The proliferation of devices such as tablets and smart phones, which are now used by many people in their daily lives, has led to a number of companies allowing employees to bring their own devices to work due to perceived productivity gains and cost savings. However, despite many advantage, security breaches (e.g., information leakage) can happen for various reasons (e.g., loss or theft of devices, and malicious code) and privacy breaches can happen by using personal devices for business. We should carefully scrutinize security threats in this area. We present the security threats analysis and the technical approach in this area, and discuss privacy threats and countermeasures.
This work develops a monitoring system for the population with health concerns. A belt integrated with an on-body circuit and sensors measures a wearer's selected vital signals. The electrocardiogram sensors monitor heart conditions and an accelerometer assesses the level of physical activity. Sensed signals are transmitted to the circuit module through digital yarns and are forwarded to a mobile device via Bluetooth. An interactive application, installed on the mobile device, is used to process the received signals and provide users with real-time feedback about their status. Persuasive functions are designed and implemented in the interactive application to encourage users' physical activity. Two signal processing algorithms are developed to analyze the data regarding heart and activity. A user study is conducted to evaluate the performance and usability of the developed system.
In this paper, it will study various problems such as personal information infringement from when using various useful Apps in the Smartphone environment. It also researched the vulnerabilities Mobile Apps and the risks of personal information leakage when using Smartphone information to decrease threat and find solution. In the second chapter, it will check the existing Mobile App related Apps. In the third chapter, it will check the threats and major factors that caused by the leakage of personal information which related to the app. Then it will suggest solution and end with conclusion. This paper also looked at various problems that caused by illegal adverse effect from illegal personal information collection. Then it researched and made suggestion to make consideration on safety of personal information and privacy infringement that threat to personal information For safety of mobile banking, it proposed a safety method to separate and manage the code which has the core logic which required to run the App. For safety of direction App, when running the direction App, even if the information is collected, location information for unauthorized accessed will encrypt and store in DB, so that access to personal information is difficult. For delivery App environment, by using the national deliver order call center's representative phone to receive a telephone order then, the customer information is delivered to the branch office when it receive order and it will automatically delete information from the server when the delivery is completed by improving DB server of order. For the smart work app environment, the security solution operates automatically by separating and make independent private and work areas. Then it will suggest initialization for company's confidential business information and personal information to safe from danger even if loss.
An, Jian;Gui, Xiao-Lin;Yang, Jian-Wei;Zhang, Wen-Dong;Jiang, Jin-Hua
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1146-1165
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2013
Collaborative awareness between persons with various smart multimedia devices is a new trend in the Internet of Things (IoT). Because of the mobility, randomness, and complexity of persons, it is difficult to achieve complete data awareness and data transmission in IoT. Therefore, research must be conducted on mobile-aware service models. In this work, we first discuss and quantify the social relationships of mobile nodes from multiple perspectives based on a summary of social characteristics. We then define various decision factors (DFs). Next, we construct a directed and weighted community by analyzing the activity patterns of mobile nodes. Finally, a mobile-aware service routing algorithm (MSRA) is proposed to determine appropriate service nodes through a trusted chain and optimal path tree. The simulation results indicate that the model has superior dynamic adaptability and service discovery efficiency compared to the existing models. The mobile-aware service model could be used to improve date acquisition techniques and the quality of mobile-aware service in the IoT.
스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 기기의 발달과 사용이 증가함에 따라, 모바일 기기를 기반으로 한 모바일 어플리케이션 시장이 급속도로 커지고 있다. 모바일 어플리케이션 사용자는 어플리케이션을 사용 경험을 공유하고자 리뷰를 남기는데, 이를 분석하면 소비자들의 다양한 니즈를 파악할 수 있고 어플리케이션 개발자들은 소비자들이 작성한 리뷰를 통해 애플리케이션의 개선을 위한 유용한 피드백을 받을 수 있다. 그러나 소비자들의 남기는 많은 양의 리뷰를 수작업으로 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용을 지불해야하기 때문에 이를 최소화 할 방안을 마련할 필요성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 구글 플레이스토어(Google PlayStore)의 배달 어플리케이션 사용자 리뷰를 수집한 후 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 어플리케이션 기능 장점, 단점, 기능 개선 요청, 버그 보고의 4가지 범주로 분류하는 방법을 제안한다. 연구 결과, Hugging Face의 pretrain된 BERT기반 Transformer모델의 성능의 경우 위의 4개의 범주에 대한 f1 score값은 차례대로 0.93, 0.51, 0.76, 0.83으로 LSTM, GRU보다 뛰어난 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
Mobile phone users have been using the SMS to send and receive text messages between them. Recently, GSMA(GSM Association) proposed the next generation instant messaging service, RCS-e(Rich Communication Service-enhanced). This was unavoidable because new OTT(Over The Top) services have emerged that threat the SMS after smart phones became popular. However, the RCS-e has limitations that it cannot inter-operate with the SMS which is still widely used. This paper propose a software framework that inter-work SMS with RCS-e. Call flows for canceling wireless contracts and sending SMS messages to RCS-e users were defined. Also, methods for protocol conversion were defined to inter-work two services. The performance evaluation showed that the proposed framework does not increase loads on IMS(IP Multimedia Subsystem) infrastructure.
지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권1호
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pp.48-59
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2015
In recent years, there are increasing threats of rootkits that undermine the integrity of a system by manipulating OS kernel. To cope with the rootkits, in Vigilare, the snoop-based monitoring which snoops the memory traffics of the host system was proposed. Although the previous work shows its detection capability and negligible performance loss, the problem is that the proposed design is not acceptable in recent commodity mobile application processors (APs) which have become de facto the standard computing platforms of smart devices. To mend this problem and adopt the idea of snoop-based monitoring in commercial products, in this paper, we propose a snoop-based monitor design called S-Mon, which is designed for the AP platforms. In designing S-Mon, we especially consider two design constraints in the APs which were not addressed in Vigilare; the unified memory model and the crossbar switch interconnect. Taking into account those, we derive a more realistic architecture for the snoop-based monitoring and a new hardware module, called the region controller, is also proposed. In our experiments on a simulation framework modeling a productionquality device, it is shown that our S-Mon can detect the rootkit attacks while the runtime overhead is also negligible.
스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.
Currently, the record of part-timer is mainly written in handwriting or using excel work schedule, paper work recorder, and time attendance program using POS program. And, work table, commute records, paycheck are managed separately. Time-attendance information is not linked and is managed separately, and payment of wages is often not done accurately. And, it is difficult to pay the wages because it is not able to accurately grasp the state of attendance of part-timer. Therefore, it is necessary to have a transparent wage and work management system based on the trust between the owner and the part-timer. In this paper, we design a system that can perform real-time commute check using beacon, transparent wage management, wage calculation by automatic calculation, and smooth communication between owner and the part-timer. We have also implemented a store management mobile application using Android Studio 2.3, Eclipse, Android 5.1 and Beacon devices in a MySQL environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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