Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.
There is little research on actual business activities in the field of security control. Therefore, in this paper, we intend to present a practical research methodology that can contribute to the calculation of the size of the appropriate input personnel through the modeling of the threat information detection response time of the security control and to analyze the effectiveness of the latest security solutions. The total threat information detection response time performed by the security control center is defined as TIDRT (Total Intelligence Detection & Response Time). The total threat information detection response time (TIDRT) is composed of the sum of the internal intelligence detection & response time (IIDRT) and the external intelligence detection & response time (EIDRT). The internal threat information detection response time (IIDRT) can be calculated as the sum of the five steps required. The ultimate goal of this study is to model the major business activities of the security control center with an equation to calculate the cyber threat information detection response time calculation formula of the security control center. In Chapter 2, previous studies are examined, and in Chapter 3, the calculation formula of the total threat information detection response time is modeled. Chapter 4 concludes with a conclusion.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.4
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pp.310-319
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2003
As the importance and the need for network security are increased, many organizations use the various security systems. They enable to construct the consistent integrated security environment by sharing the network vulnerable information among IDS (Intrusion Detection System), firewall and vulnerable scanner. The multiple IDSes coordinate by sharing attacker's information for the effective detection of the intrusion is the effective method for improving the intrusion detection performance. The system which uses BBA (Blackboard Architecture) for the information sharing can be easily expanded by adding new agents and increasing the number of BB (Blackboard) levels. Moreover the subdivided levels of blackboard enhance the sensitivity of the intrusion detection. For the simulation, security models are constructed based on the DEVS (Discrete Event system Specification) formalism. The intrusion detection agent uses the ES (Expert System). The intrusion detection system detects the intrusions using the blackboard and the firewall responses to these detection information.
A railway security detection system is very important. There are many safety factors that directly affect the safe operation of trains. Security detection technology can be divided into passive and active approaches. In this paper, we will first survey the railway security systems and compare them. We will also propose a subway security detection system with computer vision technology, which can detect three kinds of problems: the spark problem, the obstacle problem, and the lost screw problem. The spark and obstacle detection methods are unique in our system. In our experiment using about 900 input test images, we obtained about a 99.8% performance in F- measure for the spark detection problem, and about 94.7% for the obstacle detection problem.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.4
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pp.81-86
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2003
Computer security is considered important due to the side effect generated from the expansion of computer network and rapid increase of the use of internet. Therefore, Intrusion Detection System has been an active research area to reduce the risk from intruders. Especially, The paper proposes a new Security Policy-based Intrusion Detection System Model, which consists of several computer with Intrusion Detection System, based on Intrusion Detection System and describes design of the Security Policy-based Intrusion Detection System model and prototype implementation of it. The Security Policy-based Intrusion Detection Systems are distributed and if any of distributed Security Policy- based Intrusion Detection Systems detect anomaly system call among system call sequences generated by a privilege process, the anomaly system call can be dynamically shared with Security Policy-based Intrusion Detection Systems, This makes the Security Policy - based Intrusion Detection Systems improve the ability of countermeasures for new intruders.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.179-191
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2024
With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.
Recently It's difficult to deal with about variety of attack. And Simple Security management have a problem. It is that they don't develop system measuring their system envoirment and have efficient attack detector, countermeasure organization about large network. Therefore, need model about enterprise management of various security system and intrusion detection of each systems and response. In this paper, improve PBNM structure that manage wide network resources and presented suitable model in intrusion detection and response of security system. Also, designed policy-based enterprise security management system for effective intrusion detection and response by applying presented model to enterprise security management system.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.2
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pp.11-17
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2018
IDS/IPS and networked computer systems are playing an increasingly important role in our society. They have been the targets of a malicious attacks that actually turn into intrusions. That is why computer security has become an important concern for network administrators. Recently, various Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems is useful for existing intrusion patterns on standard-only systems. Therefore, probe detection of private clouds using BlockChain has become a major security protection technology to detection potential attacks. In addition, BlockChain and Probe detection need to take into account the relationship between the various factors. We should develop a new probe detection technology that uses BlockChain to fine new pattern detection probes in cloud service security in the end. In this paper, we propose a probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) based on service security using BlockChain technology.
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.
A large volume of research has been devoted to the development of security tools for protecting the Smart Grid systems, however the most of them have not taken the Availability, Integrity, Confidentiality (AIC) security triad model, not like CIA triad model in traditional Information Technology (IT) systems, into account the security measures for the electricity control systems. Thus, this study would propose a novel security framework, an abnormal behavior detection system, to maximize the availability of the control systems by considering a unique set of characteristics of the systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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