Prasanna Srinivasan, V;Balasubadra, K;Saravanan, K;Arjun, V.S;Malarkodi, S
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2168-2187
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2021
The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.
Kim, Hee-Seok;Kim, Hyun-Min;Park, Il-Hwan;Kim, Chang-Kyun;Ryu, Heui-Su;Park, Young-Ho
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.6
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pp.15-21
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2010
In the recent years, various researches about the signal processing have been presented to improve the performance of power analysis. Among these signal processing techniques, the research about the signal compression is not enough than a signal alignment and a noise reduction; even though that can reduce considerably the computation time for the power analysis. But, the existing compression method can sometimes reduce the performance of the power analysis because those are the unsophisticated method not considering the characteristic of the signal. In this paper, we propose the new PCA (principal component analysis)-based signal compression method, which can block the loss of the meaningful factor of the original signal as much as possible, considering the characteristic of the signal. Also, we prove the performance of our method by carrying out the experiment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.6
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pp.907-917
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2023
Recently, a self-driving car have applied deep learning technology to advanced driver assistance system can provide convenience to drivers, but it is shown deep that learning technology is vulnerable to adversarial evasion attacks. In this paper, we performed five adversarial evasion attacks, including MI-FGSM(Momentum Iterative-Fast Gradient Sign Method), targeting the object detection algorithm YOLOv5 (You Only Look Once), and measured the object detection performance in terms of mAP(mean Average Precision). In particular, we present a method applying morphology operations for YOLO to detect objects normally by removing noise and extracting boundary. As a result of analyzing its performance through experiments, when an adversarial attack was performed, YOLO's mAP dropped by at least 7.9%. The YOLO applied our proposed method can detect objects up to 87.3% of mAP performance.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.10
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pp.481-491
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2024
Digital watermarking is a technique for embedding information into digital content. Digital watermarking has attracted attention as a technique to combat piracy and identify artificially generated content, but it is still not robust in various situations. In this paper, we propose a frequency conversion-based hierarchical watermarking technique capable of attack detection, error correction, and owner identification. By embedding attack detection and error correction signatures in hierarchical watermarking, the proposed scheme maintains invisibility and outperforms the existing methods in capacity and robustness. We also proposed a framework to evaluate the performance of the image quality and error correction according to the type of error correction signature and the number of signature embeddings. We compared the visual quality and error correction performance of the conventional model without error correction signature and the conventional model with hamming and BCH signatures. We compared the quality by the number of signature embeddings and found that the quality deteriorates as the number of embeddings increases but is robust to attacks. By analyzing the quality and error correction ability by error correction signature type, we found that hamming codes showed better error correction performance than BCH codes and 41.31% better signature restoration performance than conventional methods.
Because the encrypted data is random, there is a possibility of threat that attacker reveals the secret data. On the other hand, as the image steganogrphy is to embed the secret data into cover image and to transmit the embedded image to receiver, an attacker could not know the existence of secret data even though he/she sees the embedded image, therefore the sender may reduce the threat of attack. In the image steganography, the secret data is embedded by modifying value of pixels as a form of noise. If the secret data is embedded into gray image, the degradation of image quality results from the modifications of image due to noise. Therefore many methods have been proposed to embed the secret data while dethering the gray image, but the existing method using error-diffusion has a problem that any patterns such as a diagonal lines or vertical take place due to embedding the secret data at the fixed interval. To solve this problem and to improve the existing method, we proposed the new method that embeds the secret data at changed point with respect to 1's run-length or at the position where has the minimum difference with the original dithered value. We evaluated the performance of the proposed method by computer simulation.
This work numerically investigates the effects of Reynolds number ReD (= 100 - 150), cross-sectional aspect ratio AR = ( 0.25 -1.0), and attack angle α (= 0° - 90°) on the forces, Strouhal number, and wake of an elliptical cylinder, where ReD is based on the freestream velocity and cylinder cross-section height normal to the freestream flow, AR is the ratio of the minor axis to the major axis of the elliptical cylinder, and α is the angle between the cylinder major axis and the incoming flow. At ReD = 100, two distinct wake structures are identified, namely 'Steady wake' (pattern I) and 'Karman wake followed by a steady wake (pattern II)' when AR and α are varied in the ranges specified. When ReD is increased to 150, an additional wake pattern, 'Karman wake followed by secondary wake (pattern III)' materializes. Pattern I is characterized by two steady bubbles forming behind the cylinder. Pattern II features Karman vortex street immediately behind the cylinder, with the vortex street transmuting to two steady shear layers downstream. Inflection angle αi = 32°, 37.5° and 45° are identified for AR = 0.25, 0.5 and 0.75, respectively, where the wake asymmetry is the greatest. The αi effectively distinguishes the dependence on α and AR of force and vortex shedding frequency at either ReD. In Pattern III, the Karman street forming behind the cylinder is modified to a secondary vortex street. At a given AR and α, ReD = 150 renders higher fluctuating lift and Strouhal number than ReD = 100.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.4
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pp.214-219
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2009
This paper proposes a watermarking algorithm considering the frequency characteristics of Haegeum sounds for copyright protection of digital Haegeum sound contents. The harmonics of Haegeum sounds commonly have large magnitude values in 1500Hz~2000Hz and 2800Hz~3500Hz so that those bands are selected to embed a watermark. The proposed method computes the FFT (fast Fourier transform) of the original sound signal and embeds the watermark bits generated by PN (pseudo noise) sequence into the harmonics in the selected bands. Furthermore, the proposed method is robust to lowpass filter, bandpass filter, cropping, noise addition, MP3 compression attacks and the maximum BER (bit error rate) is 1.41% after lowpass filter attack. To measure the quality of the watermarked sound, subjective listening test, MUSHRA (multiple stimuli with hidden reference and anchor), was conducted. The mean value of MUSHRA listening test is bigger than 98 and 96.67 for every Haegeum sounds and Korean classical music with Haeguem, respectively.
Steganography is a technique for secret data communication, which is not perceived by third person between a receiver and a transmitter. It has been developed for thousands of years for the transmission of military, diplomatic or business information. The development of digital media and communication has led to the development of steganography techniques in modern times. Technic of image steganography include the LSB, which fixes the number of embedded bits into a pixel, and PVD, which exploits the difference value in the neighboring pixel pairs. In the case of PVD image steganography, a large amount of information is embedded fluidly by difference value in neighboring pixel pairs and the designed range table. However, since the secret information in order is embedded, if an error of the number of embedded bits occurs in a certain pixel pair, all subsequent information will be destroyed. In this paper, we proposes the method, which improve the vulnerability of PVD property about external attack or various noise and extract secret information. Experimental process is comparison analysis about stego-image, which embedded various noise. PVD shows that it is not possible to preserve secret information at all about noise, but it was possible to robustly extract secret information for partial noise of stego-image in case of the proposed PVD image steganography with locally-fixed number of embedding bits.
In this paper, it is implemented the monitoring system for TV advertisement using video watermark. The functions of an advertisement monitoring system are automatically monitoring for the time, length, and index of the on-air advertisement, saving the log data, and reporting the monitoring result. The performance of the video watermark used in this paper is tested for TV advertisement monitoring. This test includes LAB test and field test. LAB test is done in laboratory environment and field test in actually broadcasting environment. LAB test includes PSNR, distortion measure in image, and the watermark detection rate in the various attack environment such as AD/DA(analog to digital and digital to analog) conversion, noise addition, and MPEG compression The result of LAB test is good for the TV advertisement monitoring. KOBACO and SBS are participated in the field test. The watermark detection rate is 100% in both the real-time processing and the saved file processing. The average deviation of the watermark detection time is 0.2 second, which is good because the permissible average error is 0.5 second.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.3
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pp.171-176
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2016
In this study, we investigate the physical layer secrecy performance of RF energy harvesting (EH) networks over Rayleigh fading channels. The RF-EH system considered here consists of one power transfer station, one source, one destination, and multiple passive eavesdroppers. The source harvests energy from the power transfer station and transmits the information to the destination by using a time switching-based relaying protocol. The eavesdroppers try to extract the transmitted information without an active attack. By using the statistical characteristics of the signal-to-noise ratio (SNR), the exact closed-form expressions of the existence probability of the secrecy capacity and the secrecy outage probability are derived. Further, we analyze the secrecy performance of the system with respect to various system parameters, such as the location of the system elements and the number of eavesdroppers. Finally, the equivalent Monte Carlo simulation results are provided to confirm the correctness of our calculations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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