• Health Policy and Management
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.5-16
• /
• 2021

Both access to healthcare services and income security in case of personal illness are being needed to achieve universal health coverage, which is enshrined in the human rights to health and social security and international standards on social protection. Income security acts on both the social determinants and the adverse consequences of ill health and thus would break the vicious disease-poverty cycle. The government is supposed to implement a demonstration project of sickness benefit in 2022 and to publicize its more specific blueprint for all workers. This study is to suggest basic principles and a framework to design a new sickness benefit for universal health coverage, which is based on reviews on previous studies, related issues, and institutional conditions. This is to provide a theoretical basis to promote further discussion and to support its decision-making.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.42-49
• /
• 2021

As cyber attacks become more intelligent, there is difficulty in detecting advanced attacks in various fields such as industry, defense, and medical care. IPS (Intrusion Prevention System), etc., but the need for centralized integrated management of each security system is increasing. In this paper, we collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform using deep learning and CNN (Convolutional Neural Networks). In this paper, we design an intelligent big data platform that collects data by observing and analyzing user visit logs and linking with big data. We want to collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform based on CNN model. In this study, we evaluated the performance of the Intrusion Detection System (IDS) using the KDD99 dataset developed by DARPA in 1998, and the actual attack categories were tested with KDD99's DoS, U2R, and R2L using four probing methods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.374-386
• /
• 2022

Nowadays, research in deep learning leveraged automated computing and networking paradigm evidenced rapid contributions in terms of Software Defined Networking (SDN) and its diverse security applications while handling cybercrimes. SDN plays a vital role in sniffing information related to network usage in large-scale data centers that simultaneously support an improved algorithm design for automated detection of network intrusions. Despite its security protocols, SDN is considered contradictory towards DDoS attacks (Distributed Denial of Service). Several research studies developed machine learning-based network intrusion detection systems addressing detection and mitigation of DDoS attacks in SDN-based networks due to dynamic changes in various features and behavioral patterns. Addressing this problem, this research study focuses on effectively designing a multistage hybrid and intelligent deep learning classifier based on modified deep forest classification to detect DDoS attacks in SDN networks. Experimental results depict that the performance accuracy of the proposed classifier is improved when evaluated with standard parameters.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• v.22 no.8
• /
• pp.1-6
• /
• 2022

In this paper, we will present the realization of a facial recognition system using the ESP32-CAM board controlled by an Arduino board. The goal is to monitor a remote location in real time via a camera that is integrated into the ESP32 IOT board. The acquired images will be recorded on a memory card and at the same time transmitted to a pc (a web server). The development of this remote monitoring system is to create an alternative between security, reception, and transmission of information to act accordingly. The simulation results of our proposed application of the facial recognition domain are very efficient and satisfying in real time.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1281-1284
• /
• 2010

오늘날 인터넷 기술의 발전과 대중화와 함께 다양한 악성코드가 빠르게 제작, 유포되고 있다. 최근 빠르게 증가하는 악성코드를 신속하게 대응하기 위해 자동화된 분석 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동화된 악성코드 분석 결과로 생성되는 데이터는 안티바이러스 업체나 관련 기관 등에서 알려지지 않은 악성코드에 대응할 수 있는 시그니처를 생성하는데 활용된다. 따라서 저장되는 악성코드 분석 결과는 악성코드 사이의 행위와 특성 관계가 고려되어 저장되어야 한다. 즉, 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계가 필요하다. 본 논문에서는 악성코드의 대부분을 차지하는 PE를 대상으로 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계를 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2011.11a
• /
• pp.842-845
• /
• 2011

현재의 스마트폰 기반의 모바일 애플리케이션은 기본적인 전화, 문자와 같은 기능들 외 네비게이션과 같은 유용하고 편리한 기능들이 사용되고 있다. 이러한 애플리케이션에는 사용자와 관련된 많은 개인 정보들이 포함되어있고, 저장된 개인 정보는 사건 발생 시 사건의 직접적인 증거 혹은 간접적은 증거로 활용될 수 있다. 스마트폰에 저장된 증거를 수집하고 분석할 때 조사관들이 사용할 수 있는 기존의 도구는 복잡한 사용방법을 숙지해야 하고, 인증된 소프트웨어가 설치되어 있는 컴퓨터에서 국한되어 분석이 가능했다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위한 웹 서비스 개념의 스마트폰 포렌식 프레임워크를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2011.11a
• /
• pp.992-995
• /
• 2011

ALADDIN(Advanced Layer-free DDoS Defense INfrastructure) 시스템은 양방향 10Gbps 트래픽을 처리할 수 있는 안티 DDoS 전용 시스템이다. 로드 밸런서 엔진, 안티 DDoS 분석 엔진, PCI-Express 엔진으로 구성된 세 개의 FPGA 기반 하드웨어 엔진과 소프트웨어 엔진으로 이루어진 시스템은 인라인 모드로 동작하면서 Wire-speed 로 패킷을 처리한다. 시스템은 네트워크 레벨의 DDoS 공격뿐만 아니라 어플리케이션 레벨의 DDoS 공격도 실시간으로 탐지하고 대응한다. 본 논문에서는 ALADDIN 시스템의 설계 및 구현, 테스트 결과에 대해 기술한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.7
• /
• pp.65-72
• /
• 2009

This paper proposed VCR cryptographic algorithm that adapted in TCP/IP protocol architecture and wire/wireless communication network environments. we implemented by hardware chip level because proposed VCR cryptographic algorithm perform scalable & reconfigurable operations into the security system. Proposed VCR cryptographic algorithm strengthens security vulnerability of TCP/IP protocol and is very profitable real-time processing and encipherment of high-capacity data and multi-user communication because there is important purpose to keep security about many user as that have variable round numbers function in network environments.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.11a
• /
• pp.305-308
• /
• 2021

최근 편리하고 안전한 생체인증 기술이 핀테크 서비스의 필수 구성요소가 되고 있다. 그러나 생체인증의 보안성과 정확도 향상을 위해 많은 양의 생체 정보를 활용한다면 연산과정이 복잡해져서 속도 저하와 개인정보 유출 가능성이 높아지고, 실시간성을 제공하기 위해 생체 정보의 일부만 샘플링하여 활용하는 경우에는 보안성과 정확도가 열화되는 Trade-off 문제가 있다. 종래의 생체인증 기술은 메타데이터를 이용한 필터링의 경우 데이터 간의 상관성이 고려하지 않아서 개인정보보호와 사용자 편의성에 한계가 있었다. 본 연구에서는 상관성 높은 데이터를 활용하여 프라이버시 중심의 생체인증 설계와 보안사용성을 향상시키는 방안을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2007.11a
• /
• pp.1194-1197
• /
• 2007

개인정보는 정보서비스의 효율적인 운용과 새로운 비즈니스 모델에서 수익창출을 위한 자원으로 활용되고 있다. 이로 인하여 중요 정보에 대한 불법적인 사용 또는 개인정보 소유자의 허가 없는 사용으로 개인 프라이버시 침해가 발생되고 있다. 따라서 본 논문에서는 각 정보 시스템에서 사생활보호와 중요정보보호를 위한 정보 보안정책 모델을 제안한다. 제안된 모델은 정보 제공정책 모델과 정보 사용정책 모델로 구성하여 정보자기결정권을 부여하여 이중적인 접근제어 방식을 적용하고자 한다.