Classification of Sequences Generated by Compression and Encryption Algorithms

 09:00 | 28/05/2020

CSKH02.2019 - (Abstract) - The paper considers the possibility of using the method of testing the properties of bit sequences as one of the possible approaches to solving the problem of classifying pseudo-random sequences and the sequences formed by encryption and compression algorithms. The results of the analysis led to the conclusion that the proposed feature space could be used to identify ZIP, RAR compression algorithms, and AES, 3DES encryption algorithms with an accuracy of more than 0.95.

An algorithm for evaluating the linear redundancy and the factor of inertial groups of S-box

 17:00 | 27/05/2019

CSKH.01.2018 - (Abstract)— This paper presents an algorithm for evaluating the linear redundancy and the factor of inertial groups with small computational complexity. Specifically, the article introduces the concept of the factor of inertial groups, the relationship between the factor of inertial groups and the linear redundancy of S-box. Thus, it is recommended to use S-boxes that do not possess linear redundancy and have the factor of inertial groups equal to 1 to have better cryptographic properties, and also provide an algorithm for searching such large size S-boxes.

Using search algorithm of affine equivalent S-boxes set for their quality assessment

 08:00 | 23/09/2016

CSKH-01.2016 - (Tóm tắt) - Bài viết này tập trung vào các vấn đề đánh giá chất lượng của các S-hộp bằng cách đánh giá độ phức tạp tìm kiếm của tập các S-hộp tương đương affine với một S-hộp đã biết. Các S-hộp tuyến tính với các hàm thành phần tuyến tính và các hàm liên quan đến nó là có tính chất mật mã yếu. Các S-hộp tốt là các S-hộp có các hàm Bool thành phần phải có khoảng cách lớn so với tập các hàm Bool tuyến tính. Do vậy các S-hộp sở hữu độ phi tuyến cực đại là cần được lưu ý về số lượng nhiều (hay ít) các S-hộp mà tương đương affine với nó.

Giải pháp phân loại tương tác giữa 2 người trong chuỗi ảnh rời rạc (Phần I)

 09:00 | 10/01/2024

Ngày nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có vai trò hết sức quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống. Trong đó, lĩnh vực an toàn thông tin, giám sát an ninh thông minh có tiềm năng ứng dụng rất lớn. Bên cạnh các giải pháp như phát hiện mạng Botnet [1], phát hiện tấn công trinh sát mạng [2], việc ứng dụng AI trong giám sát an ninh, hỗ trợ điều tra tội phạm cũng đang được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng rộng rãi. Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp sử dụng mô hình mạng nơ-ron tinh gọn phân loại tương tác giữa 2 người trong chuỗi ảnh rời rạc. Kết quả nghiên cứu có vai trò quan trọng làm cơ sở xây dựng và phát triển các mô hình phân loại hành động bất thường, phát hiện xâm nhập.

Tăng cường an ninh mạng với nền tảng chia sẻ thông tin phần mềm độc hại MISP

 10:00 | 03/10/2023

Với sự gia tăng nhanh chóng của các mối đe dọa mạng tinh vi, các tổ chức ngày nay đang phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc ngăn chặn và giảm thiểu các cuộc tấn công mạng. Để chống lại điều này, việc chia sẻ và phân tích thông tin tình báo về mối đe dọa vì thế càng trở nên mang tính cấp thiết và quan trọng. Nền tảng chia sẻ thông tin phần mềm độc hại (MISP) chính là một khuôn khổ nổi bật nhằm tạo điều kiện trao đổi thông tin tình báo về mối đe dọa giữa các tổ chức và cộng đồng an ninh mạng. Bài viết này cung cấp đánh giá cơ bản về nền tảng MISP, thảo luận về kiến trúc, các tính năng chia sẻ mối đe dọa cũng như những triển vọng của nó trong việc thúc đẩy phòng thủ an ninh mạng chủ động.

Thiết kế hệ thống giám sát độ nghiêng trên nền tảng Wifi Mesh

 17:00 | 11/08/2023

Wireless Mesh Network là công nghệ mạng truyền thông đầy hứa hẹn với khả năng kết nối mạnh mẽ và ổn định, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong số 1 (071) 2023 của Tạp chí An toàn thông tin, nhóm tác giả đã giới thiệu về cơ sở lý thuyết của Wifi Mesh. Để ứng dụng thực tiễn nền tảng này, trong bài báo dưới đây nhóm tác giả đề xuất một giải pháp thiết kế hệ thống giám sát độ nghiêng của thiết bị trong không gian ba chiều X, Y, Z sử dụng module ESP32 WROOM có tính năng truyền nhận dữ liệu bằng Wifi Mesh.

Quản lý rủi ro kỹ thuật số và tuân thủ dưới dạng mã

 11:00 | 27/01/2023

Các tổ chức/doanh nghiệp nên thực hiện quản lý rủi ro trong suốt chu trình phát triển phần mềm thay vì quay trở về các xu hướng phát triển trước đó. Tần suất xuất hiện rủi ro sẽ tiếp tục tăng nhanh khi các tác động tiêu cực của các lỗi xuất hiện trong chu trình phát triển phần mềm ngày càng nghiêm trọng. Các phương pháp và cách thực hành trước đây về thực hiện quản trị, rủi ro và tuân thủ (GRC) đều xoay quanh các quy trình thủ công, sử dụng bảng tính hoặc nhận dạng hồi tố,… đã quá lỗi thời, không thể bắt kịp với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Kết quả là, các doanh nghiệp đã đưa quản lý rủi ro vào thời đại kỹ thuật số, biến GRC thành quản lý rủi ro kỹ thuật số (DRM). Những DRM được áp dụng đó đưa ra các quyết định bảo mật tốt hơn, bảo vệ dữ liệu khách hàng và đảm bảo sự hài lòng của các bên liên quan. Việc thực hiện DRM cũng dẫn đến hiệu quả cao hơn thông qua tự động hóa.