International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12spc
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pp.375-382
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2021
The paper introduces a model for evaluating and prioritizing mobile quality attributes and refactoring techniques through the examination of their effectiveness during the mobile application development process. The astonishing evolution of software and hardware has increased the demand for techniques and best practices to overcome the many challenges related to mobile devices, such as those concerning device storage, network bandwidth, and energy consumption. A number of studies have investigated the influence of refactoring, leading to the enhancement of mobile applications and the overcoming of code issues as well as hardware issues. Furthermore, rapid and continuous mobile developments make it necessary for teams to apply effective techniques to produce reliable mobile applications and reduce time to market. Thus, we investigated the influence of various refactoring techniques on mobile applications to understand their effectiveness in terms of quality attributes. First, we extracted the most important mobile refactoring techniques and a set of quality attributes from the literature. Then, mobile application developers from nine mobile application teams were recruited to evaluate and prioritize these quality attributes and refactoring techniques for their projects. A prioritization-based model is examined that integrates the lightweight multi-criteria decision making method, called the best-worst method, with the process of refactoring within mobile applications. The results prove the applicability and suitability of adopting the model for the mobile development process in order to expedite application production while using well-defined procedures to select the best refactoring techniques. Finally, a variety of quality attributes are shown to be influenced by the adoption of various refactoring techniques.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.194-202
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2022
The use of public Wi-Fi has increased in recent years with many people like to spend their time outside in malls or café shops which provide public Wi-Fi for their customers. However, since the public Wi-Fi can be accessed from any device the security of public Wi-Fi plays a big role to prevent the stealing of information by an attacker with methods and techniques such as WPA, WPA2 and WPA3. However, it is well known to the attackers that these methods are not difficult to get hacked by the attacker device to take the client precious information. Some researches were done in increasing the security of public Wi-Fi each with their own different technique or algorithm to provide more secure connection to the public Wi-Fi and prevent any unauthorized user to connect to avoid stealing the data of another legal user. Theses research paper are evaluated to learn which method excel in protecting the public Wi-Fi security by giving an analysis to the methods provided by the research paper with comparing the pros and cons of each algorithm. Moreover, the research displays that there are methods to actually provide security to the public Wi-Fi with each being very different in implementation.
Security of voice communication content in the military's voice communication network will be essential. There is no proposed study on voice data security of military communication networks, but security of voice data will be essential when communicating. This paper is about to an encryption/decryption technique of digital voice data to provide security in case of voice calls in a military communication network. In addition, by using a symmetric key algorithm using AES, a secret key is required, and it has the function of transmitting this key to the receiving end before setting it as a voice call, solving the difficulty of distributing the secret key. This paper proposes a security technique for digital voice data that applies a synchronous stream encryption method that is relatively easy to restore synchronization even in the event of loss of synchronization among stream encryption techniques.
With cyberattack techniques on the rise, there have been increasing developments in the detection techniques that defend against such attacks. However, cyber attackers are now developing fileless malware to bypass existing detection techniques. To combat this trend, security vendors are publishing analysis reports to help manage and better understand fileless malware. However, only fragmentary analysis reports for specific fileless cyberattacks exist, and there have been no comprehensive analyses on the variety of fileless cyberattacks that can be encountered. In this study, we analyze 10 selected cyberattacks that have occurred over the past five years in which fileless techniques were utilized. We also propose a methodology for classification based on the attack techniques and characteristics used in fileless cyberattacks. Finally, we describe how the response time can be improved during a fileless attack using our quick and effective classification technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.1231-1245
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2015
People have transferred their business model from traditional commerce to e-commerce in recent decades. Both shopping and payment can be completed through the Internet and bring convenience to consumers and business opportunities to industry. These trade techniques are mostly set up based on the Secure Sockets Layer (SSL). SSL provides the security for transaction information and is easy to set up, which makes it is widely accepted by individuals. Although attackers cannot obtain the real content even when the transferred information is intercepted, still there is risk for online trade. For example, it is impossible to prevent credit card information from being stolen by virtual merchant. Therefore, we propose a new mechanism to solve such security problem. We make use of the disposable dynamic security code (DSC) to replace traditional card security code. So even attackers get DSC for that round of transaction, they cannot use it for the next time. Besides, we apply visual secret sharing techniques to transfer the DSC, so that interceptors cannot retrieve the real DSC even for one round of trade. This way, we can improve security of credit card transaction and reliability of online business. The experiments results validate the applicability and efficiency of the proposed mechanism.
Recently, the problem of global warming has become a globally important issues. and To solve these problems, has been receiving increasing attention for the Green IT. In these situation, IT techniques are evolving with variety services and hacking techniques. so, it is inevitable to the use of a many and diverse secure system. As a result, Carbon Dioxide emissions are expected to increase. Therefore, in this paper is analyzed the factors of security system's $CO_2$ emissions through Experiments and A case study. and is proved that is reducing $CO_2$ emissions by improving the functional restructuring of the security system. In a future, this paper is expected to serve as a valuable Information for security network design and performance improvements and to reduce Carbon Emissions in the Field of IT.
Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.65-72
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2020
With the development of information technology and the growth of the scale of system and network, cyber threats and crimes continue to increase. To cope with these threats, cybersecurity training based on actual attacks and defenses is required. However, cybersecurity training requires expert analysis and attack performance, which is inefficient in terms of cost and time. In this paper, we propose a cyber attack simulator that automatically executes attack techniques. This simulator generates attack scenarios by combining attack techniques modeled to be implemented and executes the attack by sequentially executing the derived scenarios. In order to verify the effectiveness of the proposed attack simulator, we experimented by setting an example attack goal and scenarios in a real environment. The attack simulator successfully performed five attack techniques to gain administrator privileges.
In order to predict and respond to cyber attacks, a number of security companies quickly identify the methods, types and characteristics of attack techniques and are publishing Security Intelligence Reports(SIRs) on them. However, the SIRs distributed by each company are huge and unstructured. In this paper, we propose a framework that uses five analytic techniques to formulate a report and extract key information in order to reduce the time required to extract information on large unstructured SIRs efficiently. Since the SIRs data do not have the correct answer label, we propose four analysis techniques, Keyword Extraction, Topic Modeling, Summarization, and Document Similarity, through Unsupervised Learning. Finally, has built the data to extract threat information from SIRs, analysis applies to the Named Entity Recognition (NER) technology to recognize the words belonging to the IP, Domain/URL, Hash, Malware and determine if the word belongs to which type We propose a framework that applies a total of five analysis techniques, including technology.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1431-1439
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2017
In the security field, log analysis is important to detect malware or abnormal behavior. Recently, image visualization techniques for malware dectection becomes to a major part of security. These techniques can also be used in online games. Users can leave a game when they felt bad experience from game bot, automatic hunting programs, malicious code, etc. This churning can damage online game's profit and longevity of service if game operators cannot detect this kind of events in time. In this paper, we propose a new technique of PNG image conversion based churn prediction to improve the efficiency of data analysis for the first. By using this log compression technique, we can reduce the size of log files by 52,849 times smaller and increase the analysis speed without features analysis. Second, we apply data mining technique to predict user's churn with a real dataset from Blade & Soul developed by NCSoft. As a result, we can identify potential churners with a high accuracy of 97%.
Machine-learning techniques have been actively employed to information security in recent years. Traditional rule-based security solutions are vulnerable to advanced attacks due to unpredictable behaviors and unknown vulnerabilities. By employing ML techniques, we are able to develop intrusion detection systems (IDS) based on anomaly detection instead of misuse detection. Moreover, threshold issues in anomaly detection can also be resolved through machine-learning. There are very few datasets for network intrusion detection compared to datasets for malicious code. KDD CUP 99 (KDD) is the most widely used dataset for the evaluation of IDS. Numerous studies on ML-based IDS have been using KDD or the upgraded versions of KDD. In this work, we develop an IDS model using CSE-CIC-IDS 2018, a dataset containing the most up-to-date common network attacks. We employ deep-learning techniques and develop a convolutional neural network (CNN) model for CSE-CIC-IDS 2018. We then evaluate its performance comparing with a recurrent neural network (RNN) model. Our experimental results show that the performance of our CNN model is higher than that of the RNN model when applied to CSE-CIC-IDS 2018 dataset. Furthermore, we suggest a way of improving the performance of our model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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