Ha, Hyeon-Tae;Lee, Hae-Dong;Baek, Hyun-Chul;Kim, Sang-Bok
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.107-114
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2011
Today the company adopts to use information management method at the network base such as internet, intranet and so on for the speed of business. Therefore the security of information asset protection and continuity of business within company in relation to this is directly connected to the credibility of the company. This paper secures continuity to the certified users using queuing model for the business interruption issue caused by DDoS attack which is faced seriously today. To do this I have reflected overloaded traffic improvement process to the queuing model through the analysis of related traffic information and packet when there occurs DDoS attack with worm/virus. And through experiment I compared and analyzed traffic loading improvement for general network equipment.
As the threat of Distributed Denial-of-Service attacks that exploit weakly secure IoT devices has spread, research on source-side Denial-of-Service attack detection is being activated to quickly detect the attack and the location of attacker. In addition, a collaborative source-side attack detection technique that shares detection results of source-side networks located at individual sites is also being activated to overcome regional limitations of source-side detection. In this paper, we evaluate the performance of a collaborative source-side DDoS attack detection using statistical weights. The statistical weight is calculated based on the detection rate and false positive rate corresponding to the time zone of the individual source-side network. By calculating weighted sum of the source-side DoS attack detection results from various sites, the proposed method determines whether a DDoS attack happens. As a result of the experiment based on actual DNS request to traffic, it was confirmed that the proposed technique reduces false positive rate 2% while maintaining a high attack detection rate.
The objective of this work was to investigate the existence of new crystal forms of tulobuterol which is used to prevent morning asthma attacks by ${\beta}_2$ agonist and the transformation of crystal forms. Three crystal forms of tulobuterol have been isolated by recrystallization and Form 2 was transformed to Form 4 at 52% RH and 95% RH and these four crystal forms are characterized by differential scanning calorimetry (DSC), powder X-ray diffractometry (PXRD) and thermogravimetric analysis (TG). The DSC and PXRD patterns of four crystal forms of tulobuterol were different respectively. The dissolution patterns of these three crystal forms of tulobuterol were studied and they showed significant differences in the dissolution rate. After storage of 2 months at 0% RH (silica gel, $20^{\circ}C$), 52% RH (saturated solution of $Na_2Cr_2O_7{\cdot}2H_2O/20^{\circ}C$) and 95% RH (saturated solution of $Na_2HPO_4/20^{\circ}C$), Form 1 and Form 3 were not transformed. But Form 2 was transformed to Form 4 at 52% RH and 95% RH.
The composition of the Martes flavigula diet has been extensively studied, but little is known about its insect component. This study characterized the insect diet and insect nest materials in the feces of M. flavigula. A total of 952 fecal samples were collected in Jirisan National Park from January 2009 to November 2011, and 1379 species or taxonomic groups were identified. M. flavigula fed on insects (8.7%) and bee wax (5.0%), which comprised 2.9% and 4.4% of the dry weight of M. flavigula feces, respectively. A total of 12 insect species belonging to 8 families in 3 orders were identified. The most frequently found insects were Hymenoptera (frequency of occurrence, FO, 89.1), including Vespa simillima simillima (FO, 37.3) and Vespula koreensis koreensis (FO, 20.0). The Vespidae constituted the majority of the insect diet in autumn when the diversity of marten's prey was strongly reduced, probably because the numbers of social insects were sufficient for M. flavigula. In addition, the data suggest that M. flavigula attacks the nests of social wasps in late autumn when males do not have a venomous sting and new queens are less aggressive than workers. Bee wax appeared in all seasons and the highest rate was from spring to early summer. However, the remains of honeybees were not found in feces; thus, M. flavigula presumably eats honey but not honeybees.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.1
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pp.15-24
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2014
It is essential to understand the infrared signature of a naval ship to survive against various missile attacks under variable environmental conditions. As guided missiles are developing to equip more accurate IR seekers, research works for countermeasure and IR stealth technology are strongly required. But challenging works are continuously suggested for predicting and analyzing IR signal status of naval ships to achieve low observable performance under various weather conditions, variable missions and developing threats. In this study, overall guidelines of setting design criteria for low observable ships are proposed by considering varying environmental conditions including daily and seasonal variations. Test and evaluation criteria for newly constructed ships for target and background temperature difference is proposed as a design criteria which can be predicted by change of condition and ship's speed. Through the proposed techniques and procedures, it is expected to establish the measurement and evaluation criteria by using temperature, IR Signal differences between the ship and the background.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
Ahmed Al Shihimi;Muhammad R Ahmed;Thirein Myo;Badar Al Baroomi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.67-76
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2024
The Internet of Things (IoT) has revolutionized communication and device operation, but it has also brought significant security challenges. IoT networks are structured into four levels: devices, networks, applications, and services, each with specific security considerations. Personal Area Networks (PANs), Local Area Networks (LANs), and Wide Area Networks (WANs) are the three types of IoT networks, each with unique security requirements. Communication protocols such as Wi-Fi and Bluetooth, commonly used in IoT networks, are susceptible to vulnerabilities and require additional security measures. Apart from physical security, authentication, encryption, software vulnerabilities, DoS attacks, data privacy, and supply chain security pose significant challenges. Ensuring the security of IoT devices and the data they exchange is crucial. This paper utilizes the Random Forest Algorithm from machine learning to detect anomalous data in IoT devices. The dataset consists of environmental data (temperature and humidity) collected from IoT sensors in Oman. The Random Forest Algorithm is implemented and trained using Python, and the accuracy and results of the model are discussed, demonstrating the effectiveness of Random Forest for detecting IoT device data anomalies.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.1210-1213
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2007
WiBro는 무선랜과 3G 이동통신의 장점을 결합한 휴대 인터넷 기술로 최근 국내에서 상용화 되었다. WiBro의 장점인 이동성과 고속 무선 통신에 기인하여, 향후 지속적인 발전이 기대된다. 이러한 WiBro의 확산에 따라 개인 사용자에 대한 보안문제가 최근 크게 부각되고 있다. 현재 Wibro는 3G 이동통신 및 무선랜과 효율적인 연동을 위해 EAP-AKA 인증기법을 사용하고 있다. 하지만 EAP-AKA는 단말이 기지국을 인증하지 못하는 치명적인 취약점이 있다. 따라서 공격자는 임의로 rogue BS를 설치할 수 있고, 정상 사용자의 데이터를 이종 네트워크로 보내는 Redirection Attack을 시도할 수 있다. Redirection Attack은 전송 속도 저하, Denial-of-Service (DoS) 을 초래하며, 데이터가 redirection 되는 이종 네트워크에 따라 암호화된 데이터가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 EAP-AKA와 Redirection Attack에 대해 분석하고, 그 해결책을 제시한다. 논문은 1) 프로토콜을 일부 수정하여 공격을 막는 방법과 2) traffic 분석을 통한 공격 탐지 방식을 다루고 있으며, 이러한 두 가지 방법을 통해 Redirection Attack에 대한 취약점을 근본적으로 제거할 수 있다.
By actively adopting technologies from the Fourth Industrial Revolution, the port industry is trending toward new types of ports, such as automated and smart ports. However, behind the development of these ports, there is an increasing risk of cyber security incidents and threats within ports and container terminals, including information leakage through cargo handling equipment and ransomware attacks leading to disruptions in terminal operations. Despite the necessity of research to enhance cyber security within ports, there is a lack of such studies in the domestic context. This study focuses on Busan Port, a representative port in South Korea that actively incorporates technology from the Fourth Industrial Revolution, in order to discover variables for improving cyber security in container terminals. The research results categorized factors for enhancing cyber security in Busan Port's container terminals into network construction and policy support, standardization of education and personnel training, and legal and regulatory factors. Subsequently, multiple regression analysis was conducted based on these factors, leading to the identification of detailed factors for securing and enhancing safety, reliability, performance, and satisfaction in Busan Port's container terminals. The significance of this study lies in providing direction for enhancing cyber security in Busan Port's container terminals and addressing the increasing incidents of cyber security attacks within ports and container terminals.
As North Korea has a sufficient ability to attack our society's vulnerable computer network, various large-scale cyber attacks are expected to be tried. North Korea's cyber military strength is known a world-class level. The number of its cyber agents is increasing consistently. Recently North Korea's cyber attack has been made regardless of trick and target. But up to now North Korea's cyber attack is more of an exploration than a real attack. Its purpose was to check how fast Korea found a problem and recovered from it. In future, cyber attack that damages substantially is highly probable. In case of an attack against national infrastructure like traffic, financial and energy services, the extent of the damage will be great beyond imagination. In this paper, characteristics of recent North Korea's cyber attack is addressed in depth and countermeasures such as the enactment of cyber terror prevention law, simulation training enforcement, private and public cooperation system construction, cyber security infrastructure expansion, etc. are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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