This paper presents new coherent and non-coherent detection methods for the IEEE 802.15.4a low-rate ultra-wideband physical layer with forward error correction (FEC) coding techniques. The coherent detection method involving channel estimation is based on the correlation characteristics of the preamble signal. A coherent receiver uses novel iterated selective-rake (IT-SRAKE) to detect 2-bit data in a non-line-of-sight channel. The non-coherent detection method that does not involve channel estimation employs a 2-bit data detection scheme using modified transmitted reference pulse cluster (M-TRPC) methods. To compare the two schemes, we have designed an IT-SRAKE receiver and a MTRPC receiver using an IEEE 802.15.4a physical layer. Simulation results show the performance of IT-SRAKE is better than that of the M-TRPC by 3-9 dB.
Imaging ellipsometry (IE) for detection of binding of Escherichia coli O157:H7 (E. coli O157:H7) to an immunosensor is reported. A protein G layer, chemically bound to a self-assembled layer of 11-mercaptoundecanoic acid (11-MUA), was adopted for immobilization of monoclonal antibody against E. coli O157:H7 (Mab). The immobilization of antibody was investigated using surface plasmon resonance. To fabricate antibody spots on a gold surface, protein G solution was spotted onto the gold surface modified with an 11-MUA layer, followed by immobilizing Mab on the protein G spot. Ellipsometric images of the protein G spot, the Mab spot, and Mab spots with binding of E. coli O157:H7 in various concentrations were acquired using the IE system. The change of mean optical intensity of the Mab spots in the ellipsometric images indicated that the lowest detection limit was $10^3$CFU/ml for E. coli O157:H7. Thus, IE can be applied to an immunosensor for detection of E. coli O157:H7 as a detection method with the advantages of allowing label-free detection, high sensitivity, and operational simplicity.
악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.
Kim, Yong-Tae;Oh, Kyu-Ha;Kim, Joo-Ho;Kang, Hee-Gyoo;Choi, Jin-Sub
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제32권6호
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pp.1975-1979
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2011
The modification of a gas diffusion layer (GDL), a vital component in polymer electrolyte fuel cells, is described here for use in the electrochemical detection of antibody-antigen biosensors. Compared to other substrates (gold foil and graphite), mouse anti-rHBsAg monoclonal antibody immobilized on gold-coated GDL (G-GDL) detected analytes of goat anti-mouse IgG antibody-ALP using a relatively low potential (-0.0021 V vs. Ag/AgCl 3 M NaCl), indicating that undesired by-reactions during electrochemical sensing should be avoided with G-GDL. The dependency of the signal against the concentration of analytes was observed, demonstrating the possibility of quantitative electrochemical biosensors based on G-GDL substrates. When a sandwich method was employed, target antigens of rHBsAg with a concentration as low as 500 ng/mL were clearly measured. The detection limit of rHBsAg was significantly improved to 10 ng/mL when higher concentrations of the 4-aminophenylphosphate monosodium salt (APP) acting on substrates were used for generating a redox-active product. Additionally, it was shown that a BSA blocking layer was essential in improving the detection limit in the G-GDL biosensor.
The conventional methods of network intrusion detection system (NIDS) cannot measure the trend of intrusiondetection targets effectively, which lead to low detection accuracy. In this study, a NIDS method which based on a deep neural network in a big-data environment is proposed. Firstly, the entire framework of the NIDS model is constructed in two stages. Feature reduction and anomaly probability output are used at the core of the two stages. Subsequently, a convolutional neural network, which encompasses a down sampling layer and a characteristic extractor consist of a convolution layer, the correlation of inputs is realized by introducing bidirectional long short-term memory. Finally, after the convolution layer, a pooling layer is added to sample the required features according to different sampling rules, which promotes the overall performance of the NIDS model. The proposed NIDS method and three other methods are compared, and it is broken down under the conditions of the two databases through simulation experiments. The results demonstrate that the proposed model is superior to the other three methods of NIDS in two databases, in terms of precision, accuracy, F1- score, and recall, which are 91.64%, 93.35%, 92.25%, and 91.87%, respectively. The proposed algorithm is significant for improving the accuracy of NIDS.
An immunosensor based on surface plasmon resonance (SPR) with a self-assembled protein G layer was developed for the detection of Escherichia coli O157:H7. A self-assembled protein C layer on a gold (Au) surface was fabricated by adsorbing the mixture of 11-mercaptoundecanoic acid (MUA) and hexanethiol at various molar ratios and by activating chemical binding between free amine (-$NH_2$) of protein G and 11-(MUA) using 1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl) carbodiimide hydrochloride (EDAC) in series. The formation of a self-assembled protein G layer on an Au substrate and the binding of the antibody and antigen in series were confirmed by SPR spectroscopy. The surface morphology analyses of the self-assembled protein G layer on the Au substrate, monoclonal antibody (Mab) against E. coli O157:H7 which was immobilized on protein G, and bound E. coli O157:H7 extracts on Immobilized Mab against E. coii O157:H7 were performed by atomic force microscopy (AFM). The detection limit of the SPR-based immunosensor for E. coli O157:H7 was found to be about $10^4$ cells/ml.
본 연구는 Layer Importance Evaluation을 통해 도출된 화재 감지에 최적화된 딥러닝 아키텍처를 제안한다. 기존의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 화재 감지 시스템의 불필요한 복잡성과 연산을 초래하는 문제점을 해결하기 위해, Layer Importance Evaluation 기법을 통해 가중치 및 활성화 값에 근거한 모델의 내부 레이어의 동작을 분석하고, 화재 감지에 기여도가 높은 레이어를 식별한 뒤, 식별한 레이어만으로 모델을 재구성하여, 기존 모델과의 성능 지표를 비교 분석하였다. Xception, VGG19, ResNet, EfficientNetB5 등 네 가지 전이 학습 모델을 사용하여 화재 데이터를 학습시킨 후, Layer Importance Evaluation기법을 적용하여 각 레이어의 가중치와 활성화 값을 분석한 뒤 기여도가 가장 높은 상위 랭크 레이어들을 선별하여 새로운 모델을 구축하였다. 연구 결과, 구현된 아키텍처는 기존 모델 대비 약 80% 가량 경량화 된 파라미터로도 동등한 성능을 유지하며, 약 3~5배가량 신속한 학습 속도를 가지면서도 기존의 복잡한 전이학습 모델에 비해 정확도, 손실, 혼동행렬 지표에서 동등한 성능을 출력함으로써, 화재 감시 장비의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.
Multicast communication of mobile ad hoc networks is vulnerable to internal attacks due to its routing structure and high scalability of its participants. Though existing intrusion detection systems (IDSs) act smartly to defend against attack strategies, adversaries also accordingly update their attacking plans intelligently so as to intervene in successful defending schemes. In our work, we present a novel indirect internal stealthy attack on a tree-based multicast routing protocol. Such an indirect stealthy attack intelligently makes neighbor nodes drop their routing-layer unicast control packets instead of processing or forwarding them. The adversary targets the collision avoidance mechanism of the Medium Access Control (MAC) protocol to indirectly affect the routing layer process. Simulation results show the success of this attacking strategy over the existing "stealthy attack in wireless ad hoc networks: detection and countermeasure (SADEC)" detection system. We design a cross-layer automata-based stealthy attack on multicast routing protocols (SAMRP) attacker detection system to identify and isolate the proposed attacker. NS-2 simulation and analytical results show the efficient performance, against an indirect internal stealthy attack, of SAMRP over the existing SADEC and BLM attacker detection systems.
The silicon-nirtide membrane structure for IR sensor was fabricated through the etching and the direct bonding. The PRO($PbTiO_3$ ) layer for a IR detection was coated on the membrane and its characteristics were measured. The a attack of PTO layer during the etching of silicon wafer as well as the thermal isolation of the IR detection layer were eliminated through the method of bonding/etching of silicon wafer. The surface roughness of the membrane was measured by AFM, the micro voids and the non-contacted area were inspected by the PTO layer were measured, too.
The layered multi-barrier defense situation against penetrating enemy threat is analytically modeled towards minimizing the penetration probability. Each layer is characterized by probability of detection and probability of kill given detection. The two capabilities are assumed independent. Detection in a layer, however, affects detection performance in subsequent layers. The following three models were formulated and investigated: (1) 'Model A' permits increase of detection performance in only the next barrier, (2) 'Model B' permits the increase in all subsequent barriers linearly, and (3) 'Model C' expresses the increase in an asymptotic exponential way. The best and the worst barrier combinations are determined through model exercise and model performances are compared through sensitivity analysis for the 'intensification factor.'
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[게시일 2004년 10월 1일]
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