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IEEE transactions on information forensics and sec...IEEE transactions on information forensics and security 29건

  1. [해외논문]   Blank page  


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. B252 - B252 , 2017 , 1556-6013 ,

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  2. [해외논문]   IEEE Signal Processing Society Information   SCI SCIE


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. C3 - C3 , 2017 , 1556-6013 ,

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    Provides a listing of board members, committee members and society officers.

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  3. [해외논문]   IEEE Transactions on Information Forensics and Security publication information  


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. C2 - C2 , 2017 , 1556-6013 ,

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    Provides a listing of board members, committee members and society officers.

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  4. [해외논문]   Front cover   SCI SCIE


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. C1 - C1 , 2017 , 1556-6013 ,

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  5. [해외논문]   Blank page  


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. C4 - C4 , 2017 , 1556-6013 ,

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  6. [해외논문]   Table of contents  


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. 1 - 2 , 2017 , 1556-6013 ,

    초록

    Presents the table of contents for this issue of the publication.

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  7. [해외논문]   Table of contents  


    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. 3 - 4 , 2017 , 1556-6013 ,

    초록

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  8. [해외논문]   Authorship Attribution for Social Media Forensics   SCI SCIE

    Rocha, Anderson , Scheirer, Walter J. , Forstall, Christopher W. , Cavalcante, Thiago , Theophilo, Antonio , Shen, Bingyu , Carvalho, Ariadne R. B. , Stamatatos, Efstathios
    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. 5 - 33 , 2017 , 1556-6013 ,

    초록

    The veil of anonymity provided by smartphones with pre-paid SIM cards, public Wi-Fi hotspots, and distributed networks like Tor has drastically complicated the task of identifying users of social media during forensic investigations. In some cases, the text of a single posted message will be the only clue to an author’s identity. How can we accurately predict who that author might be when the message may never exceed 140 characters on a service like Twitter? For the past 50 years, linguists, computer scientists, and scholars of the humanities have been jointly developing automated methods to identify authors based on the style of their writing. All authors possess peculiarities of habit that influence the form and content of their written works. These characteristics can often be quantified and measured using machine learning algorithms. In this paper, we provide a comprehensive review of the methods of authorship attribution that can be applied to the problem of social media forensics. Furthermore, we examine emerging supervised learning-based methods that are effective for small sample sizes, and provide step-by-step explanations for several scalable approaches as instructional case studies for newcomers to the field. We argue that there is a significant need in forensics for new authorship attribution algorithms that can exploit context, can process multi-modal data, and are tolerant to incomplete knowledge of the space of all possible authors at training time.

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  9. [해외논문]   A Key Distribution Scheme for Mobile Wireless Sensor Networks: $q$ - $s$ -Composite   SCI SCIE

    Gandino, Filippo , Ferrero, Renato , Rebaudengo, Maurizio
    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. 34 - 47 , 2017 , 1556-6013 ,

    초록

    The majority of security systems for wireless sensor networks are based on symmetric encryption. The main open issue for these approaches concerns the establishment of symmetric keys. A promising key distribution technique is the random predistribution of secret keys. Despite its effectiveness, this approach presents considerable memory overheads, in contrast with the limited resources of wireless sensor networks. In this paper, an in-depth analytical study is conducted on the state-of-the-art key distribution schemes based on random predistribution. A new protocol, called q-s-composite, is proposed in order to exploit the best features of random predistribution and to improve it with lower requirements. The main novelties of q-s-composite are represented by the organization of the secret material that allows a storing reduction, by the proposed technique for pairwise key generation, and by the limited number of predistributed keys used in the generation of a pairwise key. A comparative analysis demonstrates that the proposed approach provides a higher level of security than the state-of-the-art schemes.

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  10. [해외논문]   Effective and Efficient Global Context Verification for Image Copy Detection   SCI SCIE

    Zhou, Zhili , Wang, Yunlong , Wu, Q. M. Jonathan , Yang, Ching-Nung , Sun, Xingming
    IEEE transactions on information forensics and security v.12 no.1 ,pp. 48 - 63 , 2017 , 1556-6013 ,

    초록

    To detect illegal copies of copyrighted images, recent copy detection methods mostly rely on the bag-of-visual-words (BOW) model, in which local features are quantized into visual words for image matching. However, both the limited discriminability of local features and the BOW quantization errors will lead to many false local matches, which make it hard to distinguish similar images from copies. Geometric consistency verification is a popular technology for reducing the false matches, but it neglects global context information of local features and thus cannot solve this problem well. To address this problem, this paper proposes a global context verification scheme to filter false matches for copy detection. More specifically, after obtaining initial scale invariant feature transform (SIFT) matches between images based on the BOW quantization, the overlapping region-based global context descriptor (OR-GCD) is proposed for the verification of these matches to filter false matches. The OR-GCD not only encodes relatively rich global context information of SIFT features but also has good robustness and efficiency. Thus, it allows an effective and efficient verification. Furthermore, a fast image similarity measurement based on random verification is proposed to efficiently implement copy detection. In addition, we also extend the proposed method for partial-duplicate image detection. Extensive experiments demonstrate that our method achieves higher accuracy than the state-of-the-art methods, and has comparable efficiency to the baseline method based on the BOW quantization.

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