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모바일 버트 임베딩을 이용한 지도 및 비지도 학습 기반 악성 URL 탐지
심기천,김강석 한국디지털콘텐츠학회 2023 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.24 No.10
As the spread of the Internet becomes more widespread owing to the development of technology, the risk of various new cyber-attacks such as malicious URLs is rapidly increasing. The supervised learning-based malicious URL detection method mainlyused in existing research has limitations in detecting new malicious URLs. Therefore, the current study proposed detection methodbased on unsupervised as well as supervised learning. An attempt was made to increase reliability and accuracy usingMobileBERT to tokenize URL strings and convert them into embedding vectors that take lexical features into account. Theembedding vector was dimensionally reduced using PCA and autoencoder and then inputted into XGBoost and LOF to evaluateperformance. In the case of supervised learning, higher performance was achieved when the dimension of the embedding vector was reduced using PCA rather than an autoencoder, and malicious URLs could be detected with a high probability just by usingvectors embedded through mobileBert without dimensionality reduction. In the case of unsupervised learning, overall recall was higher than precision, and increasing the number of samples of normal data improved detection performance.
비지도 학습 기반 오토인코더를 사용한 내부자 이상 행위 탐지 방법
심기천,김강석 한국디지털콘텐츠학회 2023 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.24 No.8
Herein, we study an insider anomaly behavior detection method using time-series-based log data that records insider behavior. We developed a long-short-term-memory-based denoised autoencoder model and extracted latent vectors containing useful sequence information from the autoencoder. The performance of the insider anomaly detection method was further evaluated by inputting the extracted latent vectors to anomaly detection algorithms—Local Outlier Factor and Isolation Forest. By verifying the effectiveness of the model using various performance evaluation indicators, via the coding vector (dimension: 5), it was confirmed that the shorter the sequence length, the higher the recall, and using the coding vector (dimension: 7), the higher the recall regardless of the sequence length. Furthermore, while keeping the number of abnormal behavior samples constant, it was confirmed that the precision decreased as the number of normal behavior samples increased. 본 논문에서는 내부자의 행위를 기록한 시계열 기반 로그 데이터를 사용하여 내부자 이상 행위 탐지 방법을 연구한다. LSTM 기반 잡음 제거 오토인코더(LSTM-DAE) 모델을 개발하고, 이를 활용하여 유용한 시퀀스 정보를 담고 있는 잠재 벡터를 추출하였다. 그리고 추출한 잠재 벡터를 이상 탐지 알고리즘인 LOF와 IF에 입력하여 내부자 이상 행위 탐지 방법의 성능을 평가하였다. 여러 가지 성능 평가 지표를 사용하여 모델의 실효성을 검증한 결과, 5차원인 잠재 벡터를 사용하면 시퀀스 길이가 짧을수록 재현율이 높게 나온 것을 확인할 수 있었고, 7차원인 잠재 벡터를 사용하면 시퀀스 길이에 상관없이 재현율이 높게 나온 것을 확인할 수 있었다. 또한 비정상 행위 샘플 수를 일정하게 유지하면서 정상 행위 샘플 수가 증가할수록 정밀도가 하락하는 것을 확인할 수 있었다.
심기천(Ki-Chun Sim),임승주(Seungjoo Lim),김기형(Ki-Hyung Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
매년 증가하고 있는 보험사기 적발액으로 인해 보험사기 예방 필요성이 제기되고 있다. 보험신용정보통합조회시스템(ICIS)은 보험사가 피보험자의 보험 정보를 조회할 수 있게 하여 보험사기를 방지하는 데 도움을 주지만 피보험자의 프라이버시를 침해할 우려가 있다. 이에 따라 본 논문은 영지식 증명을 활용한 보험 정보 관리 방안을 연구한다.
황성태,심기천,한나연,박범진,김민주,이정현,성득제 대한자기공명의과학회 2017 Investigative Magnetic Resonance Imaging Vol.21 No.1
Progressive transformation of germinal centers (PTGC) is an atypical feature seen in lymph nodes with unknown pathogenesis. PTGC most commonly presents in adolescent and young adult males as solitary painless lymphadenopathy with various durations. Cervical nodes are the most commonly involved ones while involvements of axillary and inguinal nodes are less frequent. PTGC develops extremely rarely in other locations. We report a rare case of solitary mass present in the presacral space. The mass as subsequently proven to be PTGC. To the best of our knowledge, PTGC in the presacral space has not been previously reported in the literature.
NFT 기반의 탈중앙화된 특허출원 시스템 아키텍처에 관한 연구
임승주(Seungjoo Lim),심기천(Ki-Chun Sim),김기형(Ki-Hyung Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
특정한 발명에 대해서 발명에 사용된 기술을 공개하는 대신 발명자가 독점권을 보유하기 위한 권한을 특허청에 신청하는 것을 특허의 출원이라 한다. 일반적으로 특허를 먼저 출원한 발명자의 정당한 권리를 보장하기 위해서 특허법은 동일한 발명에 대하여 여러 개의 출원이 존재할 경우 가장 먼저 출원한 발명자에게만 특허를 발급한다. 그러나 실제 발명자가 특허를 출원한 시기와 특허청에 접수된 시기에는 오차가 존재할 수 있어 정당한 발명자의 권리가 침해될 소지가 있다. 본 논문은 특허출원시기의 오차를 제거하여 발명자의 정당한 권리를 보장하기 위해 NFT 기반의 특허출원 시스템 아키텍처를 제안한다.