KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1657-1673
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2023
With the advancement of information technology, criminals employ multiple cyberspaces to promote cybercrime. To combat cybercrime and cyber dangers, banks and financial institutions use artificial intelligence (AI). AI technologies assist the banking sector to develop and grow in many ways. Transparency and explanation of AI's ability are required to preserve trust. Deep learning protects client behavior and interest data. Deep learning techniques may anticipate cyber-attack behavior, allowing for secure banking transactions. This proposed approach is based on a user-centric design that safeguards people's private data over banking. Here, initially, the attack data can be generated over banking transactions. Routing is done for the configuration of the nodes. Then, the obtained data can be preprocessed for removing the errors. Followed by hierarchical network feature extraction can be used to identify the abnormal features related to the attack. Finally, the user data can be protected and the malicious attack in the transmission route can be identified by using the Wrapper stepwise ResNet classifier. The proposed work outperforms other techniques in terms of attack detection and accuracy, and the findings are depicted in the graphical format by employing the Python tool.
Lamport firstly suggested password base authentication scheme and then, similar authentication schemes have been studied. Due to the development of Internet network technology, remote user authentication using smart card has been studied. Li et al. analyzed authentication scheme of Chen et al. and then, Li et al. found out the security weakness of Chen et al.'s scheme such forward secrecy and the wrong password login problem, and proposed an a new smart card based user password authentication scheme. But Liu et al. found out that Li et al.'s scheme still had security problems such an insider attack and man-in-the-middle attack and then Liu et al. proposed an efficient and secure smart card based password authentication scheme. This paper analyzed Liu et al.'s authentication and found out that Liu et al.'s authentication has security weakness such as no perfect forward secrecy, off-line password guessing attack, smart-card loss attack, and no anonymity. And then, this paper proposed security enhanced efficient smart card based password authentication scheme using fuzzy extraction technology.
정보기술과 네트워크 기술의 발전에 따라 멀티미디어 시스템을 이용한 다양한 서비스들이 인터넷을 통해서 제공되고 있다. 하지만 이러한 인터넷 기술의 근본적 특징인 개방성 때문에 네트워크를 기반으로 하는 시스템에서는 데이터 보호 기술과 안전하게 사용자를 인증하는 기법을 제공해야만 한다. 그래서 Das, An 그리고 Li&Hwang 과 같은 다양한 연구자들은 스마트카드, 패스워드, 그리고 생체정보를 기반한 사용자 인증 스킴을 제안하였으나, 다양한 보안 취약점이 발견되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Li 등은 퍼지추출 기술을 활용한 새로운 인증 스킴을 제안하였으나, 그들의 스킴도 여전히 off-line password attack, authentication without biometrics, denial-of-service, insider attack 등의 보안 문제점을 가지고 있었다. 그래서 본 논문에서는 Li 등이 제안한 사용자 인증 스킴의 보안 문제점을 해결할 수 있는 보안성이 향상된 퍼지추출기술 기반의 사용자 인증 및 키 동의 스킴을 제안한다.
Purpose: The purpose of this study is to explore, extract and categorize the team's tactical factors in soccer matches. Tactical factors are extracted on the basis of the phases consisting a football match (attack, defense, attacking transition, and defensive transition). Research design, data, and methodology: A semi-structural interviews were conducted with a group of experts of five football managers and coaches to explore tactical factors. Analysis of the content was done using a categorical aggregation or direct interpretation, and then was conducted factorial extraction and categorization. Results: In the attack phase, a direct attack and a step-by-step (occupation) attack form the type of attack, and in the attack transition phase, a long counter attack and a short counter attack form the type of attack. The type of defense in the defense phase was divided into regional defense and compression defense, and the type of defense in the defense transition phase was divided into defense for delaying counterattacks and defense for immediate pressure. Each tactics appeared differently depending on the situation of the game and the play of style. Conclusions: It may indicate the team's performance and has the potential for being used as a team performance factor. Further implications were discussed.
과거에는 IP기반으로 허가되지 않은 네트워크 접근을 차단하는 침입차단시스템, 그리고 악성 코드 패턴을 통해 알려진 공격을 탐지하는 침입탐지시스템이 정보보호시스템의 주류를 이루었다. 그러나 최근들어 웜과 같은 악성코드의 확산속도와 피해가 급속히 증가하면서, 알려지지 않은 이상 트래픽에 대한 탐지관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개별시스템이 아닌 네트워크 관점에서의 트래픽 통계정보를 이용하는 탐지 방법들이 주류를 이루고 있는데, 실제 검증을 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터나 실험에 적합한 통계정보를 확보하는데는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 연구에서 도출된 공격탐지 기법을 검증하기 위한 네트워크 트래픽 Raw 데이터와 시계열 같은 통계정보 추출 기법을 제시한다. 또한 혼합된 트래픽의 유효성을 확인하여, 탐지실험에 적합함을 보인다.
현대의 인공지능은 사회를 구성하는 필수적인 기술로 여겨지고 있다. 특히, 인공지능에서 프라이버시 침해 문제는 현대 사회에서 심각한 문제로 자리 잡고 있다. 개인정보보호를 위해 2019년 MIT에서 제안된 분할 학습은 연합 학습의 기술 중 하나로 개인정보보호 효과를 지닌다. 본 연구에서는 데이터를 안전하게 관리하기 위해 알려진 차분 프라이버시를 이용하여 안전하고 정확한 분할 학습 모델을 연구한다. 또한, SVHN과 GTSRB 데이터 세트를 15가지의 차등적인 차분 프라이버시를 적용한 분할 학습 모델에 학습시키고 학습이 안정적으로 되는지를 확인한다. 최종적으로, 학습 데이터 추출 공격을 진행하여, 공격을 예방하는 차분 프라이버시 예산을 MSE를 통해 정량적으로 도출한다.
인터넷상에서 다양한 사용자 및 구성요소로 이루어진 분산시스템은 Sybil Attack 에 취약하다. 최근 온라인 소셜 네트워크(Online Social Network)의 그래프 정보를 사용해, Sybil Attack 에 대응하기 위한 Sybil-resistant value 추출 기법들이 제안되었다. 이 논문에서는 이러한 OSN 기반의 Sybil-resistant value 추출 기법들에 대한 성능을 평가한다. 특히 OSN 그래프의 각 노드들의 이웃 노드 개수 정보에 따른 성능과 Sybil 노드들의 Attack Edge 에 따른 성능을 평가한다. Facebook 에서 추출한 샘플 OSN 그래프를 사용한 성능 평가 분석을 통해, 실제 사용자를 위한 Sybil-resistant value 를 정상적으로 추출하기 위해서는 OSN 그래프 상에서 이웃 노드의 개수가 10 개 이상이어야 한다는 점과, Random Route Tail Intersection 기법이 Sybil 사용자 그룹의 Attack Edge 의 영향을 가장 적게 받는 다는점을 확인 하였다.
본 논문에서는 2023년에 제안된 Hwang et al.의 인증 스킴에 대하여 분석하고, 그에 대한 문제점을 개선한 새로운 인증 스킴을 제안한다. Hwang et al.은 자신들의 인증 스킴이 실용적이고 안전하다고 주장하였으나 본 논문에서 분석한 결과, 내부자 공격과 스마트카드 분실 공격으로 인하여 사용자의 패스워드/ID 추측 공격과 세션키 노출 공격 등이 가능하다. 또한, 사용자 익명성을 제공하는 Hwang et al.의 인증 스킴은 불안전한 설계로 인하여 사용자 추적 불가능성을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 개선한 제안 인증 스킴은 사용자 추적 불가능성을 제공할 뿐만 아니라 스마트카드 분실 공격, 내부자 공격, 세션키 노출 공격, 재생 공격 등에 안전한 것으로 분석되었다. 또한, 한 번의 퍼지 추출 연산을 제외하면 관련된 인증 스킴들과 동일한 복잡도나 매우 비슷한 복잡도를 보인다. 그러므로 제안 인증 스킴은 안전성과 실용성을 갖춘 스킴이라고 할 수 있다.
Recently technological advancements have allowed visible, infrared and thermal imaging systems to be readily available for security and access control. Increasing applications of facial recognition for security and access control leads to emerging spoofing methodologies. To overcome these challenges of occlusion, replay attack and disguise, researches have proposed using multiple imaging modalities. Using infrared and thermal modalities alongside visible imaging helps to overcome the shortcomings of visible imaging. In this paper we review and propose hybrid feature extraction methods to combine data from multiple imaging systems simultaneously.
최근 삼성 갤럭시 노트 및 갤럭시 탭 10.1 등 안드로이드 기반 상용 모바일 단말을 대상으로 정상 어플리케이션인 것처럼 오픈 마켓에 배포된 악성 어플리케이션에 의한 공격들이 급증하고 있다. 공격자는 정상적인 어플리케이션에 악성코드를 삽입하여 상용 모바일 단말에 대한 루팅(Rooting) 공격을 수행한 후, 단말 내 저장된 사용자의 SMS, 전화번호부 등 개인정보와 공인인증서 등과 같은 금융정보를 외부 서버로 유출시키는 공격을 수행하게 된다. 따라서 상용 모바일 단말에 대한 악성코드 감염 여부를 판별하고 루팅 공격을 탐지 및 대응하기 위한 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 상용 모바일 단말에 대한 루팅 공격 기법에 대해 분석하고 이를 토대로 모니터링 데몬(Daemon)을 이용하여 상용 단말 내 공격 이벤트를 추출 및 수집하여 악성 어플리케이션으로 인한 공격에 능동적으로 대응하는 기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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