The kinetics of manganese adsorption onto natural zeolite (clinoptilolite) were studied with respect to initial metal ion concentration and adsorbent mass. In order to select the main rate-determining step in the overall uptake mechanism, a series of experiments were performed under batch conditions from single ion solutions. Data obtained from the kinetic experiments are interpreted in terms of Pseudo-second order kinetic model, Weber and Morris model and model proposed by Furusawa and Smith.



The adsorption kinetics is reasonably fast. It means that in the first 20 min approximately 75% of Mn2+ is adsorbed from solutions. From the kinetic data can be concluded that adsorption of manganese ions from solution by natural zeolite is more efficiency at higher adsorbent mass and at lower manganese concentration in solution. Amount of Mn adsorbed on zeolite increase at higher manganese concentration in solution.



From the kinetic models, can be concluded that intraparticular diffusion is more likely to be the rate determining step, but at higher concentrations of Mn ions in solution, film diffusion may be take a part in a rate determining step

Zendelska, Afrodita

Golomeova, Mirjana

Blažev, Krsto

Boev, Blazo

Krstev, Boris

Golomeov, Blagoj

Krstev, Aleksandar

Macedonian Journal of Chemistry and Chemical Engineering

Banking and online financial services are part of our critical infrastructure. As such, they comprise an Achilles heel in society and need to be protected accordingly. The last ten years have seen a steady shift from traditional show-off hacking towards cybercrime with great economic consequences for society. The different threats against online services are getting worse, and risk management with respect to denial-of-service attacks, phishing, and banking Trojans is now part of the agenda of most financial institutions. This trend is overseen by responsible authorities who step up their minimum requirements for risk management of financial services and, among other things, require regular risk assessment of current and emerging threats.For the financial institution, this situation creates a need to understand all parts of the incident response process of the online services, including the technology, sub-processes, and the resources working with online fraud prevention. The effectiveness of each countermeasure has traditionally been measured for one technology at a time, for example, leaving the fraud prevention manager with separate values for the effectiveness of authentication, intrusion detection, and fraud prevention. In this thesis, we address two problems with this situation. Firstly, there is a need for a tool which is able to model current countermeasures in light of emerging threats. Secondly, the development process of fraud detection is hampered by the lack of accessible data.In the main part of this thesis, we highlight the importance of looking at the “big risk picture” of the incident response process, and not just focusing on one technology at a time. In the first article, we present a tool which makes it possible to measure the effectiveness of the incident response process. We call this an incident response tree (IRT). In the second article, we present additional scenarios relevant for risk management of online financial services using IRTs. Furthermore, we introduce a complementary model which is inspired by existing models used for measuring credit risks. This enables us to compare different online services, using two measures, which we call Expected Fraud and Conditional Fraud Value at Risk. Finally, in the third article, we create a simulation tool which enables us to use scenario-specific results together with models like return of security investment, to support decisions about future security investments.In the second part of the thesis, we develop a method for producing realistic-looking data for testing fraud detection. In the fourth article, we introduce multi-agent based simulations together with social network analysis to create data which can be used to fine-tune fraud prevention, and in the fifth article, we continue this effort by adding a platform for testing fraud detection.Finansiella nättjänster är en del av vår kritiska infrastruktur. På så vis utgör de en akilleshäl i samhället och måste skyddas på erforderligt sätt. Under de senaste tio åren har det skett en förskjutning från traditionella dataintrång för att visa upp att man kan till en it-brottslighet med stora ekonomiska konsekvenser för samhället. De olika hoten mot nättjänster har blivit värre och riskhantering med avseende på överbelastningsattacker, nätfiske och banktrojaner är nu en del av dagordningen för finansiella institutioner. Denna trend övervakas av ansvariga myndigheter som efterhand ökar sina minimikrav för riskhantering och bland annat kräver regelbunden riskbedömning av befintliga och nya hot.För den finansiella institutionen skapar denna situation ett behov av att förstå alla delar av incidenthanteringsprocessen, inklusive dess teknik, delprocesser och de resurser som kan arbeta med bedrägeribekämpning. Traditionellt har varje motåtgärds effektivitet mätts, om möjligt, för en teknik i taget, vilket leder till att ansvariga för bedrägeribekämpning får separata värden för autentisering, intrångsdetektering och bedrägeridetektering.I denna avhandling har vi fokuserat på två problem med denna situation. För det första finns det ett behov av ett verktyg som kan modellera effektiviteten för institutionens samlade motåtgärder mot bakgrund av befintliga och nya hot. För det andra saknas det tillgång till data för forskning rörande bedrägeridetektering, vilket hämmar utvecklingen inom området.I huvuddelen av avhandlingen ligger tonvikten på att studera ”hela” incidenthanteringsprocessen istället för att fokusera på en teknik i taget. I den första artikeln presenterar vi ett verktyg som gör det möjligt att mäta effektiviteten i incidenthanteringsprocessen. Vi kallar detta verktyg för ”incident response tree” (IRT) eller ”incidenthanteringsträd”. I den andra artikeln presenterar vi ett flertal scenarier som är relevanta för riskhantering av finansiella nättjänster med hjälp av IRT. Vi utvecklar också en kompletterande modell som är inspirerad av befintliga modeller för att mäta kreditrisk. Med hjälp av scenarioberoende mått för ”förväntat bedrägeri” och ”value at risk”, har vi möjlighet att jämföra risker mellan olika nättjänster. Slutligen, i den tredje artikeln, skapar vi ett agentbaserat simuleringsverktyg som gör det möjligt att använda scenariospecifika resultat tillsammans med modeller som ”avkastning på säkerhetsinvesteringar” för att stödja beslut om framtida investeringar i motåtgärder.I den andra delen av avhandlingen utvecklar vi en metod för att generera syntetiskt data för test av bedrägeridetektering. I den fjärde artikeln presenterar vi ett agentbaserat simuleringsverktyg som med hjälp av bland annat ”sociala nätverksanalyser” kan användas för att generera syntetiskt data med realistiskt utseende. I den femte artikeln fortsätter vi detta arbete genom att lägga till en plattform för testning av bedrägeridetektering.QC 20151103</p

Dan, Gorton

Academic Archive On-line (KTH, Sweden)

Aspects of Modeling Fraud Prevention of Online Financial Services

UGD Academic Repository

Kinetic studies of manganese removal from aqueous solution by adsorption on natural zeolite

Digitala Vetenskapliga Arkivet - Academic Archive On-line

Publikationer från KTH

http://www.mjcce.org.mk/index.php/MJCCE/article/download/mjcce.2015.552/411

Kinetic studies of manganese removal from aqueous solution by adsorption on natural zeolite

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Academic Archive On-line (KTH, Sweden)

UGD Academic Repository

Digitala Vetenskapliga Arkivet - Academic Archive On-line

Publikationer från KTH