• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.133-141
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• 2023

This work take deeper analysis of Adaptive Moment Estimation (Adam) and Adam with Weight Decay (AdamW) implementation in real world text classification problem (DGA Malware Detection). AdamW is introduced by decoupling weight decay from L2 regularization and implemented as improved optimizer. This work introduces a novel implementation of AdamW variant as AdamW+ by further simplifying weight decay implementation in AdamW. DGA malware detection LSTM models results for Adam, AdamW and AdamW+ are evaluated on various DGA families/ groups as multiclass text classification. Proposed AdamW+ optimizer results has shown improvement in all standard performance metrics over Adam and AdamW. Analysis of outcome has shown that novel optimizer has outperformed both Adam and AdamW text classification based problems.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1342-1349
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• 2010

군용 환경에서 동적으로 변화하는 PT (Plain Text) 네트워크들이 Black (Blk) 네트워크를 통하여 서로 보안성있는 통신을 하기 위해서는 Blk 네트워크를 형성하는 완전 그물형 IPSec 터널이 필요하다. 이동성과 보안성이 요구되는 Blk 네트워크에서 IPSec 터널과 보안 방안, 즉 SPD (Security Policy Database)를 동적으로 재구성하는 것은 어려운 과제이다. 본 논문에서는 기존의 IPSec 터널 터널 모드 기술과 IPSec 비밀 키 관리 기술을 바탕으로 하여 군 네트워크에서 요구하는 이동성과 보안성 능력을 제공하기 위해서 구비해야 할 기술인 DMIDP(Dynamic Multicast-based IPSec Discovery Protocol) 기술과 관련된 핵심 기술을 체계적으로 제안한다. 또 제안된 DMIDP 기법에서 나타날 이동성 및 보안성과 관련된 성능에 영향을 미치는 주요 변수와 이들의 운영 방법을 도출하고 제안된 변수 상태에서의 DMIDP 운영 효율성을 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.3-14
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• 2001

웹 서버는 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol) 통신프로토콜을 사용한다. HTTP 프로토콜은 서버가 다음 통신절차에서 필요한 클라이언트의 상태정보를 유지하지 않는 특성을 지니고 있다. 따라서, 웹 서버는 클라이언트의 요구에 대응한 응답메시지 전송과 동시에 클라이언트에 관련된 모든 정보를 제거한다. 이러한 HTTP 프로토콜의 특성은 클라이언트 사용자에게 반복된 정보입력 부담을 요구케 한다. 이러한 불편 해결책으로 쿠키(Cookie)기술이 구현되어 활용되고 있다. 하지만, 쿠키는 평문형태로 전송되고 저장되기 때문에 정보가 쉽게 노출될 수 있다. 따라서, 쿠키정보가 유출, 복사, 수정이 가능하여 안전하지 않다. 본 논문에서는 이러한 웹 환경에서의 쿠키 특성에 착안하여 안전한 쿠키를 제시하고, 이를 이용하여 웹 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 어떤 웹 환경에서나 활용이 가능하고, 사용자 기밀정보의 기밀성 보장과 더불어 인증, 무결성 등의 보안서비스를 제공한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.135-141
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• 2013

String matching is one of the key algorithms in network security and many areas could be benefit from a faster string matching algorithm. Based on the most efficient string matching algorithm in sual applications, the Boyer-Moore (BM) algorithm, a novel algorithm called RQS is proposed. RQS utilizes an improved bad character heuristic to achieve bigger shift value area and an enhanced good suffix heuristic to dramatically improve the worst case performance. The two heuristics combined with a novel determinant condition to switch between them enable RQS achieve a higher performance than BM both under normal and worst case situation. The experimental results reveal that RQS appears efficient than BM many times in worst case, and the longer the pattern, the bigger the performance improvement. The performance of RQS is 7.57~36.34% higher than BM in English text searching, 16.26~26.18% higher than BM in uniformly random text searching, and 9.77% higher than BM in the real world Snort pattern set searching.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.87-96
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• 2021

The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.71-84
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• 1999

암호알고리즘 출력 때문에 대한 난수성 검정은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할 을 하고 있다. 따라서 현재 많이 사용되고 있는 나수성 검정 방법들의 비교 및 분석은 필수적이라 할수 있 다. 또한 하 나의 검정방법을 이용하고자 할 때 평문과 암호문을 식별할수 있는 최소한의 데이터 크기 는 실시간 검 정 측면에서 많은 도움을 줄수 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 몇 개의 난수성 검정 방법들에 대 하여 평문과 암호문 식별에 대한 성공률을 실험을 통하여 분석하고 실험계획법을 이용하여 주어진 표본 크기들 중에서 각 난수성 검정방법에 따른 하나의 최적의 표본크기를 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.65-74
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• 2022

In natural language processing, commonly used words such as prepositions are referred to as stop-words; they have no inherent meaning and are therefore ignored in indexing and retrieval tasks. The removal of stop-words from Arabic text has a significant impact in terms of reducing the size of a cor- pus text, which leads to an improvement in the effectiveness and performance of Arabic-language processing systems. This study investigated the effectiveness of applying a stop-word lists elimination with normalization as a preprocessing step. The idea was to merge statistical method with the linguistic method to attain the best efficacy, and comparing the effects of this two-pronged approach in reducing corpus size for Ara- bic natural language processing systems. Three stop-word lists were considered: an Arabic Text Lookup Stop-list, Frequency- based Stop-list using Zipf's law, and Combined Stop-list. An experiment was conducted using a selected file from the Arabic Newswire data set. In the experiment, the size of the cor- pus was compared after removing the words contained in each list. The results showed that the best reduction in size was achieved by using the Combined Stop-list with normalization, with a word count reduction of 452930 and a compression rate of 30%.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.223-229
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• 2022

LinkedIn is one of the most job hunting and career-growing applications in the world. There are a lot of opportunities and jobs available on LinkedIn. According to statistics, LinkedIn has 738M+ members. 14M+ open jobs on LinkedIn and 55M+ Companies listed on this mega-connected application. A lot of vacancies are available daily. LinkedIn data has been used for the research work carried out in this paper. This in turn can significantly tackle the challenges faced by LinkedIn and other job posting applications to improve the levels of jobs available in the industry. This research introduces Text Processing in natural language processing on datasets of LinkedIn which aims to find out the jobs that appear most in a month or/and year. Therefore, the large data became renewed into the required or needful source. This study thus uses Multinomial Naïve Bayes and Linear Support Vector Machine learning algorithms for text classification and developed a trained multilingual dataset. The results indicate the most needed job vacancies in any field. This will help students, job seekers, and entrepreneurs with their career decisions

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.47-59
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• 2020

군은 4차 산업혁명을 통해 도약적 변혁을 추진해야 하지만, 군사보안측면 4차 산업혁명의 부작용과 역기능에 대한 준비도 필요하다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명 선진국들의 '군사보안' 관련 연구의 방향과 국내연구와의 차이점과 보완요소가 없는지를 분석해 보았다. 이를 위해 빅데이터 텍스트마이닝과 의미연결망분석을 활용해 국내연구와 국외연구간의 차이점들을 추출해내었으며, 다음과 같은 7가지 과제를 도출해 내었다. 첫째, 민·관·군 및 산·학·연과의 융합연계 체계 강화, 둘째, 사이버보안 국제협력·공조 정보공유방안, 셋째, 군사혁신과 군(軍) 비대칭 사이버보안 혁신, 넷째, 4차 산업혁명에 따른 군사보안 융합연동접점 관리체계 구축, 다섯째, 기술공학에서 사회공학으로의 접근방식 전환, 여섯째, 군내 군사보안 거버넌스 체계 확립, 일곱째, 군사 디지털자료의 비밀등급 구체화 등이다. 이러한 대응방안에 대한 추가연구를 통해 4차 산업혁명 신기술 혁신의 시대에 군의 혁신과 함께 취약한 군사보안 측면에서의 보완적인 연구도 병행해서 이루어질 수 있기를 기대해 본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.73-81
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• 2017

In this paper, we propose an analysis framework to capture the trends of information security incidents and evaluate the security policy based on the incident analysis. We build a big data from news media collecting security incidents news and policy news, identify key trends in information security from this, and present an analytical method for evaluating policies from the point of view of incidents. In more specific, we propose a network-based analysis model that allows us to easily identify the trends of information security incidents and policy at a glance, and a cosine similarity measure to find important events from incidents and policy announcements.