Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.25
no.2
/
pp.293-302
/
2015
With the attack information collected during SMS phishing investigation, this paper will propose SMS phishing profiling model applying criminal profiling. Law enforcement agencies have used signature analysis by apk file hash and analysis of C&C IP address inserted in the malware. However, recently law enforcement agencies are facing the challenges such as signature diversification or code obfuscation. In order to overcome these problems, this paper examined 169 criminal cases and found out that 89% of serial number in cert.rsa and 80% of permission file was reused in different cases. Therefore, the proposed SMS phishing profiling model is mainly based on signature serial number and permission file hash. In addition, this model complements the conventional file hash clustering method and uses code similarity verification to ensure reliability.
Plant metabolomics is a plant biology field for identifying all of the metabolites found in a certain plant cell, tissue, organ, or whole plant in a given time and conditions and for studying changes in metabolic profiling as time goes or conditions change. Metabolomics is one of the most recently developed omics for holistic approach to biology and is a kind of systems biology. For holistic approach, metabolomics frequently uses chemometrics or multivariate statistical analysis of metabolic profillings. In plant biology, metabolomics is useful to determine functions of genes often in combination with DHA microarrays by analyzing tagged mutants of the model plants Arabidopsis and rice. This review paper attempted to introduce basic concepts of metabolomics and practical uses of multivariate statistical analysis of metabolic profiling obtained by $^1$H HMR and Fourier transform infrared spectrometry.
There is a need for an artificial intelligent technology that can reduce various types of safety accidents by analyzing the risk factors that cause safety accidents in industrial site. In this paper, user safety profiling methods are proposed that can prevent safety accidents in advance by specifying and modeling user information data related to safety accidents. User information data is classified into normal and abnormal conditions through deep learning based artificial intelligence analysis. As a result of verifying user safety profiling technology using more than 10 types of industrial field data, 93.6% of user safety profiling accuracy was obtained.
Journal of the Korean Society for information Management
/
v.24
no.4
/
pp.285-303
/
2007
This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.
As the International Rice Genome Sequencing Project (IRGSP) was completed in 2005 and opened to the public, many countries are making a lot of investments in researches on the utilization of sequence information along with system development. Also, the necessity of the functional genomics researches using microarray is increased currently to secure unique genes related with major agricultural traits and analyze metabolic pathways. Microrarray enables efficient analysis of large scale gene expression and related transcription regulation. This review aims to introduce available microarrays made based on rice genome information and current status of gene expression analysis using these microarrays integrated with the databases available to the public. Also, we introduce the researches on the large scale functional analysis of genes related with useful traits and genetic networks. Understanding of the mechanism related with mutual interaction between proteins with co-expression among rice genes can be utilized in the researches for improving major agricultural traits. The direct and indirect interactions of various genes would provide new functionality of rice. The recent results of the various expression profiling analysis in rice will promote functional genomic researches in plants including rice and provide the scientists involved in applications researches with wide variety of expression informations.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.27
no.5
/
pp.1117-1127
/
2017
With the advent of Internet of Things (IoT), the number of devices connected to Internet has rapidly increased, but the security for IoT is still vulnerable. It is difficult to integrate existing security technologies due to generating a large amount of traffic by using different protocols to use various IoT devices according to purposes and to operate in a low power environment. Therefore, in this paper, we propose a normal network behavior profiling method based on big data analysis techniques. The proposed method utilizes a Hadoop/Hive for Big Data analytics and an R for statistical computing. Also we verify the effectiveness of the proposed method through a simulation.
As side-channel analysis and machine learning algorithms share the same objective of classifying data, numerous studies have been proposed for adapting machine learning to side-channel analysis. However, a drawback of machine learning algorithms is that their performance depends on human engineering. Therefore, recent studies in the field focus on exploiting deep learning algorithms, which can extract features automatically from data. In this study, we survey recent advances in deep learning-based side-channel analysis. In particular, we outline how deep learning is applied to side-channel analysis, based on deep learning architectures and application methods. Furthermore, we describe its properties when using different architectures and application methods. Finally, we discuss our perspective on future research directions in this field.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
/
v.19
no.2
/
pp.69-74
/
2020
In this study, we proposed a method for surface profiling aspheric lens molds using a precision displacement sensor with a spatial scanning mechanism. The precision displacement sensor is based on the confocal principle using a broadband light source, providing a 10 nm resolution over a 0.3 mm measurable range. The precision of the sensor, depending on surface slope, was evaluated via Allan deviation analysis. We then developed an automatic surface profiling system by measuring the cross-sectional profile of a lens mold. The precision of the sensor at the flat surface was 10 nm at 10 ms averaging time, while 200 ms averaging time was needed for identical precision at the steepest slope at 25 deg. When we compared the measurement result of the lens mold to a commercial surface profiler, we found that the accuracy of the developed system was less than 90 nm (in terms of 3 sigmas of error) between the two results.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.30
no.6
/
pp.1067-1078
/
2020
With the development of internet technology, a lot of content is produced, and the demand for it is increasing. Accordingly, the number of contents in circulation is increasing, while the number of distributing illegal copies that infringe on copyright is also increasing. The Korea Copyright Protection Agency operates a illegal content obstruction program based on substring matching, and it is difficult to accurately search because a large number of noises are inserted to bypass this. Recently, researches using natural language processing and AI deep learning technologies to remove noise and various blockchain technologies for copyright protection are being studied, but there are limitations. In this paper, noise is removed from data collected online, and keyword-based illegal copies are searched. In addition, the same heavy uploader is estimated through profiling analysis for heavy uploaders. In the future, it is expected that copyright damage will be minimized if the illegal copy search technology and blocking and response technology are combined based on the results of profiling analysis for heavy uploaders.
Standards boost technological innovation by promoting information sharing, compatibility, stability and quality. Identifying groups of companies that particularly benefit from these functions of standards in their technological innovation and commercialization helps to customize planning and implementation of standards-related policies for demand groups. For this purpose, this study engages in profiling of SMEs whose R&D objective is to respond to standards as well as those who need to implement standards system for technological commercialization. Then it suggests a prediction model that can distinguish such companies from others. To this end, decision tree analysis is conducted for profiling of characteristics of subject SMEs through data mining. Subject SMEs include (1) those that engage in R&D to respond to standards (Group1) or (2) those in need of product standard or technological certification policies for commercialization purposes (Group 2). Then the study proposes a prediction model that can distinguish Groups 1 and 2 from others based on several variables by adopting discriminant analysis. The practicality of discriminant formula is statistically verified. The study suggests that Group 1 companies are distinguished in variables such as time spent on R&D planning, KoreanStandardIndustryClassification (KSIC) category, number of employees and novelty of technologies. Profiling result of Group 2 companies suggests that they are differentiated in variables such as KSIC category, major clients of the companies, time spent on R&D and ability to test and verify their technologies. The prediction model proposed herein is designed based on the outcomes of profiling and discriminant analysis. Its purpose is to serve in the planning or implementation processes of standards-related policies through providing objective information on companies in need of relevant support and thereby to enhance overall success rate of standards-related projects.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.