AICPA\u27s top technologies 2004

https://egrove.olemiss.edu/aicpa_guides/1588/thumbnail.jp

ACUTA Journal of Telecommunications in Higher Education

In This Issue System Security policy: What lt ts and Why Every Campus Needs One Mlzzou lntegrates Firewall and VPN Technology for Added Security College-Based programs Boost Computer Security Privacy on Today\u27s Electronic Campus Current Trends in lnformation Security at UW-Madison Watching the Network Cybercrime: Are you Ready? Columns Book Review Bill D. Morris Awar

Virtualisation and Thin Client : A Survey of Virtual Desktop environments

This survey examines some of the leading commercial Virtualisation and Thin Client technologies. Reference is made to a number of academic research sources and to prominent industry specialists and commentators. A basic virtualisation Laboratory model is assembled to demonstrate fundamental Thin Client operations and to clarify potential problem areas

A network mobility management architecture for a heteregeneous network environment

Network mobility management enables mobility of personal area networks and vehicular networks across heterogeneous access networks using a Mobile Router. This dissertation presents a network mobility management architecture for minimizing the impact of handoffs on the communications of nodes in the mobile network. The architecture addresses mobility in legacy networks without infrastructure support, but can also exploit infrastructure support for improved handoff performance. Further, the proposed architecture increases the efficiency of communications of nodes in the mobile network with counter parts in the fixed network through the use of caching and route optimization. The performance and costs of the proposed architecture are evaluated through empirical and numerical analysis. The analysis shows the feasibility of the architecture in the networks of today and in those of the near future.Verkkojen liikkuuvudenhallinta mahdollistaa henkilökohtaisten ja ajoneuvoihin asennettujen verkkojen liikkuvuuden heterogeenisessä verkkoympäristössä käyttäen liikkuvaa reititintä. Tämä väitöskirja esittää uuden arkkitehtuurin verkkojen liikkuvuudenhallintaan, joka minimoi verkonvaihdon vaikutuksen päätelaitteiden yhteyksiin. Vanhoissa verkoissa, joiden infrastruktuuri ei tue verkkojen liikkuvuutta, verkonvaihdos täytyy hallita liikkuvassa reitittimessa. Standardoitu verkkojen liikkuvuudenhallintaprotokolla NEMO mahdollistaa tämän käyttäen ankkurisolmua kiinteässä verkossa pakettien toimittamiseen päätelaitteiden kommunikaatiokumppaneilta liikkuvalle reitittimelle. NEMO:ssa verkonvaihdos aiheuttaa käynnissä olevien yhteyksien keskeytymisen yli sekunnin mittaiseksi ajaksi, aiheuttaen merkittävää häiriötä viestintäsovelluksille. Esitetyssä arkkitehtuurissa verkonvaihdon vaikutus minimoidaan varustamalla liikkuva reititin kahdella radiolla. Käyttäen kahta radiota liikkuva reititin pystyy suorittamaan verkonvaihdon keskeyttämättä päätelaitteiden yhteyksiä, mikäli verkonvaihtoon on riittävästi aikaa. Käytettävissa oleva aika riippuu liikkuvan reitittimen nopeudesta ja radioverkon rakenteesta. Arkkitehtuuri osaa myös hyödyntää infrastruktuurin tukea saumattomaan verkonvaihtoon. Verkkoinfrastruktuurin tuki nopeuttaa verkonvaihdosprosessia, kasvattaenmaksimaalista verkonvaihdos tahtia. Tällöin liikkuva reitin voi käyttää lyhyen kantaman radioverkkoja, joiden solun säde on yli 80m, ajonopeuksilla 90m/s asti ilman, että verkonvaihdos keskeyttää päätelaitteiden yhteyksiä. Lisäksi ehdotettu arkkitehtuuri tehostaa kommunikaatiota käyttäen cache-palvelimia liikkuvassa ja kiinteässä verkossa ja optimoitua reititystä liikkuvien päätelaitteiden ja kiinteässä verkossa olevien kommunikaatiosolmujen välillä. Cache-palvelinarkkitehtuuri hyödyntää vapaita radioresursseja liikkuvan verkon cache-palvelimen välimuistin päivittämiseen. Heterogeenisessä verkkoympäristossä cache-palvelimen päivitys suoritetaan lyhyen kantaman laajakaistaisia radioverkkoja käyttäen. Liikkuvan reitittimen siirtyessä laajakaistaisen radioverkon peitealueen ulkopuolelle päätelaitteille palvellaan sisältöä, kuten www sivuja tai videota cache-palvelimelta, säästäen laajemman kantaman radioverkon rajoitetumpia resursseja. Arkkitehtuurissa käytetään optimoitua reititystä päätelaitteiden ja niiden kommunikaatiokumppaneiden välillä. Optimoitu reititysmekanismi vähentää liikkuvuudenhallintaan käytettyjen protokollien langattoman verkon resurssien kulutusta. Lisäksi optimoitu reititysmekanismi tehostaa pakettien reititystä käyttäen suorinta reittiä kommunikaatiosolmujen välillä. Esitetyn arkkitehtuurin suorituskyky arvioidaan empiirisen ja numeerisen analyysin avulla. Analyysi arvioi arkkitehtuurin suorituskykyä ja vertaa sitä aikaisemmin ehdotettuihin ratkaisuihin ja osoittaa arkkitehtuurin soveltuvan nykyisiin ja lähitulevaisuuden langattomiin verkkoihin.reviewe

Charting an intent driven network

The current strong divide between applications and the network control plane is desirable for many reasons; but a downside is that the network is kept in the dark regarding the ultimate purposes and intentions of applications and, as a result, is unable to optimize for these. An alternative approach, explored in this paper, is for applications to declare to the network their abstract intents and assumptions; e.g. "this is a Tweet", or "this application will run within a local domain". Such an enriched semantic has the potential to enable the network better to fulfill application intent, while also helping optimize network resource usage across applications. We refer to this approach as 'intent driven networking' (IDN), and we sketch an incrementally-deployable design to serve as a stepping stone towards a practical realization of the IDN concept within today's Internet

Empirical Techniques To Detect Rogue Wireless Devices

Media Access Control (MAC) addresses in wireless networks can be trivially spoofed using off-the-shelf devices. We proposed a solution to detect MAC address spoofing in wireless networks using a hard-to-spoof measurement that is correlated to the location of the wireless device, namely the Received Signal Strength (RSS). We developed a passive solution that does not require modification for standards or protocols. The solution was tested in a live test-bed (i.e., a Wireless Local Area Network with the aid of two air monitors acting as sensors) and achieved 99.77%, 93.16%, and 88.38% accuracy when the attacker is 8–13 m, 4–8 m, and less than 4 m away from the victim device, respectively. We implemented three previous methods on the same test-bed and found that our solution outperforms existing solutions. Our solution is based on an ensemble method known as Random Forests. We also proposed an anomaly detection solution to deal with situations where it is impossible to cover the whole intended area. The solution is totally passive and unsupervised (using unlabeled data points) to build the profile of the legitimate device. It only requires the training of one location which is the location of the legitimate device (unlike the misuse detection solution that train and simulate the existing of the attacker in every possible spot in the network diameter). The solution was tested in the same test-bed and yield about 79% overall accuracy. We build a misuseWireless Local Area Network Intrusion Detection System (WIDS) and discover some important fields in WLAN MAC-layer frame to differentiate the attackers from the legitimate devices. We tested several machine learning algorithms and found some promising ones to improve the accuracy and computation time on a public dataset. The best performing algorithms that we found are Extra Trees, Random Forests, and Bagging. We then used a majority voting technique to vote on these algorithms. Bagging classifier and our customized voting technique have good results (about 96.25 % and 96.32 %respectively) when tested on all the features. We also used a data mining technique based on Extra Trees ensemble method to find the most important features on AWID public dataset. After selecting the most 20 important features, Extra Trees and our voting technique are the best performing classifiers in term of accuracy (96.31 % and 96.32 % respectively)