Identity theft happens frequently in popular MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games) where profits can be gained easily. In spite of the importance of security about identity theft in MMORPG, few methods to prevent and detect identity theft in online games have been proposed. In this study, we investigate real identity theft cases of an online game and define the representative patterns of identity theft as the speedy type, cautious type, and bold type. We then propose the automatic identity theft detection model based on the multi-class classification. We verify the system with one of the leading online games in Korea. The multi-class detection model outperforms the existing binary-class one(hacked or not).
The incidents of massive personal information being leaked are occurring continuously over recent years. Personal information leaked outside is used for an illegal use of other's name and account theft. Especially it is happening on online games whose virtual goods, online game money and game items can be exchanged with real cash. When we research the real identity theft cases that happened in an online game, we can see that they happen massively in a short time. In this study, we define the characteristics of the mass attacks of the automated identity theft cases that occur in online games. Also we suggest a system to detect and prevent identity theft attacks in real time.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.3
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pp.627-637
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2015
As game item trading becomes more popular with the rapid growth of online game market, the market for trading game items by cash has increased up to KRW 1.6 trillion. Thanks to this active market, it has been easy to turn these items and game money into real money. As a result, some malicious users have often attempted to steal other players' rare and valuable game items by using their account. Therefore, this study proposes a detection model through analysis on these account thieves' behavior in the Massive Multiuser Online Role Playing Game(MMORPG). In case of online game identity theft, the thieves engage in economic activities only with a goal of stealing game items and game money. In this pattern are found particular sequences such as item production, item sales and acquisition of game money. Based on this pattern, this study proposes a detection model. This detection model-based classification revealed 86 percent of accuracy. In addition, trading patterns when online game identity was stolen were analyzed in this study.
This paper describes different aspects of a typical RFID implementation. Section 1 provides a brief overview of the concept of Automatic Identification and compares the use of different technologies while Section 2 describes the basic components of a typical RFID system. Section 3 and Section 4 deal with the detailed specifications of RFID transponders and RFID interrogators respectively. Section 5 highlights different RFID standards and protocols and Section 6 enumerates the wide variety of applications where RFID systems are known to have made a positive improvement. Section 7 deals with privacy issues concerning the use of RFIDs and Section 8 describes common RFID system vulnerabilities. Section 9 covers a variety of RFID security issues, followed by a detailed listing of countermeasures and precautions in Section 10.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.317-323
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2021
Social media is increasingly becoming a part of our daily life for communicating each other. There are various tools and applications for communication and therefore, identity theft is a common issue among users of such application. A new style of identity theft occurs when cybercriminals break into WhatsApp account, pretend as real friends and demand money or blackmail emotionally. In order to prevent from such issues, data mining can be used for text classification (TC) in analysis authorship attribution (AA) to recognize original sender of the message. Arabic is one of the most spoken languages around the world with different variants. In this research, we built a machine learning model for mining and analyzing the Arabic messages to identify the author of the messages in Saudi dialect. Many points would be addressed regarding authorship attribution mining and analysis: collect Arabic messages in the Saudi dialect, filtration of the messages' tokens. The classification would use a cross-validation technique and different machine-learning algorithms (Naïve Baye, Support Vector Machine). Results of average accuracy for Naïve Baye and Support Vector Machine have been presented and suggestions for future work have been presented.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.3
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pp.37-44
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2023
In the future society, a means to verify the identity of the information owner is required at the beginning of most services that the information owner encounters, and the emergence and gradual spread of digital identification that proves the identity of the information owner is essential. In addition, as the utilization value of personal information increases, discussions on how to provide personal information are active. Therefore, there is a need for a personal information management method necessary for building a hyper-connected society that is safe from various hacking, forgery, alteration, and theft by allowing the owner to directly manage and provide personal information management. In this study, a decentralized identity information management model that overcomes the problems and limitations of the centralized identity management method of personal information and manages and selectively provides personal information by the information owner himself and implemented a smart personal information provision system(SPIPS: Smart Personal Information Provision System) using a smartphone.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.736-739
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2008
Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attacks. To this end, AntiPhish tracks the sensitive information of a user and generates warnings whenever the user attempts to give away this information to a web site today requires only the server to be hat is considered untrusted.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.197-200
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2019
File Transfer Protocol (FTP) is a protocol for transferring files between computers, FTPS with TLS, and SFTP based on similar SSH. The keynote to apply one-time password (OTP) has been diffused to resolve identity and password theft cases. In this paper, it has been confirmed that both data transmission and identity authentication using OTP at TLS level are possible without significant change in user client.
Providing trading partners with personal information to establish an e-commerce financial transaction is inevitable. Most e-commerce companies keep personal information and transaction data for user's convenience and develop additional services as their applications. However, keeping personal information increases the likelihood of identity theft causing direct or indirect damage while it may simplify repetitive financial transactions. This study introduces risk management methods based on quantitative and qualitative analysis including demand-supply curve model and Gordon & Loeb model to analyze the risks for security management. The empirical analysis with survey results from KISA (Korea Information Security Agency) shows that the root cause of different statistics of personal information leakage incidents according to core business of internet companies is the difference in their Loss Expectancy caused by them. Also we suggest disciplinary compensation and higher standard for personal information protection as a solution to prevent the variation of investment on it between individual companies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.455-461
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2020
Electronic payment system using Internet banking is a very important application for users of e-commerce environment. With rapidly growing use of fintech applications, the risk and damage caused by malicious hacking or identity theft are getting significant. To prevent the damage, fraud detection system (FDS) calculates the risk of the electronic payment transactions using user profiles including types of goods, device status, user location, and so on. In this paper, we propose a new risk calculation method using relative location of users such as SSID of wireless LAN AP and MAC address. Those relative location information are more difficult to imitate or copy compared with conventional physical location information like nation, GPS coordinates, or IP address. The new method using relative location and cumulative user characteristics will enable stronger risk calculation function to FDS and thus give enhanced security to electronic payment systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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