October 31, 2017, a man named Saipov who follows ISIS killed 8 people and injured nearly 20 others by driving his truck to the riverside bicycle path in Manhattan, New York, in an act of terror. June 5, 2017, the Islamic extremist Yacqub Khayre held a woman hostage in a suburb of Melbourne, Australia, before being killed by the police. Various countries around the world including the UK, France, and Germany are in war against terrorism. The terrorists change their target from hard targets such as government officials to vulnerable soft target, intensifying the public's fear, and, unlike in the past when they were organized by governments or organizations, extremists such as ISIS followers are now acting on their own in the act of terrorism. Also, as they use vehicles, pressure cooker, and other objects that can be easily found for terrorism, it is becoming more difficult for the police to prepare against terrorist attacks. Meanwhile, some terrorism researchers argue that conversational techniques (negotiation) used by the police are now of no use, as shown in the cases like 9/11 attacks in 2001 and 2016 Nice attack in France in which the suspects committed terrorist attacks without leaving enough time for the police to take action and that, therefore, tactical suppression techniques need to be developed. Therefore, this study suggested police negotiation techniques are necessary not only for terrorist attacks but also for overall police work, including handling intoxicated people at police station, and proposed ways to activate conversational techniques for police organizations.
Although torrents and P2P sites or web hard are frequently used by users simply because they can be easily downloaded freely or at low prices, domestic torrent and P2P sites or web hard are very sensitive to copyright. Techniques have been researched and applied. Among these, title and string comparison method filtering techniques that block the number of cases such as file titles or combinations of key words are blocked by changing the title and spacing. Bypass is easy through. In order to detect and block illegal works for copyright protection, a technique for normalizing modified file titles is essential. In this paper, we compared the detection rate by searching before and after normalizing the modified file title of illegal works and normalizing the file title. Before the normalization, the detection rate was 77.72%, which was unfortunate while the detection rate was 90.23% after the normalization. In the future, it is expected that better handling of nonsense terms, such as common date and quality display, will yield better results.
The Secure OS is an operating system which adds security functions to the existing operating system, in order to secure a system from sorority problems originated from inherent frailty of applications or operating systems. With the existing Secure Oses for it is difficult to set an effective security policy securing personal resources in a multi-user environment system. To solve this problem in this paper we present two Techniques to secure user data efficiently in the RBAC-based Secure OS for a multi-user environment. Firstly we utilizes object's owner information in addition to object's filename. Secondly we make use of meta symbol('$\ast$'), which is able to describe multiple access targets. In addition this paper gives some examples to show advantages from these techniques. And these features are implemented in an solaris-based Secure OS called Secusys.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.2
s.302
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pp.59-68
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2005
The amount of digitalized contents has been rapidly increased, but the main distribution channel of them is Internet which is easily accessible. Therefore 'security' necessarily arises as one of the most important issues and the method of protecting contents becomes a major research topic as much as data coding techniques. In recent years, many developers have studied on techniques that allow only authorized person to access contents. Among them the scrambling method is one of well-known security techniques. In this paper, we propose a simple and effective digital video scrambling method which utilizes the intra block properties of a recent video coding technique, H.264. Since intra prediction modes are adopted in H.264 standard, it is easy to scramble a video sequence with modification of the intra prediction modes. In addition to its simplicity, the proposed method does not increase bit rate after scrambling. The inter blocks are also distorted by scrambling intra blocks only. This paper introduces a new digital video scrambling method and verifies its effectiveness through simulation.
Distributed wireless sensor network in various environment have characteristic that is surveillance of environment-element and offering usefully military information but there is shortcoming that have some secure risks. Therefore secure service must be required for this sensor network safety. More safe and effective techniques of node administration are required for safe communication between each node. This paper proposes effective cluster-header and clustering techniques in suitable administration techniques of group-key on sensor network. In this paper, first each node transmit residual electric power and authentication message to BS (Base-Station). BS reflects "Validity Authentication Rate" and residual electric power. And it selects node that is more than these regularity values by cluster header. After BS broadcasts information about cluster header in safety and it transmits making a list of information about cluster member node to cluster header. Also, Every rounds it reflects and accumulates "Validity Authentication Rate" of former round. Finally, BS can select more secure cluster header.
AlSabban, Wesam H.;Alotaibi, Saud S.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.281-291
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2021
The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.495-504
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2012
This paper presents various speed optimization techniques for software implementation of the HIGHT block cipher on CPUs and GPUs. We considered 32-bit and 64-bit operating systems for CPU implementations. After we applied the bit-slicing and byte-slicing techniques to HIGHT, the encryption speed recorded 1.48Gbps over the intel core i7 920 CPU with a 64-bit operating system, which is up to 2.4 times faster than the previous implementation. We also implemented HIGHT on an NVIDIA GPU equipped with CUDA, and applied various optimization techniques, such as storing most frequently used data like subkeys and the F lookup table in the shared memory; and using coalesced access when reading data from the global memory. To our knowledge, this is the first result that implements and optimizes HIGHT on a GPU. We verified that the byte-slicing technique guarantees a speed-up of more than 20%, resulting a speed which is 31 times faster than that on a CPU.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.334-342
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2022
Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.151-164
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2023
Recently, the development of quantum computers means a great threat to existing public key system based on discrete algebra problems or factorization problems. Accordingly, NIST is currently in the process of contesting and screening PQC(Post Quantum Cryptography) that can be implemented in both the computing environment and the upcoming quantum computing environment. Among them, SIKE is the only Isogeny-based cipher and has the advantage of a shorter public key compared to other PQC with the same safety. However, like conventional cryptographic algorithms, all quantum-resistant ciphers must be safe for existing cryptanlysis. In this paper, we studied power analysis-based cryptographic analysis techniques for SIKE, and notably we analyzed SIKE through wavelet transformation and deep learning-based clustering power analysis. As a result, the analysis success rate was close to 100% even in SIKE with applied masking response techniques that defend the accuracy of existing clustering power analysis techniques to around 50%, and it was confirmed that was the strongest attack on SIKE.
Saifullah Jamali;Muhammad Aslam Khoso;Irfan Ali Sanjrani;Hussain Saleem;Tariq Ali Siyal;Muhammad Ashraf;Mansoor Ahmed Memon;Ghulam Murtaza;Zahid Hussain Arain;Zaheer Ahmed Ujjan;Muhammad Niaz Laghari;Samina Saleem;Nek M. Shaikh;Waseem A. Bhutto;Abdul Majid Soomro;Altaf H. Nizamani
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.3
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pp.193-202
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2023
Numerous articles under the study and the examination of heavy metals in human teeth have been published in recent years. The heavy metal poisoning is a widespread issue emerged in toxicology area these days. It has been discovered that long-term exposure to heavy metals typically present in traces, in our everyday meals, drinking water, and in the environment as pollution causes heavy metal poisoning in human beings. Industrial effluents, Coal and Oil, as well as a variety of consumer items, such as cosmetics, can all cause this type of exposure. Teeth, which are often thought of as exoskeleton parts, store heavy metals with a high affinity and represent long-term exposure information. In this study, we have chosen and examined the sections of dentine instead, then examined the entire tooth. We have combined the work done on the examination of heavy metals in human teeth using several instrumental approaches e.g. "Optical Spectroscopic Techniques" to detect elemental profile of human teeth in the current study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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