• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.975-985
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• 2014

스마트폰을 사용한 전자금융거래가 증가하면서, 스마트폰을 대상으로 하는 새로운 위협들이 증가하고 있다. 그중에서도 최근, 가장 위협이 되고 있는 스미싱은 갈수록 수법이 교묘해지고, 다양해지고 있다. 금융기관들은 증가하는 스미싱 위협에 대응하기 위한 방안으로 "알 수 없는 출처"의 설정을 통해 어플리케이션 설치를 차단하는 방법과 스미싱 탐지 어플리케이션의 설치를 권고하고 있다. 하지만 현재까지의 대응방안이 갖고 있는 한계적 문제로 인해 효과적으로 스미싱에 대응하지 못하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 RIL(Radio Interface Layer)에서 사용자 기기에 수신된 문자메시지를 수집하고, DB(Database) 내에 문자메시지가 저장되었는지 검사하여, 악성코드의 설치여부를 판단한다. 그리고 커널레벨에서의 시스템 콜 후킹을 통해 악성코드가 전송하는 문자메시지를 차단하는 기법을 제안한다. 또한 실제 구현을 통하여 기기에 적용이 가능함을 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.492-501
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• 2019

사이버 공간에서 안전하게 시스템을 사용하기 위해서는 상황에 적합한 보안 솔루션을 사용해야 한다. 사이버 보안을 강화하기 위해 과거부터 현재까지 보안의 흐름을 정확히 파악하고 미래의 다양한 위협에 대비해야 한다. 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용하여 신뢰도가 높은 네이버 뉴스의 보안/해킹 뉴스의 정보보안 단어들을 수집 후 분석하였다. 첫 번째는 지난 7년의 연도별 보안 뉴스 기사수를 확인하고 추이를 분석하였다. 두 번째는 보안/해킹 관련 단어 순위를 확인 후 매년 주요 관심사를 확인하였다. 세 번째는 보안 솔루션별 단어를 분석하여 어느 보안 그룹의 관심도가 높은지 확인하였다. 네 번째는 보안 뉴스의 제목과 본문을 분리 후 보안 관련 단어를 추출 후 분석하였다. 다섯 번째는 세부 보안 솔루션별 추이 및 동향을 확인하였다. 마지막으로 연도별 매출액과 보안 단어 빈도수를 분석하였다. 이러한 빅데이터 뉴스 분석을 통해 보안 솔루션에 대한 전반적인 인식 조사를 수행하고 많은 비정형 데이터를 분석하여 현재 시장 추세를 분석하고 미래를 예측할 수 있는 정보를 제공하는 데 기여하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1600-1619
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• 2023

Organizations and other institutions have recently started using cloud service providers to store and share information in light of the Internet of Things (IoT). The major issues with this storage are preventing unauthorized access and data theft from outside parties. The Block chain based Security Sharing scheme with Data Access Control (BSSDAC) was implemented to improve access control and secure data transaction operations. The goal of this research is to strengthen Data Access Control (DAC) and security in IoT applications. To improve the security of personal data, cypher text-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) can be developed. The Aquila Optimization Algorithm (AOA) generates keys in the CP-ABE. DAC based on a block chain can be created to maintain the owner's security. The block chain based CP-ABE was developed to maintain secures data storage to sharing. With block chain technology, the data owner is enhancing data security and access management. Finally, a block chain-based solution can be used to secure data and restrict who has access to it. Performance of the suggested method is evaluated after it has been implemented in MATLAB. To compare the proposed method with current practices, Rivest-Shamir-Adleman (RSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) are both used.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.59-66
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• 2023

Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.

• 융합보안논문지
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• 제19권4호
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• pp.23-34
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• 2019

본 연구는 육군이 안고 있는 군사보안과 관련한 정책방향 연구의 방안으로서, 4차 산업혁명 신기술중의 하나인 빅데이터를 활용하고자 하였다. 텍스트마이닝 기법을 활용하여 군사보안(Military Security) 측면에서 국내외 저명 학술연구 논문들의 '군사보안' 트랜드를 분석하고, 이를 통해 우리가 착안해야할 정책적 방향을 도출해 낼 수 있다면, 군사보안의 큰 그림을 인식하고, 그만큼의 불필요한 시행착오를 줄일 수도 있기 때문이다. 연구결과 나름대로 의미있는 결과를 얻었는데, 국내연구는 4차 산업혁명을 지향하는 과정에서, 주로 보안의 IT기술 및 북한의 사이버보안 등과 같은 기술적인 군사보안에 관심이 많은 반면, 국외연구는 군사보안이 국가간 협력차원에서 필요하고, 군사보안 혁신을 통해 세계평화에 기여할 수 있는 방향으로 정책들이 연구되고 있음을 확인하였다. 단순한 군사보안이 안보차원이 아니라 세계평화와 안보레벨을 결정한다는 측면에서 진행되고 있는 다양한 학술적 정책연구들은 수십년간 북한과 대치되어 있는 우리의 즉물적인 상황과 대비되면서도 대승적인 차원에서 간과할 수 없는 보완방안을 제시받을 수 있는 것이었다. 군사보안이 국가간의 안보시스템적으로 연구되어야 하는 정책적 산물이라는 인식하에 국내의 학술연구의 방향도 기존의 기술보안적인 보안연구에 그치지 말고, 국가적 네트워크의 협력하에 보다 거시적인 군사보안 정책연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.229-237
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• 2021

Our modern 'information-hungry' age demands delivery of information at unprecedented fast rates. Timely delivery of noteworthy information about recent events can help people from different segments of life in number of ways. As world has become global village, the flow of news in terms of volume and speed demands involvement of machines to help humans to handle the enormous data. News are presented to public in forms of video, audio, image and text. News text available on internet is a source of knowledge for billions of internet users. Urdu language is spoken and understood by millions of people from Indian subcontinent. Availability of online Urdu news enable this branch of humanity to improve their understandings of the world and make their decisions. This paper uses available online Urdu news data to train machines to automatically categorize provided news. Various machine learning algorithms were used on news headline for training purpose and the results demonstrate that Bernoulli Naïve Bayes (Bernoulli NB) and Multinomial Naïve Bayes (Multinomial NB) algorithm outperformed other algorithms in terms of all performance parameters. The maximum level of accuracy achieved for the dataset was 94.278% by multinomial NB classifier followed by Bernoulli NB classifier with accuracy of 94.274% when Urdu stop words were removed from dataset. The results suggest that short text of headlines of news can be used as an input for text categorization process.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.33-38
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• 2020

Elasticsearch is an open source search and analytics engine that can search petabytes of data in near real time. It is designed as a distributed system horizontally scalable and highly available. It provides RESTful APIs, thereby making it programming-language agnostic. Full text search of multilingual text requires language-specific analyzers and field mappings appropriate for indexing and searching multilingual text. Additionally, a language detector can be used in conjunction with the analyzers to improve the multilingual text search. Elasticsearch provides more than 40 language analysis plugins that can process text and extract language-specific tokens and language detector plugins that can determine the language of the given text. This study investigates three different approaches to index and search Chinese, Japanese, and Korean (CJK) text (single analyzer, multi-fields, and language detector-based), and identifies the advantages of the language detector-based approach compared to the other two.

• 정보보호학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.79-84
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• 1991

본 논문에서는 유한환(finite ring)의 이론으로 부터 하나의 일향함수(one-way function)를 만든다. 이때의 일향함수는 다른 방향은 계산적으로 어려운 일향함수라는 의미로 쓴다. 주어진 환(ring)에 대한 군의 작용(group action)을 이용하여 이 함수를 만들었으며 평문(plain text)의 암호화에 응용될 수 있음을 설명한다. 이 함수에 의한 암호문을 해독하는 것은, 이론적으로 불가능하지는 않으나, 소인수 분해(factoring)의 어려움에 근거한 암호 시스템, 예를 들면 RSA 암호 시스템과 같이 계산이 어려운 문제이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.43-50
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• 2022

The students' feedback is important to measure and improve teaching performance. Many teacher performance evaluation systems are based on responses to closed question, but the free text answers can contain useful information which had to be explored. In this paper we present a lexicon-based sentiment analysis to explore students' text feedback. The data was collected from a system for the evaluation of teachers by students developed and used in our university. The students comments are in Romanian language so we built a Romanian sentiment word lexicon. We used this to categorize the feeback text as positive, negative or neutral. In addition, we added a new polarity - indifferent - in order to categorize blank and "I don't answer" responses.