KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.366-381
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2020
Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.
현재 IEEE 802.11표준은 AP와 STA사이의 인증 및 보안 메커니즘이 취약하다고 많이 알려져 있다. 따라서, IEEE는 RSN(Robust Security Network)을 802.11에 대한 보안 아키텍처를 제안했다. RSN은 접근제어와, 인증, 그리고 키 관리 기반으로 IEEE 802.1X 표준을 사용한다. 본 논문에서는 IEEE 802.1X 또는, 802.11이 결합된 몇 가지 모델에 대한 취약점을 제시하고, 세션가로채기 또는 MiM(Man-in the-Middle)공격에 대응 할 수 있는 STA와 AP간의 접근제어, 인증 메커니즘을 설계하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.93-100
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2024
In this paper, we propose a novel robust blind crypto-watermarking method for medical images security based on hiding of DICOM patient information (patient name, age...) in the medical imaging. The DICOM patient information is encrypted using the AES standard algorithm before its insertion in the medical image. The cover image is divided in blocks of 8x8, in each we insert 1-bit of the encrypted watermark in the hybrid transform domain by applying respectively the 2D-LWT (Lifting wavelet transforms), the 2D-DCT (discrete cosine transforms), and the SVD (singular value decomposition). The scheme is tested by applying various attacks such as noise, filtering and compression. Experimental results show that no visible difference between the watermarked images and the original images and the test against attack shows the good robustness of the proposed algorithm.
딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 신경망을 이용해 부채널 정보와 중간값의 관계를 파악하는 공격 방법이다. 신경망은 신호의 각 시점을 별도의 차원으로 해석하므로 차원별 가중치를 갖는 신경망은 지터가 있는 데이터의 분포를 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 완전연결 층을 GAP(Global Average Pooling)로 대체하면 태생적으로 지터에 강건한 신경망을 구성할 수 있음을 보인다. 이를 입증하기 위해 ChipWhisperer-Lite 전력 수집 보드에서 수집한 파형에 대해 실험한 결과 검증 데이터 집합에 대한 완전연결 층을 사용하는 CNN의 정확도는 최대 1.4%에 불과했으나, GAP를 사용하는 CNN의 정확도는 최대 41.7%로 매우 높게 나타났다.
IEEE 802.16-2004 표준은 MAC 계층 안에 PKM(Privacy Key Management)라 불리는 보안 부계층을 가지고 있다. 하지만, 몇몇 연구에서 IEEE 802.16-2004 표준의 취약성이 대두되었으며 IEEE 802.16 WG은 로밍과 핸드오프 기능을 가진 Mobile WiMAX라고 불리는 IEEE 802.16 개정 표준안을 발표하였다. 보안기능으로서 Mobile WiMAX는 PKMv2를 가지며 EAP 인증, AES 기반 암호화, CMAC/HMAC을 사용한 메시지 인증 등을 제공한다. 그러나 Mobile WiMAX 표준안의 보안 기능은 SS와 BS간 통신 보안에 초점을 맞추어서 네트워크 도메인간의 보안 문제나 핸드오버시 보안과 같은 네트워크 구조적 취약성을 여전히 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 Mobile WiMAX 네트워크 환경의 보안 취약성을 네트워크 엔트리 과정, 네트워크 도메인간 통신 과정, 그리고 핸드 오프 과정으로 나누어 분석하였고, 이렇게 분석된 내용을 바탕으로 본 논문에서는 RObust and Secure MobilE WiMAX (ROSMEX)라 불리는 새로운 Mobile WiMAX 보안 구조를 제시하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.45-54
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2022
In this study, a multi-objective robust job-shop scheduling (JSS) model was developed. The model considered multi-jobs and multi-machines. The model also considered uncertain processing times for all tasks. Each job was assigned a specific due date and a tardiness penalty to be paid if the job was not delivered on time. If any job was completed early, holding expenses would be assigned. In addition, the model added idling penalties to accommodate the idling of machines while waiting for jobs. The problem assigned was to determine the optimal start times for each task that would minimize the expected penalties. A numerical problem was solved to minimize both the makespan and the total penalties, and a comparison was made between the results. Analysis of the results produced a prescription for optimizing penalties that is important to be accounted for in conjunction with uncertainties in the job-shop scheduling problem (JSSP).
Sara Alqethami;Badriah Almutanni;Walla Aleidarousr
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.1-10
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2024
In the era of big data, the growth of e-commerce transactions brings forth both opportunities and risks, including the threat of data theft and fraud. To address these challenges, an automated real-time fraud detection system leveraging machine learning was developed. Four algorithms (Decision Tree, Naïve Bayes, XGBoost, and Neural Network) underwent comparison using a dataset from a clothing website that encompassed both legitimate and fraudulent transactions. The dataset exhibited an imbalance, with 9.3% representing fraud and 90.07% legitimate transactions. Performance evaluation metrics, including Recall, Precision, F1 Score, and AUC ROC, were employed to assess the effectiveness of each algorithm. XGBoost emerged as the top-performing model, achieving an impressive accuracy score of 95.85%. The proposed system proves to be a robust defense mechanism against fraudulent activities in e-commerce, thereby enhancing security and instilling trust in online transactions.
As visual surveillance systems become more and more common in human lives, approaches based on these systems to solve security problems in practice are boosted, especially in railway applications. In this paper, we first propose a robust snag detection algorithm and then present a railway security system by using a combination of multiple sensors and the vision based snag detection algorithm. The system aims safety at several repeatedly occurred situations including slope protection, inspection of the falling-object from bridges, and the detection of snags and foreign objects on the rail. Experiments demonstrate that the snag detection is relatively robust and the system could guarantee the security of the railway through these real-time protections and detections.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.95-102
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2024
In distributed computing, accessible encryption strategy over Auditable data is a hot research field. Be that as it may, most existing system on encoded look and auditable over outsourced cloud information and disregard customized seek goal. Distributed storage space get to manage is imperative for the security of given information, where information security is executed just for the encoded content. It is a smaller amount secure in light of the fact that the Intruder has been endeavored to separate the scrambled records or Information. To determine this issue we have actualize (CBC) figure piece fastening. It is tied in with adding XOR each plaintext piece to the figure content square that was already delivered. We propose a novel heterogeneous structure to evaluate the issue of single-point execution bottleneck and give a more proficient access control plot with a reviewing component. In the interim, in our plan, a CA (Central Authority) is acquainted with create mystery keys for authenticity confirmed clients. Not at all like other multi specialist get to control plots, each of the experts in our plan deals with the entire trait set independently. Keywords: Cloud storage, Access control, Auditing, CBC.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.317-322
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2021
The modern technological era has brought about the Semantic Web. Ontologies are essential to achieve the vision of the Semantic Web. Ontologies enable machines to understand data. The Arabic Language currently does not have a significant presence on the Web. To achieve a comparable level of Arabic access to other important languages, further work is needed to build Arabic ontologies. A goal is to design and create a robust Arabic ontology that represents the concepts from a large and significant subset of Arabic. We use a source of Hadiths (prophet saying and deeds) from Riyadh As-Saliheen. Preliminary results are very promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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