested in this paper. The proposed method contains the followings as major parts ; the first-order difference detection to extract the stable information from the nonlinear characteristics of time series, the fuzzy rule generation based on the hierarchically classifying clustering technique to reduce incorrectness of the system parameter identification, and the IT2TSK fuzzy logic system to reasonably handle the potential uncertainty of the series. In addition, the design of the multiple predictors is considered to reflect sufficiently the diverse characteristics concealed in the series. Finally, computer simulations are performed to verify the performance and the effectiveness of the proposed prediction system.
본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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