Kundeti Naga Prasanthi;M V P Chandra Sekhara Rao;Ch Sudha Sree;P Seshu Babu
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.99-106
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2023
Now a days, large volumes of data is accumulating in every field due to increase in capacity of storage devices. These large volumes of data can be applied with data mining for finding useful patterns which can be used for business growth, improving services, improving health conditions etc. Data from different sources can be combined before applying data mining. The data thus gathered can be misused for identity theft, fake credit/debit card transactions, etc. To overcome this, data mining techniques which provide privacy are required. There are several privacy preserving data mining techniques available in literature like randomization, perturbation, anonymization etc. This paper proposes an Enhanced Hybrid Privacy Preserving Data Mining(EHPPDM) technique. The proposed technique provides more privacy of data than existing techniques while providing better classification accuracy. The experimental results show that classification accuracies have increased using EHPPDM technique.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.119-130
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2023
Worldwide organizations use the benefits offered by Cloud Computing (CC) to store data, software and programs. While running hugely complicated and sophisticated software on cloud requires more energy that causes global warming and affects environment. Most of the time energy consumption is wasted and it is required to explore opportunities to reduce emission of carbon in CC environment to save energy. Many improvements can be done in regard to energy efficiency from the software perspective by considering and paying attention on the energy consumption aspects of software's that run on cloud infrastructure. The aim of the current research is to propose a framework with an additional phase called parameterized development phase to be incorporated along with the traditional Software Development Life cycle (SDLC) where the developers need to consider the suggested techniques during software implementation to utilize low energy for running software on the cloud and contribute in green computing. Experiments have been carried out and the results prove that the suggested techniques and methods has enabled in achieving energy consumption.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.8
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pp.72-84
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2024
Plant leaf classification is an imperative task when their use in real world is considered either for medicinal purposes or in agricultural sector. Accurate identification of plants is, therefore, quite important, since there are numerous poisonous plants which if by mistake consumed or used by humans can prove fatal to their lives. Furthermore, in agriculture, detection of certain kinds of weeds can prove to be quite significant for saving crops against such unwanted plants. In general, Artificial Neural Networks (ANN) are a suitable candidate for classification of images when small datasets are available. However, these suffer from local minima problems which can be effectively resolved using some global optimization techniques. Considering this issue, the present research paper presents an automated plant leaf classification system using optimized soft computing models in which ANNs are optimized using Grasshopper Optimization algorithm (GOA). In addition, the proposed model outperformed the state-of-the-art techniques when compared with simple ANN and particle swarm optimization based ANN. Results show that proposed GOA-ANN based plant leaf classification system is a promising technique for small image datasets.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.10
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pp.81-90
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2024
Lung cancer is a complex and frightening disease that typically results in death in both men and women. Therefore, it is more crucial to thoroughly and swiftly evaluate the malignant nodules. Recent years have seen the development of numerous strategies for diagnosing lung cancer, most of which use CT imaging. These techniques include supervisory and non-supervisory procedures. This study revealed that computed tomography scans are more suitable for obtaining reliable results. Lung cancer cannot be accurately predicted using unsupervised approaches. As a result, supervisory techniques are crucial in lung cancer prediction. Convolutional neural networks (CNNs) based on deep learning techniques has been used in this paper. Convolutional neural networks (CNN)-based deep learning procedures have produced results that are more precise than those produced by traditional machine learning procedures. A number of statistical measures, including accuracy, precision, and f1, have been computed.
As the number of applications using the internet the rapidly increasing incidence of cyber attacks made on the internet has been increasing. In the equipment of L3 DDoS attack detection equipment in the world and incomplete detection of application layer based intelligent. Next-generation networks domestic product in high-performance wired and wireless network threat response techniques to meet the diverse requirements of the security solution is to close one performance is insufficient compared to the situation in terms of functionality foreign products, malicious code detection and signature generation research primarily related to has progressed malware detection and analysis of the research center operating in Window OS. In this paper, we describe the current status survey and analysis of the latest variety of new attack techniques and analytical skills with the latest cyber-attack analysis prejudice the security situation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.3
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pp.607-625
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2011
Two-party key exchange protocol is a mechanism in which two parties communicate with each other over an insecure channel and output the same session key. A key exchange protocol that is secure against an active adversary who can control and modify the exchanged messages is called authenticated key exchange (AKE) protocol. LaMacchia, Lauter and Mityagin presented a strong security definition for public key infrastructure (PKI) based two-pass protocol, which we call the extended Canetti-Krawczyk (eCK) security model, and some researchers have provided eCK-secure AKE protocols in recent years. However, almost all protocols are provably secure in the random oracle model or rely on a special implementation technique so-called the NAXOS trick. In this paper, we present a PKI-based two-pass AKE protocol that is secure in the eCK security model. The security of the proposed protocol is proven without random oracles (under three assumptions), and does not rely on implementation techniques such as the NAXOS trick.
ISO와 IEC가JTC1 을 만들기 이전인 1984년 'Digital Signature'를 만들기위한 과제가 시작되었다, 그후 3개의 과제로 세분되고 그중 첫번째의 과제로 본 문서가 가장 먼저 국제표준이 되었다. 1989년에 제목이 지금과 같이 바뀌었고, 1990년 DIS를 거쳐 1991년에 IS가 되었다. 1996년에 재검토될 예정이다.
Cloud computing is a distributed computing model that has lot of drawbacks and faces difficulties. Many new innovative and emerging techniques take advantage of its features. In this paper, we explore the security threats to and Risk Assessments for cloud computing, attack mitigation frameworks, and the risk-based dynamic access control for cloud computing. Common security threats to cloud computing have been explored and these threats are addressed through acceptable measures via governance and effective risk management using a tailored Security Risk Approach. Most existing Threat and Risk Assessment (TRA) schemes for cloud services use a converse thinking approach to develop theoretical solutions for minimizing the risk of security breaches at a minimal cost. In our study, we propose an improved Attack-Defense Tree mechanism designated as iADTree, for solving the TRA problem in cloud computing environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.11
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pp.5755-5772
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2019
Security is becoming more important as society changes rapidly. In addition, today's ICT environment demands changes in existing security technologies. As a result, password authentication methods are also changing. The authentication method most often used for security is password authentication. The most-commonly used passwords are text-based. Security enhancement requires longer and more complex passwords, but long, complex, text-based passwords are hard to remember and inconvenient to use. Therefore, authentication techniques that can replace text-based passwords are required today. Graphical passwords are more difficult to steal than text-based passwords and are easier for users to remember. In recent years, researches into graphical passwords that can replace existing text-based passwords are being actively conducting in various places throughout the world. This article surveys recent research and development directions of graphical password authentication systems in Korea. For this purpose, security authentication methods using graphical passwords are categorized into technical groups and the research associated with graphical passwords performed in Korea is explored. In addition, the advantages and disadvantages of all investigated graphical password authentication methods were analyzed along with their characteristics.
Recently, the cloud computing technology is emerging as an important issue in the world, and In the technology and services has attracted much attention. However, the positive aspects of cloud computing unlike the includes several vulnerabilities. For this reason, the hacking techniques according to the evolution of a variety of attacks and damages is expected. Therefore, this paper will be analyzed through case studies and experiments to the security technology trends of the cloud computing. and In the future, this is expected to be utilized as a basis for the security system design and corresponding technology development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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