• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.290-296
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• 2022

Big Data is a data analysis technology empowered by late advances in innovations and engineering. In any case, big data involves a colossal responsibility of equipment and handling assets, making reception expenses of big data innovation restrictive to little and medium estimated organizations. Cloud computing offers the guarantee of big data execution to little and medium measured organizations. Big Data preparing is performed through a programming worldview known as MapReduce. Normally, execution of the MapReduce worldview requires organized joined stockpiling and equal preparing. The computing needs of MapReduce writing computer programs are frequently past what little and medium measured business can submit. Cloud computing is on-request network admittance to computing assets, given by an external element. Normal arrangement models for cloud computing incorporate platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), framework as a service (IaaS), and equipment as a service (HaaS).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.381-389
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• 2022

With the collection of huge volumes of text, image, audio, video or combinations of these, in a word multimedia data, the need to explore them in order to discover possible new, unexpected and possibly valuable information for decision making was born. Starting from the already existing data mining, but not as its extension, multimedia mining appeared as a distinct field with increased complexity and many characteristic aspects. Later, the concept of big data was extended to multimedia, resulting in multimedia big data, which in turn attracted the multimedia big data mining process. This paper aims to survey multimedia data mining, starting from the general concept and following the transition from multimedia data mining to multimedia big data mining, through an up-to-date synthesis of works in the field, which is a novelty, from our best of knowledge.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.435-441
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• 2013

본 논문은 빅데이터 서비스를 위한 커버로스 보안 인증 방안과 정책에 대해 살펴보았다. 빅데이터 서비스 환경에서 하둡 기반의 보안기술에 대한 문제점에 대해 분석하였다. 또한 커버로스 보안 인증체계의 적용 문제를 고려할 때 미국의 상용 분야에서 발생하고 있는 주요 내용을 중심으로 적용 정책을 분석하였다. 커버로스 정책 적용과 관련하여, 미국은 크로스플랫폼 상호운용성 지원, 자동화된 커버로스 설정, 통합 이슈, OTP인증, 싱글사인온, ID 등 다양한 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.452-454
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• 2021

현재 보안관제 시장은 AI기술을 기반으로 하여 운영 중이다. AI를 사용하는 이유는 보안장비간 대량으로 발생하는 로그와 빅데이터에 대해 이를 탐지하기 위해 사용하고, 시간적인 문제와 인적인 문제를 완화하기 위해서 이다. 하지만 AI를 적용함에도 문제는 여전히 발생하고 있는 중이다. 보안관제 시장은 이 논문에서 소개하는 문제점 말고도 많은 문제점과 대응하고 있으며, 본 논문은 다섯 가지의 문제점을 다루고자 한다. 'AI 모델 선정', 'AI 표준화 문제', '빅데이터의 정확성 및 신뢰성', '책임소재의 문제', 'AI의 타당성 부족' 등 보안관제 환경에 AI기술을 적용함에도 발생하는 문제점을 고찰하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1305-1317
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• 2019

공공기관 및 기업의 빅데이터 플랫폼 환경에서 데이터 보호를 위한 암호화는 필수적인 요소이나 실제 빅데이터 워크로드를 고려한 암호화 알고리즘에 대한 성능 검증 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 몽고 DB(MongoDB) 환경에서 데이터와 노드를 추가하여 빅데이터의 6가지 워크로드별로 AES, ARIA, 3DES별로 성능 변화 추이를 분석하였다. 이를 통해 빅데이터 플랫폼 환경에서 각 워크로드 별 최적의 블록기반 암호 알고리즘이 무엇인지 확인하고, NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용하여 데이터와 노드 구성환경에서 다양한 워크로드별로 테스트를 통해 MongoDB의 성능을 고려한 최적화된 아키텍처를 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.261-266
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• 2021

The spread of cloud computing, digital computing, and the popular social media platforms have led to increased growth of data. That growth of data results in what is known as big data (BD), which seen as one of the most strategic resources. The analysis of these BD has allowed generating value from massive raw data that helps in making effective decisions and providing quality of service. With Vision 2030, Saudi Arabia seeks to invest in BD technologies, but many challenges and barriers have led to delays in adopting BD. This research paper aims to search in the state of Big Data Analytics (BDA) in Saudi higher education sector, identify the barriers by reviewing the literature, and then to apply the design-reality gap model to assess these barriers that prevent effective use of big data and highlights priority areas for action to accelerate the application of BD to comply with Vision 2030.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1117-1127
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• 2017

사물인터넷 시대의 도래로 인터넷에 연결된 다양한 기기들의 사용은 급성장 하였으나 사물인터넷 보안은 아직 취약한 상태이다. 사물인터넷은 목적에 따라 다양한 기기들이 사용되고 또한 저 전력 환경에서 동작할 수 있도록 각기 다른 프로토콜들을 사용하고 있으며, 많은 양의 트래픽을 발생시켜 기존 보안 기술들을 접목시키기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안중의 하나로 Hadoop/Hive를 이용한 빅데이터 분석 기술 및 통계 분석 도구인 R을 활용하여 네트워크 정상행위 규정 방법을 제시하며 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1399-1410
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• 2015

기업들은 다가오는 데이터 경쟁시대를 이해하고 이에 대비해야 한다며 가트너는 기업의 생존 패러다임에 많은 변화를 요구하고 있다. 또한 통계 알고리즘 기반의 예측분석을 통한 비즈니스 성공 사례들이 발표되면서, 과거 데이터 분석에 따른 사후 조치에서 예측 분석에 의한 선제적 대응으로의 전환은 앞서가고 있는 기업의 필수품이 되어 가고 있다. 이러한 경향은 보안 분석 및 로그 분석 분야에도 영향을 미치고 있으며, 실제로 빅데이터화되고 있는 대용량 로그에 대한 분석과 지능화, 장기화되고 있는 보안 분석에 빅데이터 분석 프레임워크를 활용하는 사례들이 속속 발표되고 있다. 그러나 빅데이터 로그 분석 시스템에 요구되는 모든 기능 및 기술들을 하둡 기반의 빅데이터 플랫폼에서 수용할 수 없는 문제점들이 있어서 독자적인 플랫폼 기반의 빅데이터 로그 분석 제품들이 여전히 시장에 공급되고 있다. 본 논문에서는 이러한 독자적인 빅데이터 로그 분석 시스템을 위한 실시간 및 비실시간 예측 분석 엔진을 탑재하여 사이버 공격에 선제적으로 대응할 수 있는 프레임워크를 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.406-412
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• 2022

Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.969-976
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• 2013

조직이 보유한 정보보호시스템들은 모든 취약점, 침입, 자료유출 등을 탐지하는 것을 목적으로 하고 있다. 그에 따라, 기업은 조직구성원들의 모든 행동이 어떤 경로에서든지 기록되고 확인할 수 있도록 하는 시스템들을 지속적으로 도입하고 있다. 반면에 이것을 관리하고 이 시스템들에서 생성되는 보안로그들을 분석하는 것은 더욱 어려워지고 있다. 보안시스템들을 관리하고 로그를 분석하는 대부분의 인원은 현업의 정보유통 프로세스와 중요정보의 관리절차에 대해 사용자, 또는 유출자보다 알기 어렵다. 이러한 현실은 내부정보유출의 심각성을 더 키우고 있다고 할 수 있다. 최근 빅데이터에 관한 연구가 활발히 진행 되면서 다양한 분야에서 성공사례들을 발표하고 있다. 본 연구는 빅데이터 처리기술과 활용사례를 보안 분야에 적용하여, 기존에 분석할 수 없었던 대용량 정보를 좀 더 효과적으로 분석가능하도록 할 수 있었던 사례와 효율적으로 보안관리 업무를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.