Recently, the development of cloud computing technology is developed as soon as smartphones is increases, and increased that users want to receive big data service. Hadoop framework of the big data service is provided to hadoop file system and hadoop mapreduce supported by data-intensive distributed applications. But, smpartphone service using hadoop system is a very vulnerable state to data authentication. In this paper, we propose a initial authentication protocol of hadoop system assisted by smartphone service. Proposed protocol is combine symmetric key cryptography techniques with ECC algorithm in order to support the secure multiple data processing systems. In particular, the proposed protocol to access the system by the user Hadoop when processing data, the initial authentication key and the symmetric key instead of the elliptic curve by using the public key-based security is improved.
With the general use of network, cyber terror rages throughout the world. However, IP Fragmentation isn\`t free from its security problem yet, even though it guarantees effective transmission of the IP package in its network environment. Illegal invasion could happen or disturb operation of the system by using attack mechanism such as IP Spoofing, Ping of Death, or ICMP taking advantage of defectiveness, if any, which IP Fragmentation needs improving. Recently, apart from service refusal attack using IP Fragmentation, there arises a problem that it is possible to detour packet filtering equipment or network-based attack detection system using IP Fragmentation. In the paper, we generate the real time access log file to make the system manager help decision support and to make the system manage itself in case that some routers or network-based attack detection systems without packet reassembling function could not detect or suspend illegal invasion with divided datagrams of the packet. Through the implementation of the self-managing system we verify its validity and show its future effect.
In this paper, we propose a Reverse Differential Chaos Shift Keying (RE-DCSK) system for low cost, high reliability and high data rate non-coherent chaos communication .In RE-DCSK, reference signals are transmitted in the first slot as in the conventional differential chaos shift modulation scheme (DCSK) and in the second slot a time inversion block strengthens the autocorrelation of the chaos signal and uses the orthogonality of the two signals to obtain the information signal. RE-DCSK enables relatively double the data rate compared to DCSK and also improves the security of communications without any additional cost of system complexity.To prove its effectiveness, we analyze it through Rayleigh fading channel and additional white Gaussian noise (AWGN) channel based on the derived BER expression. The BER performance of the proposed system is improved when compared with the CDSK and DCSK system using AWGN channel.
The Maritime Domain Awareness system is a component that is necessary to enhance the awareness of all situations occurring at sea in relation to security, safety, economy, and the environment. To establish a marine situation recognition system that is currently being introduced in major maritime countries after approval by the International Maritime Organization's Maritime Safety Committee in 2010, operational measures should be established. For the purpose of establishing a technological foundation for the efficient construction of a Korean maritime situation recognition system, this study analyzed the status of each system (RADAR, VHF, and V-PASS, etc.) and proposed the application of data and communication standards.
According to statistics from the National Police Agency, smishing crimes using texts or messengers have increased dramatically since COVID-19. In addition, most of the cases of impersonation of public institutions reported to agency were related to vaccination and reward, and many methods were used to trick people into clicking on fake URLs (Uniform Resource Locators). When detecting them, URL-based detection methods cannot detect them properly if the information of the URL is hidden, and content-based detection methods are slow and use a lot of resources. In this paper, we propose a system for URL-based detection using transformer for regular URLs and content-based detection using XGBoost for shortened URLs through the process of determining shortened URLs using GRU(Gated Recurrent Units). The F1-Score of the proposed detection system was 94.86, and its average processing time was 5.4 seconds.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.37
no.3
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pp.473-483
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2020
This paper proposes a tourism recommendation system in intelligent cloud environment using information of tourist behavior applied with perceived value. This proposed system applied tourist information and empirical analysis information that reflected the perceptual value of tourists in their behavior to the tourism recommendation system using wide and deep learning technology. This proposal system was applied to the tourism recommendation system by collecting and analyzing various tourist information that can be collected and analyzing the values that tourists were usually aware of and the intentions of people's behavior. It provides empirical information by analyzing and mapping the association of tourism information, perceived value and behavior to tourism platforms in various fields that have been used. In addition, the tourism recommendation system using wide and deep learning technology, which can achieve both memorization and generalization in one model by learning linear model components and neural only components together, and the method of pipeline operation was presented. As a result of applying wide and deep learning model, the recommendation system presented in this paper showed that the app subscription rate on the visiting page of the tourism-related app store increased by 3.9% compared to the control group, and the other 1% group applied a model using only the same variables and only the deep side of the neural network structure, resulting in a 1% increase in subscription rate compared to the model using only the deep side. In addition, by measuring the area (AUC) below the receiver operating characteristic curve for the dataset, offline AUC was also derived that the wide-and-deep learning model was somewhat higher, but more influential in online traffic.
Block chain technology is one of the core elements for realizing the 4th industrial revolution, and many efforts have been made by government and companies to provide services based on block chain technology. In this study we analyzed the benefits of block chain technology for EVMS and designed EVMS block chain platform with increased data security and work efficiency for project management data, which are important assets in monitoring progress, foreseeing future events, and managing post-completion. We did the case studies on the benefits of block chain technology and then conducted the survey study on security, reliability, and efficiency of block chain technology, targeting 18 block chain experts and project developers. And then, we interviewed EVMS system operator on the compatibility between block chain technology and EVM Systems. The result of the case studies showed that block chain technology can be applied to financial, logistic, medical, and public services to simplify the insurance claim process and to improve reliability by distributing transaction data storage and applying security·encryption features. Also, our research on the characteristics and necessity of block chain technology in EVMS revealed the improvability of security, reliability, and efficiency of management and distribution of EVMS data. Finally, we designed a network model, a block structure, and a consensus algorithm model and combined them to construct a conceptual block chain model for EVM system. This study has the following contribution. First, we reviewed that the block chain technology is suitable for application in the defense sector and proposed a conceptual model. Second, the effect that can be obtained by applying block chain technology to EVMS was derived, and the possibility of improving the existing business process was derived.
RBAC(Role based Access Control) is effective way of managing user's access to information object in enterprise level and e-government system. The concept of RBAC is that the access right to object in a system is not directly assigned o users but assigned by being a member of a role which is defined in a organization. RBAC is utilized for controling access range of privacy but it does not support the personal legal right of control over information and right of limited access to the self. Nor it contains the way of observation of privacy flow that is guided in a legal level. In this paper, extended RBAC model for protecting privacy will be suggested and discussed. Two components of Data Right and Assigning Data Right are added to existed RBAC and the definition of each component is redefined in aspect of privacy preservation. Data Right in extended RBAC represents the access right to privacy data. This component provides the way of control over who can access which privacy and ensures limitation of access quantity of privacy. Based on this extended RBAC, implemented examples are presented and the evaluation is discussed by comparing existed RBAC with extended RBAC.
Due to the development of information and communication technology, the number of new / variant malicious codes is increasing rapidly every year, and various types of malicious codes are spreading due to the development of Internet of things and cloud computing technology. In this paper, we propose a malware analysis method based on string information that can be used regardless of operating system environment and represents library call information related to malicious behavior. Attackers can easily create malware using existing code or by using automated authoring tools, and the generated malware operates in a similar way to existing malware. Since most of the strings that can be extracted from malicious code are composed of information closely related to malicious behavior, it is processed by weighting data features using text mining based method to extract them as effective features for malware analysis. Based on the processed data, a model is constructed using various machine learning algorithms to perform experiments on detection of malicious status and classification of malicious groups. Data has been compared and verified against all files used on Windows and Linux operating systems. The accuracy of malicious detection is about 93.5%, the accuracy of group classification is about 90%. The proposed technique has a wide range of applications because it is relatively simple, fast, and operating system independent as a single model because it is not necessary to build a model for each group when classifying malicious groups. In addition, since the string information is extracted through static analysis, it can be processed faster than the analysis method that directly executes the code.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.22-32
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2010
Increasingly advanced Information Technology (IT) has changed the operator so as to create more diversified and advanced traffic information demand. To deal with the changing demand in private sector, a concept of on-demand traffic information has been rapidly introduced. However VMS, a product of the first generation of ITS, which was designed to provide the unspecified individuals during driving the car with the basic level of traffic information by the public failed to actively change itself in such a changing pattern. This study was intended to describe the VMS system (tentatively, FM-VMS) which was further developed to accommodate the needs favoring the sophisticated PDA with the public role of providing the unspecified individuals with the equal information. FM-VMS introduced in this study is the device designed to transmit the voice and message to the drivers through the radio information device mounted on a car. A core technology is, unlike FM-DARC and RDS, the Water Making technology which directly inserts the digital signal into FM frequency in use. It's been currently used for broadcasting and security purpose. A detection rate as a result of testing FM-VMS system using Water Making technology was 90% or more in voice and message within 20m from test VMS. When a public-developed VMS information could be transmitted using FM frequency to the relatively vulnerable users (vulnerable to traffic information) in voice on a real-time basis to provide the regional traffic information, and furthermore, VMS message could be received through radio liquid using FM frequency only, it would obviously bring about the innovation in ITS as well as pave the way for creating the new added value down the road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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