WiBro가 IEEE802.16e로 국제 표준화 되었다. 국내뿐만 아니라 세계에서도 휴대인터넷으로 WiBro 서비스를 시작하고 있다. 본 논문에서는 불법 공격자인 해커가 휴대인터넷 WiBro의 이동단말을 이용하여 자신의 위치추적을 피하기 위하여, 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 우회 공격을 수행한다. 현재 인터넷망에서 침입 기술에 적극적인 보안을 위한 진보된 알고리즘을 응용하여 효과적인 역추적 기법 등을 연구한다. 공격자인 이동단말에 대한 역추적을 할 때, 실시간 네트워크 로그 감사기록을 이용하고, TCP/IP와 네트워크 기반에서는 Thumbprint Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number 등을 이용한 알고리즘 및 SWT 기법 등을 이용한 역추적 기법 등을 설계하고, 역추적을 실시하였다. 또한 트래픽 폭주 공격에 대해 AS시스템을 이용한 네트워크 트래픽 관리와 통제 및 실시간으로 역추적을 하였다. 본 논문의 연구 결과는 유비쿼터스 환경에서의 WiBro 인터넷에서의 역추적을 실시하고 포렌식 자료를 확보하는데 이바지 할 수 있을 것이다.
네트워크가 보편화되면서 사이버 공간을 이용한 테러가 전 세계적으로 발생하고 있다. IP Fragmentation은 이 기종 네트워크 환경에서 IP 패킷의 효율적인 전송을 보장해주고 있지만, 몇 가지 보안 문제점을 가지고 있다. 불법 침입자는 이러한 IP Fragmentation의 취약점을 이용해 IP Spoofing, Ping of Death, ICMP 등의 공격 기술을 이용하여 시스템에 불법적으로 침입하거나 시스템의 정상적인 동작을 방해한다. 최근에는 IP Fragmentation을 이용한 서비스 거부공격 외에도 이를 이용하여 패킷 필터링 장비나 네트워크 기반의 침입탐지시스템을 우회할 수 있는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 패킷 재 조합 기능을 제공하지 못하는 일부 라우터나 네트워크 기반의 침입탐지시스템들에서 불법 사용자가 패킷을 다수의 데이터 그램으로 나누어 공격할 때, 이를 탐지하거나 차단하지 못하는 경우에 대비하여 실시간 접근 로그 파일을 생성하고, 시스템 관리자가 의사결정을 할 수 있도록 함과 동시에 시스템 스스로 대처할 수 있는 시스템을 구현하여 타당성을 검증하고, 그에 따른 기대효과를 제시하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.95-107
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2023
Purpose: The statistical analysis of point processes on linear networks is a recent area of research that studies processes of events happening randomly in space (or space-time) but with locations limited to reside on a linear network. For example, traffic accidents happen at random places that are limited to lying on a network of streets. This paper applies techniques developed for point processes on linear networks and the tools available in the R-package spatstat to estimate the intensity of traffic accidents in Leon County, Florida. Methods: The intensity of accidents on the linear network of streets is estimated using log-linear Poisson models which incorporate cubic basis spline (B-spline) terms which are functions of the x and y coordinates. The splines used equally-spaced knots. Ten different models are fit to the data using a variety of covariates. The models are compared with each other using an analysis of deviance for nested models. Results: We found all covariates contributed significantly to the model. AIC and BIC were used to select 9 as the number of knots. Additionally, covariates have different effects such as increasing the speed limit would decrease traffic accident intensity by 0.9794 but increasing the number of lanes would result in an increase in the intensity of traffic accidents by 1.086. Conclusion: Our analysis shows that if other conditions are held fixed, the number of accidents actually decreases on roads with higher speed limits. The software we currently use allows our models to contain only spatial covariates and does not permit the use of temporal or space-time covariates. We would like to extend our models to include such covariates which would allow us to include weather conditions or the presence of special events (football games or concerts) as covariates.
High performance sensors and modern data logging technology with real-time telemetry facilitate system fault diagnosis in a very precise manner. Fault detection, isolation and identification in fault diagnosis systems are typical steps to analyze the root cause of failures. This systematic failure analysis provides not only useful clues to rectify the abnormal behaviors of a system, but also key information to redesign the current system for retrofit. The main barriers to effective failure analysis are: (i) the gathered data (event) logs are too large in general, and further (ii) they usually contain noise and redundant data that make precise analysis difficult. This paper therefore applies suitable pre-processing techniques to data reduction and feature extraction, and then converts the reduced data log into a new format of event sequence information. Finally the event sequence information is decoded to investigate the correlation between specific event patterns and various system faults. The efficiency of the developed pre-filtering procedure is examined with a terminal box data log of a marine diesel engine.
With the rapid growth of internet infrastructure, World Wide Web is evolving recently into various services such as cloud computing, social network services. It simply go beyond the sharing of information. It started to provide new services such as E-business, remote control or management, providing virtual services, and recently it is evolving into new services such as cloud computing and social network services. These kinds of communications through World Wide Web have been interested in and have developed user-centric customized services rather than providing provider-centric informations. In these environments, it is very important to check and analyze the user requests to a website. Especially, estimating user preferences is most important. For these reasons, analyzing web logs is being done, however, it has limitations that the most of data to analyze are based on page unit statistics. Therefore, it is not enough to evaluate user preferences only by statistics of specific page. Because recent main contents of web page design are being made of media files such as image files, and of dynamic pages utilizing the techniques of CSS, Div, iFrame etc. In this paper, large log analyzer was designed and executed to analyze web server log to estimate web contents preferences of users. With mapreduce which is based on Hadoop, large logs were analyzed and web contents preferences of media files such as image files, sounds and videos were estimated.
Dynamic rerouting이 가능한 다중경로를 갖는 다단 상호접속망을 제안하였다. 구성방식이 간단하며, 단의 수는 $LOG_{2}$(N)으로 감소하므로 Hardware의 복잡도가 감소하는 효과를 얻었다. 출력 번지를 경로선택 태그로 사용할 수 있는 알고리듬을 제안하여 경로 선택 방법을 간단하게 하였고, Dynamic Rerouting이 가능하므로 충돌이 발생하거나, 혹은 스위치 소자에서 고장이 발생한 경우 현 위치에서 역 추적 없이 다른 경로를 선택할 수 있게 되었다. 성능 면에서는 probability of acce-ptance가 개선되었으며, 이를 해석적 방법으로 입증하였다.
윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.
In this paper, we consider the updating problems to reconstruct the biconnected-components and to reconstruct the weighted shortest path in response to the topology change of the network. We propose two distributed algorithms. The first algorithm solves the updating problem that reconstructs the biconnected-components after the several processors and links are added and deleted. Its bit complexity is O((n'+a+d)log n'), its message complexity is O(n'+a+d), the ideal time complexity is O(n'), and the space complexity is O(e long n+e' log n'). The second algorithm solves the updating problem that reconstructs the weighted shortest path. Its message complexity and ideal-time complexity are $O(u^2+a+n')$ respectively.
Chord는 P2P 네트워크에 n개의 클라이언트가 있물 때 O(log N)의 상태 저장 메모리 용량과 O(log N)의 검색 단계가 걸리는 분산형 검색 방법이다. 하지만 모바일 네트워크와 같이 P2P 네트워크를 구성하는 클라이언트의 신뢰성을 보장하지 못하는 네트워크에서는 검색 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 Chord의 단점을 보안하여 모바일 네트워크에서도 P2P 검색이 원활하게 이루어질 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 제안한 검색 방식의 실험 및 결과를 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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