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- 저자 : 어성율 ( Seong-yul Euh ) (검색결과 2 건)
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맵리듀스 기반 대용량 개인정보 분산 암호화 처리 시스템
김현욱,박성은,어성율,Kim, Hyun-Wook,Park, Sung-Eun,Euh, Seong-Yul 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.3
대량의 개인정보가 수집되어 활용됨에 따라 개인정보 유출 등의 보안 문제가 발생하고 있다. 이에 최근에는 수집된 개인정보를 암호화 하여 저장하고 활용하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존에 수집된 대량의 개인정보를 단시간에 암호화하기 위한 방법으로 맵리듀스 기반의 분산 암호화 처리 방법을 제안하고, 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 맵리듀스 기반의 분산 암호화 처리 방법의 성능을 검증을 위해 테스트 환경을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 토큰 서버의 암호화 처리 시간이 순차처리 대비 평균 시간 효율이 약 15.3% 정도 향상 하였으며, 병렬처리대비 약 3.13%정도 향상되는 것을 확인 하였다. Collecting and utilizing have a huge amount of personal data have caused severe security issues such as leakage of personal information. Several encryption algorithms for collected personal information have been widely adopted to prevent such problems. In this paper, a novel algorithm based on MapReduce is proposed for encrypting such private information. Furthermore, test environment has been built for the performance verification of the distributed encryption processing method. As the result of the test, average time efficiency has improved to 15.3% compare to encryption processing of token server and 3.13% compare to parallel processing.
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가변 길이의 봇넷 트래픽 분류를 위한 마코브 체인 모델 설계
이현종 ( Hyun-jong Lee ),어성율 ( Seong-yul Euh ),김정미 ( Jeong-mi Kim ),김준호 ( Jun-ho Kim ),김영호 ( Young-ho Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추출한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.
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