Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.261-264
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2008
IPv6 has been proposed and deployed to cater the shortage of IPv4 addresses. It is expected to foresee mobile phones, pocket PCs, home devices and any other kind of network capable devices to be connected to the Internet with the introduction and deployment of IPv6. This scenario will bring in more challenges to the existing network infrastructure especially in the network security area. Firewalls are the simplest and the most basic form of protection to ensure network security. Nowadays, firewalls' usage has been extended from not only to protect the whole network but also appear as software firewalls to protect each network devices. IPv6 and IPv4 are not interoperable as there are separate networking stacks for each protocol. Therefore, the existing states of the art in firewalling need to be reengineered. In our context here, we pay attention only to the IPv6 firewalls configuration anomalies without considering other factors. Pre-evaluation of security risk is important in any organization especially a large scale network deployment where an add on rules to the firewall may affect the up and running network. We proposed a new probabilistic based model to evaluate the security risks based on examining the existing firewall rules. Hence, the network administrators can pre-evaluate the possible risk incurred in their current network security implementation in the IPv6 network. The outcome from our proposed pre-evaluation model will be the possibilities in percentage that the IPv6 firewall is configured wrongly or insecurely where known attacks such as DoS attack, Probation attack, Renumbering attack and etc can be launched easily. Besides that, we suggest and recommend few important rules set that should be included in configuring IPv6 firewall rules.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.4
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pp.1009-1019
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2018
Bitcoin is the first application utilizing the blockchain, but it has limitations in terms of scalability. The concept of Lightning Network was recently introduced to address the scalability problem of Bitcoin. In this paper, we found that the real-world Bitcoin Lightning Network shows the scale-free property. Therefore, the Bitcoin Lightning Network can be vulnerable to the intentional attacks targeting some specific nodes in the network while it is still robust to the random node failures. We experimentally analyze the robustness of the Bitcoin's Lightning Network via the simulation of network attack model. Our simulation results demonstrate that the real-world Lightning Network is vulnerable to target attacks that destroy a few nodes with high degree.
Internet was designed for network scalability and best-effort service which makes all hosts connected to Internet to be vulnerable against attack. Many papers have been proposed about attack detection algorithms against the attack using IP spoofing and DoS/DDoS attack. Purpose of DoS/DDoS attack is achieved in short period after the attack begins. Therefore, DoS/DDoS attack should be detected as soon as possible. Attack detection algorithms using false alarm rates consist of the false negative rate and the false positive rate. Moreover, they are important metrics to evaluate the attack detections. In this paper, we analyze the performance of the attack detection algorithms using the impact of false negative rate and false positive rate variation to the normal traffic and the attack traffic by simulations. As the result of this, we find that the number of passed attack packets is in the proportion to the false negative rate and the number of passed normal packets is in the inverse proportion to the false positive rate. We also analyze the limits of attack detection due to the relation between the false negative rate and the false positive rate. Finally, we propose a solution to minimize the limits of attack detection algorithms by defining the network state using the ratio between the number of packets classified as attack packets and the number of packets classified as normal packets. We find the performance of attack detection algorithm is improved by passing the packets classified as attacks.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.91-98
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2013
Node which plays the role of cache server does not exist in the wireless ad-hoc network consisting of only mobile nodes. Even if it exists, it is difficult to provide cache services due to the movement of nodes. Therefore, the cooperative cache technique is necessary in order to improve the efficiency of information access by reducing data access time and use of bandwidth in the wireless ad-hoc network. In this paper, the whole network is divided into zones which don't overlap and master node of each zone is elected. General node of each zone has ZICT and manages cache data to cooperative cache and gateway node use NZCT to manage cache information of neighbor zone. We proposed security structure which can accomplish send and receive in the only node issued id key in the elected master node in order to prepare for cache consistent attack which is vulnerability of distributed caching techniques. The performance of the proposed method in this paper could confirm the excellent performance through comparative experiments of GCC and GC techniques.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5B
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pp.491-497
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2004
In this Paper, we W a Hovel global traffic control architecture to isolate malicious network attacks and protect network infrastructure in Internet backbone networks. Unlike existing methods based on individual packets or flows, since the proposed detection and control methods are operated on the aggregate traffic level, the computational complexity can k significantly reduced, and they are applicable to develop a global defense architecture against network attack. Experimental results show that the proposed scheme can detect the network attack symptoms very exactly and quickly and protect the network resources as well as the normal traffic flows very efficiently.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.77-88
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2021
Heart Failure represents a critical pathological case that is challenging to predict and discover at an early age, with a notable increase in morbidity and mortality. Machine Learning and Neural Network techniques play a crucial role in predicting heart attacks, diseases and more. These techniques give valuable perspectives for clinicians who may then adjust their diagnosis for each individual patient. This paper evaluated neural network models for heart attacks predictions. Several online learning methods were investigated to automatically and accurately predict heart attacks. The UCI dataset was used in this work to train and evaluate First Order and Second Order Online Learning methods; namely Backpropagation, Delta bar Delta, Levenberg Marquardt and QuickProp learning methods. An optimizer technique was also used to minimize the random noise in the database. A regularization concept was employed to further improve the generalization of the model. Results show that a three layers' NN model with a Backpropagation algorithm and Nadam optimizer achieved a promising accuracy for the heart attach prediction tasks.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.326-328
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2016
While hackers in early days intended to disable and devastate the system, these days people hack and attack the network in order to steal customer's private information from the big corporate, which changes the nature of the crime to cyber attack for money, eventually causing a lot of damages. One of the most efficient ways to protect this kind of network attack is VPN, referring to Virtual Private Network. VPN is a private networking technology that makes the public network available for only those who are concerned. This paper will suggest the VPN technology that can be applied to Linux server and related protocols and figure the applicable VPN out.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.252-255
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2002
As more critical services are provided in the internet, the risk to these services from malicious users increases. Several networks have experienced problems like Denial of Service(DoS) attacks recently. We analyse a network-based denial of service attack, which is called SYM flooding, to TCP-based networks. It occurs by an attacker who sends TCP connection requests with spoofed source address to a target system. Each request causes the targeted system to send instantly data packets out of a limited pool of resources. Then the target system's resources are exhausted and incoming TCP port connections can not be established. The paper is concerned with a detailed analysis of TCP SYN flooding denial of service attack. In this paper, we propose a Real Time Scan Detector(RTSD) mechanism and evaluate it\`s Performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.12
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pp.1849-1856
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2013
DOS attack, the short of Denial of Service attack is an internet intrusion technique which harasses service availability of legitimate users. To respond the DDoS attack, a lot of methods focusing attack source, target and intermediate network, have been proposed, but there have not been a clear solution. In this paper, we purpose the prevention of malicious activity and early detection of DDoS attack by detecting and removing the activity of botnets, or other malicious codes. For the purpose, the proposed method monitors the network traffic, especially DSN traffic, which is originated from botnets or malicious codes.
SDN(Software Defined Networking) has been considered as a new future computer network architecture and DDoS(Distributed Denial of Service) is the biggest threat in the network security. In SDN architecture, we present the technique to defend the DDoS SYN Flooding attack that is one of the DDoS attack method. First, we monitor the Backlog queue in order to reduce the unnecessary monitoring resources. If the Backlog queue of the certain server is occupied over 70%, the sFlow performs packet sampling with the server address as the destination address. To distinguish between the attacker and the normal user, we use the source address. We decide the SYN packet threshold using the remaining Backlog queue that possible to allow the number of connections. If certain sources address send the SYN packet over the threshold, we judge that this address is attacker. The controller will modify the flow table entry to block attack traffics. By using this method, we reduce the resource consumption about the unnecessary monitoring and the protection range is expanded to all switches. The result achieved from our experiment show that we can prevent the SYN Flooding attack before the Backlog queue is fully occupied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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