The role of government is to defend its lands and people from enemies. The range of that defense has now extended into the cyber domain, regarded as the fourth domain of the conventional defense domains (i.e., land, sea, sky, and universe). Traditionally, a government's intelligence power overrides that of its civilians, and government is exclusively responsible for defense. However, it is difficult for government to take the initiative to defend in the cyber domain because civilians already have a greater means for collecting information, which is known as being "intelligence inverse" in the cyber domain. To this end, we first define the intelligence inverse phenomenon and then analyze its main features. Then we investigate foreign countries' efforts to overcome the phenomenon and look at the current domestic situation. Based on these results, we describe the appropriate role of the National Intelligence Agency to handle cyber threats and offer a cyber threat intelligence model to share with civilians to help protect against these threats. Using the proposed model, we propose that the National Intelligence Agency should establish a base system that will respond to cyber threats more effectively.
Recently, artificial intelligence has been in the spotlight across various fields. Artificial intelligence uses massive amounts of data to train machine learning models and performs various tasks using the trained models. For model training, large, high-quality data sets are essential, and database systems have provided such data. Driven by advances in artificial intelligence, attempts are being made to improve various components of database systems using artificial intelligence. Replacing traditional complex algorithm-based database components with their artificial-intelligence-based counterparts can lead to substantial savings of resources and computation time, thereby improving the system performance and efficiency. We analyze trends in the application of artificial intelligence to database systems.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
Business researchers have traditionally used statistical techniques for classification. In late 1980's, inductive learning started to be used for business classification. Recently, neural network began to be a, pp.ied for business classification. This study reviews the business classification studies, identifies a neural network a, pp.oach as the most powerful classification tool, and discusses the problems and issues in neural network a, pp.ications.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.145-154
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1999
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes th hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
The development and management of epidemiology intelligence service (EIS) officer with more specialized competence to cope with and prepare for health threats, including pandemic of emerging and re-emerging infectious diseases, is a high priority policy issue in Korea. First of all, we need to establish the training goal of EIS officer. It is necessary to establish manpower training and management system with at least three tiers including quantitative and qualitative targets. Second, at least 50% of all EIS officer must secure a physician and secure expertise and competence for epidemic. Third, for the ultimate purpose of EIS officer, the establishment of a public health expert should expand the scope of epidemiologist's work to health and medical care, occupational environment, and various disasters. Fourth, it is essential to expand the epidemiologist training and education program to the level of advanced countries. Especially, the training course should be expanded at least twice of current times. Fifth, it is necessary to independently install and operate the 'EIS Officer Training Center' as a mid- and long-term goal. Stewardship and governance are secured with the organization, personnel, etc. that can fully manage the planning, management, and evaluation of the EIS system. In the future, it will be necessary to establish a systematic and phased operational base of education and training programs for EIS officer, and establish a sustainable implementation system for strategy development. In addition, it is urgent to revise the guidelines for training public health professionals and strengthening competencies, and for establishing professional educational institutions.
Purpose: The purpose of this project was to develop an international web-based expert system using principals of artificial intelligence and user-centered design for management of mental health by Korean emigrants. Using this system, anyone can access the system via computer access to the web. Methods: Our design process utilized principles of user-centered design with 4 phases: needs assessment, analysis, design/development/testing, and application release. A survey was done with 3,235 Korean emigrants. Focus group interviews were also conducted. Survey and analysis results guided the design of the web-based expert system. Results: With this system, anyone can check their mental health status by themselves using a personal computer. The system analyzes facts based on answers to automated questions, and suggests solutions accordingly. A history tracking mechanism enables monitoring and future analysis. In addition, this system will include intervention programs to promote mental health status. Conclusion: This system is interactive and accessible to anyone in the world. It is expected that this management system will contribute to Korean emigrants' mental health promotion and allow researchers and professionals to share information on mental health.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.3
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pp.1-7
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2014
The purpose of this study is to present the Market Orientation affects to Enterprise Management Performance. In order to carry out this research, we obtained 212 survey sheets and inspected ten assumptions based on the reliability, validity of the questionnaires. The results of regression analysis are summarized as follows; First, the factor of Market Orientation, intelligence generation, doesn't influence on the Enterprise Management Performance significantly. Second, the element of Market Orientation, information dissemination, doesn't have an important effect on the Enterprise Management Performance. Finally, the requisite of Market Orientation, information response, affects to Enterprise Management Performance significantly. Based on the results, the parts with intelligence generation and information dissemination will be improved in the manufacturer of the small businesses.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.4
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pp.396-407
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2015
The literature about intelligence assets allocation focused on mainly single or partial assets such as TOD and GSR. Thus, it is limited in application to the actual environment of operating various assets. In addition, field units have generally vulnerabilities because of depending on qualitative analysis. Therefore, we need a methodology to ensure the validity and reliability of intelligence asset allocation. In this study, detection probability was generated using digital geospatial data in MGIS (Military Geographic Information System) and simulation logic of BCTP (Battle Commander Training Programs) in the R.O.K army. Then, the optimal allocation mathematical model applied concept of simultaneous integrated management, which was developed based on the partial set covering model. Also, the proposed GA (Genetic Algorithm) provided superior results compared to the mathematical model. Consequently, this study will support effectively decision making by the commander by offering the best alternatives for optimal allocation within a reasonable time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.449-453
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2006
This paper wishes to present way that can take advantage of parts information of image drawing for efficient maintenance management of facilities efficiently. Information for parts that compose facilities to facilities design drawing has been expressed, and legend character has been written to divide each parts. This paper applies Artificial Intelligence techniques for legend character cognition of image drawing. Finally, apply artificial intelligence techniques to drawing management system to evaluate efficiency of method that propose in this paper that see.
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