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이동 무선랜 접속장치의 접속점 보안 천이 메커니즘과 유한상태머신
정병호,강유성,오경희,김상하,Chung ByungHo,Kang You Sung,Oh KyungHee,Kim SangHa 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.6C
무선랜 상에서 실시간 음성 서비스 제공에 대한 기대가 높아지면서, 무선랜 접속장치에 빠르고 안전한 이동성 지원 기술을 구현하는 문제는 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 이동 단말이 새로운 접속장치로 이동하더라도 과거 접속장치로부터 제공 받던 보안 강도를 지속적으로 유지하면서 이동 지연시간을 최소화하는 문제는 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 IEEE802.11i, 802.1x, 그리고 802.11f를 지원하는 무선랜에서 접속점 보안 천이시간을 시스템 성능 변수로 정의하고, 평균적 천이 지연시간의 최소화를 목적 함수로 하는 보안 메커니즘과 그 실현을 위한 유한 상태 머신을 제안한다. 실험 결과 제안된 보안 메커니즘이 기존의 802.1X인증 방식에 비하여 $79\%$ 까지의 성능 이득이 기대됨을 보인다 Recently with the high expectation of voice over WLAN service, to supped fast inter-AP security transition in WLAN AP is one of the most actively investigating issues. It is also very important to minimize inter-AP security transition latency, while maintaining constantly the secure association from old AP when a station transits to new AP. Hence, this paper first defines secure transition latency as a primary performance metric of AP system in WLAN supporting IEEE802.11i, 802.1x, and 802.11f, and then presents low latency inter-AP security transition mechanism and its security FSM whose objective is to minimize inter-AP transition latency. Experiment shows that the proposed scheme outperforms the legacy 802.1X AP up to $79\%$ with regard to the transition latency.
행위 기반 의료기기 랜섬웨어 공격 탐지 학습 모델의 비교 실험 분석
정병호(Byungho Chung),권혁찬(Hyeokchan Kwon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 정상/이상 클레스간 데이터 불균형이 심하고, 레이블링 오류로 인한 학습 데이터 오염 문제가 상존하는 의료기기 네트워크 환경에서 랜섬웨어의 행위를 분석하고 탐지하는 OC-SVM, Isolation Forest, LSTM-AE 및 IFLSTM 학습 모델을 구성하고 성능을 실험하였다. 비교 실험한 결과, Isolation Forest(IF)로 노이즈(이상치)을 제거하고 시계열 학습한 IF-LSTM 모델이 타 모델에 비해 가장 향상된 성능을 보였으며, 정확도 94% 수준의 성능을 달성하였다.