KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
Park, Jung-Min;Kim, Eun-Kyung;Jung, Yu-Kyung;Chae, Ki-Joon;Na, Jung-Chan
The KIPS Transactions:PartC
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v.14C
no.3
s.113
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pp.199-208
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2007
In a ubiquitous network environment, detecting the leakage of personal information is very important. The leakage of personal information might cause severe problem such as impersonation, cyber criminal and personal privacy violation. In this paper, we have proposed a detection method of personal information leakage based on network traffic characteristics. The experimental results indicate that the traffic character of a real campus network shows the self-similarity and Proposed method can detect the anomaly of leakage of personal information by malicious code.
This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.
Widely used around the world, smartphones contain many features and can store content such as contacts, photos, and videos. Information that can be leaked in proportion to the information that the smartphone can store has also been increased. In recent years, accidents such as personal information leakage have occurred frequently. Personal information leakage is happening in the Android environment, which accounts for more than half of the smartphone operating system market share. Analyzing malicious apps that leak information can tell you how to prevent information leakage. Malicious apps that leak information will send importantinformation to the hacker's (C & C) server, which will use network communication. Malicious apps that are emerging nowadays encrypt and transmit important information through SSL communication. In this case, it is difficult to knowwhat kind of information is exposed to network. Therefore, we suggest a method to analyze malicious apps when leak important information through SSL communication. In this paper, we identify the way malicious apps leak information. And we propose a method for analyzing information leaked by SSL communication. Data before encryption was confirmed in the device through SSL hooking and SSL Strip method.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.77-87
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2019
One of important concerns in information security is to control information flow. It is whether to protect confidential information from being leaked, or to protect trusted information from being tainted. In this paper, we present Piosk (Physical blockage of Information flow Kiosk) that addresses both the problems practically. Piosk can forestall and prevent the leakage of information, and defend inner tangible assets against a variety of malwares as well. When a visitor who carries a re-writable portable storage device, must insert the device into Piosk installed next to the security gate. Then, Piosk scans the device at the very moment, and detects & repairs malicious codes that might be exist. After that, Piosk writes the contents (including sanitized ones) on a new read-only portable device such as a compact disk. By doing so, the leakage of internal information through both insiders and outsiders can be prevented physically. We have designed and prototyped Piosk. The experimental verification of the Piosk prototype implementation reveals that, Piosk can accurately detect every malware at the same detection level as Virus Total and effectively prevent the leakage of internal information. In addition, we compare Piosk with the state-of-the-art methods and describe the special advantages of Piosk over existing methods.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.4
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pp.221-227
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2014
In this paper, we analyze the effect of the coherence bandwidth of wireless channels on leakage suppression methods for discrete Fourier transform (DFT)-based channel estimation in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Virtual carriers in an OFDM symbol cause orthogonality loss in DFT-based channel estimation, which is referred to as the leakage problem. In order to solve the leakage problem, optimal and suboptimal methods have already been proposed. However, according to our analysis, the performance of these methods highly depends on the coherence bandwidth of wireless channels. If some of the estimated channel frequency responses are placed outside the coherence bandwidth, a channel estimation error occurs and the entire performance worsens in spite of a high signal-to-noise ratio.
In order to prevent information leakage, companies are monitoring the information leakage by internal staff by building individual security system and integrated monitoring system of firewall and DLP function. Especially, many log data of the integrated monitoring system cause time and money, and it is difficult to detect information leak of fast malicious personnel due to system slowdown. It is necessary to speed up the system by digitizing large log data for each day and person for fast information leakage detection and there is a need to develop and manage a continuous monitoring program for the information leakage indications personnel. Therefore, we propose an improved integrated monitoring system using log data by date and individual data.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.5
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pp.1-8
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2011
This paper proposes a new input pattern generator for minimal leakage power in the nanometer CMOS technology considering all the leakage current components (sub-threshold leakage, gate tunneling leakage, band-to-band tunneling leakage). Using the accurate macro-model, a heuristic algorithm is developed to generate a input pattern for the minimum leakage. The algorithm applies to ISCAS85 benchmark circuits, and the results are compared with the results of Hspice. The simulation result shows that our method's accuracy is within a 5% difference of the Hspice simulation results. In addition, the simulation time of our method is far faster than that of the Hspice simulation.
Since SMEs have recognized needs for industrial technique leakage prevention, they tend to construct information security system causing huge consumption of budget, yet they cannot organize information security team to operate integrated information security management system with consistency and it is fact that there only occur instant introductions of certain system. In this study, we designed information security management system for SMEs' industrial technique leakage prevention which is differentiated from those of large enterprises based on current status of SMEs' industrial technique leakage. Specifically we analyzed current status and vulnerability of SMEs' industrial technique leakage and we designed industrial technique leakage prevention management system for SMEs. Then we applied Delphi method to validate appropriateness of study result. We strongly believe that SMEs may estimate a appropriate level of investment on information security and develop countermeasures for control by utilizing this study result.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.1
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pp.275-283
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2016
Currently Internet and IT infrastructure of Korea has maintained the world's highest levels. But in another aspect, security incident, especially personal information breaches occur frequently. As personal information leakage happened, the companies will be negatively affected. And to prevent this, they have implemented to use a variety of security solutions from information security vendors. Therefore we set up hypotheses that the companies experienced personal information leakage as well as information security companies providing security solutions will be affected by the leakages. So this paper verify hypotheses about the impact of the value of information security companies, through analysing stock price fluctuation of the companies. We found that the stock price of information security companies has increased as personal information leakage happened. And differences according to leakage volumes and types of business are not statistically significant. But there are significant differences according to business classification of information security companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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