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Redis 데이터베이스에 대한 디지털 포렌식 조사 기법 연구
최재문 ( Jae Mun Choi ),정두원 ( Doo Won Jeong ),윤종성 ( Jong Seong Yoon ),이상진 ( Sang Jin Lee ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.5 No.5
최근 빅 데이터나 소셜 네트워크 서비스의 활용도가 증가하면서 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복한 NoSQL 데이터베이스의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 디지털 포렌식 관점에서 관계형 데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법은 꾸준히 연구되어 왔으나 NoSQL데이터베이스의 디지털 포렌식 조사 기법에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 메모리 기반의 Key-Value Store NoSQL 데이터베이스인 Redis를 소개하고 디지털 포렌식 관점에서 살펴보아야 할 아티팩트의 수집과 분석, 삭제된 데이터 복구 기법을 제안한다. 또한 제안된 데이터 복구 기법을 도구로 구현하여 복구 기법을 검증한다. Recently, increasing utilization of Big Data or Social Network Service involves the increases in demand for NoSQL Database that overcomes the limitations of existing relational database. A forensic examination of Relational Database has steadily researched in terms of Digital Forensics. In contrast, the forensic examination of NoSQL Database is rarely studied. In this paper, We introduce Redis (which is) based on Key-Value Store NoSQL Database, and research the collection and analysis of forensic artifacts then propose recovery method of deleted data. Also we developed a recovery tool, it will be verified our recovery algorithm.
이재휘(Jae-hwi Lee),한재혁(Jaehyeok Han),이민욱(Min-wook Lee),최재문(Jae-mun Choi),백현우(Hyunwoo Baek),이상진(Sang-jin Lee) 한국정보보호학회 2017 정보보호학회논문지 Vol.27 No.1
프로텍터란 프로그램의 핵심 아이디어를 보호하기 위해 실행파일을 압축하고 난독화를 적용하는 프로그램이다. 그리고 최근 악성코드가 자신의 악성행위를 분석하기 어렵게 만들기 위해 프로텍터를 적용하고 있다. 프로텍터가 적용된 실행파일을 정밀분석하기 위해서는 프로텍터를 해제하는 언패킹 작업이 필요하다. 기존의 연구에서는 OEP를 찾아 언패킹을 하는 것에 주력하였지만, 분석방해가 목적인 프로텍터의 경우 실행압축 해제가 완료된 이후의 실행에 분석방해 기능들이 남아있게 되어 여전히 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 분석방해가 목적인 Themida 프로텍터가 사용하는 분석방해 기술을 분석하고 그에 대한 대응방안을 제안한다. A protector is a software for protecting core technologies by using compression and encryption. Nowadays malwares use the protector to conceal the malicious code from the analysis. For detailed analysis of packed program, unpacking the protector is a necessary procedure. Lately, most studies focused on finding OEP to unpack the program. However, in this case, it would be difficult to analyze the program because of the limits to remove protecting functions by finding OEP. In this paper, we studied about the protecting functions in the Themida and propose an unpacking technique for it.
Prediction of Bioactivity of Small Molecules using Fingerprints
Vedangi Sunayani(베당기 수나야니),Young-Kuk Kim(김영국),Jae Mun Choi(최재문) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
Prediction of a small molecules bioactivity is an essential research area that can improve the efficiency and probability of successful drug screening. In this research, we investigated the use of three various machine learning algorithms, XGBoost, CatBoost, and LightGBM, for predicting the bioactivity of compounds as inhibitors of acetylcholinesterase, a key target in the treatment of Alzheimers disease. We used a dataset of 3,549 compounds with known activity against acetylcholinesterase as well as a set of molecular descriptors calculated for each compound. Our results showed that all three algorithms were able to achieve high accuracy in predicting the bioactivity of acetylcholinesterase inhibitors, with Specifically, CatBoost had an accuracy of 83%, a precision of 84%, a recall of 87%, and an F1 score of 86%. XgBoost and LightGBM also performed well, with accuracies of 81% and 83%, respectively.