4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.
스마트폰 게임시장의 성장과 함께 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG) 서비스의 이용이 크게 증가하고 있다. 이와 더불어 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 결제 부정, 계정도용, 개인정보 유출 등 보안위협이 동시에 증가하고 있다. 모바일 소셜 네트워크 게임의 보안강화를 위해 강력한 개발보안 표준이 요구 되지만 게임의 짧은 생명주기, 추가적인 개발 비용의 발생, 원활한 서비스 제공의 어려움을 이유로 이의 적용이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 게임의 보안 강화 방안으로 발생빈도와 위험성이 높은 공격 방법 중 하나인 메모리 변조에 대한 대응 방안을 제시하고자 한다. 또한 이 방법은 모바일 환경에 맞게 가볍고 강력한 보안을 제공할 것으로 기대 된다.
온라인에서의 전자 거래가 활성화됨에 따라 생활의 편의성은 높아진 반면에 개인 정보 유출의 위험은 점점 증가하고 있다. OTP(One Time Password)는 고정된 패스워드 사용의 문제점을 보완한 강력한 보안 메커니즘이다. 웹 기반의 어플리케이션 탑재가 가능한 SCWS(Smart Card Web Server)에 OTP 기술의 적용은 보안관점에서 더욱 효과적인 결과를 유도할 수 있다. 본 논문은 차세대 스마트카드의 주요 기능 중 하나인 SCWS에 대해 연구하고 OTP 기술을 탑재하여 사용자 중심의 편의성 증진과 안전성을 강화하는 방법을 모색한다.
사이버 공간의 중요성이 커지고 그에 대한 의존성이 높아지면서 부수적으로 산업기밀유출, 사이버 테러, 개인정보유출의 문제 뿐 아니라 국가 간의 사이버 전쟁의 우려가 커지는 등 사이버 공간의 잠재적 위험성과 그에 따른 피해범위와 규모도 커지고 있는 실정이다. 그러므로 이에 대한 대비는 국가의 안보와 직결될 만큼 중요성이 커지고 있다. 따라서 정보보호체계의 확립이 시급하며 사이버 피해에 대한 체계적 이해가 필요하다. 이를 위하여 피해규모 및 피해액 추정 방법을 정리하고 이를 바탕으로 사이버 보호 대책을 수립해야 한다. 사이버보호의 경제적 효과는 사이버 보호 정책을 수립하는 기초적인 자료가 될 것이다. 본 연구에서는 사이버 피해의 체계적 이해를 바탕으로 사이버 보호의 경제적 효과에 대한 합리적인 추정방안을 연구하고자 한다.
최근 스마트폰 사용자를 대상으로 다양한 종류의 어플리케이션이 개발/배포되고 있다. 특히 Google에서 개발한 안드로이드 운영체제인 경우 오픈 소스 정책을 채택하였으며 멀티태스킹 서비스를 지원함과 동시에 기존의 구글 서비스와 연계할 수 있다는 장점이 있다. 특히 안드로이드 운영체제에서 Layar, Wikitude, Sherpa 및 a2b 등과 같이 스마트폰 환경에서 GPS 위치정보를 이용한 어플리케이션이 개발되어 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 Cell-ID 기반의 위치정보는 이동통신사업자가 이동통신망에 설치한 교환장치를 통해 직접적으로 수집될 수 있기 때문에 개인 프라이버시 문제가 발생하고, 각종 사업자에 따라 얼마든지 정보가 유출될 가능성이 있는 정보이므로 개인 프라이버시 침해 위험성이 높다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에서의 GPS 기반 개인위치정보를 사용자 스스로 통제 및 접근제어할 수 있는 기술적 방안을 제시하였고 이를 설계하였다. 이를 통해 안드로이드 환경에서 다양한 GPS 개인위치정보 자기제어 SW 개발이 가능하였다.
최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.
시스템 명세 기법은 시스템의 구조와 행위특성을 형식적인 표현을 통해 제시하기위해 사용되는 시스템 이론 기반의 정형화된 표현 기법이다. 시스템 명세 기법을 시스템의 설계 단계에서 활용할 경우, 계층적이고 모듈화된 시스템에 대한 정의와 유지보수의 용이성 확보가 가능하여 합리적인 개발이 가능하게 된다. 본 연구에서는 개인정보 사용의 위험 상황을 모바일 장치를 이용하여 정보의 소유자에게 알려주고, 이에 대한 응답을 관리하는 기술을 제시하고 있다. 특히, 모바일 장치가 갖는 제약사항을 해결하기 위한 메시지의 형식을 정의하여 제시하였다. 본 기술이 적용된 알람 시스템은 계층적이고 모듈화된 형태로 모델링하기 위해 시스템명세를 기반으로 하였다. 또한, 시스템 명세화 기법 기반의 설계를 통해 알람시스템을 개발하고 본 시스템의 효율성을 검증 하였다. 본 논문의 기여도는 시스템명세기법을 사용한 개인정보 유출상황의 유연성 있는 표현과 관리를 가능하게 한 시스템의 설계 및 구현에 있다.
NFC는 근거리 무선 통신 기술로 스마트 디바이스의 보급 및 서비스 확산과 함께 모바일 결제 분야의 중요한 기술로 대두되고 있다. NFC는 소액결제서비스, 티켓팅, 스마트카드 등과 같은 다양한 서비스를 하나의 장치로 가능하게 하기 때문에 개인정보 유출 및 보안상의 위험을 포함하고 있다. 따라서 NFC 기술에서 보안의 문제는 필수적이며, 보안 위협에 대한 연구의 필요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 NFC의 보안 기술 및 보안 취약점에 대해 분석한다.
스마트폰의 급격한 확산은 우리 일상생활에 패러다임을 바꾸어 놓고 있다. 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 스마트폰은 PC와 유사한 수준의 고기능 환경구현이 가능한 범용 운영체제를 탑재하고 있다. 또한, 다양한 응용프로그램을 설치하거나 삭제할 수 있는 확장성이 뛰어난 이동통신 단말기이다. 이러한 확장성은 애플리케이션 스토어를 통해 다양한 응용 프로그램을 사용할 수 있다. 그뿐만 아니라 위치를 기반으로 한 다양한 서비스도 가능하다. 그런데 이러한 서비스는 장점도 많지만, 개인정보 유출이나 프라이버시 침해라는 단점도 가지고 있다. 본 연구는 스마트폰의 위치기반 서비스가 인지된 가치와 인지된 위험에 미치는 영향 요인을 알아보고자 한다. 또한, 인지된 가치와 인지된 위험이 만족과 추천의도의 인과관계를 알아보고자 한다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
스마트폰의 특성상 이용자의 부주의로 인해 기기 및 메모리카드 등을 도난, 분실 할 수 있으며, 이에 따른 개인 정보 유출과 기업의 기밀정보 유출의 위험성이 높다. 현재 널리 사용되고 있는 스마트폰 사용자 인증방법은 개인 식별 번호 입력 방법 또는 패스워드 입력 방법이며 이것은 엿보기 공격(Shoulder Surfing Attack: SSA)에 안전하지 않기 때문에 공격자는 쉽게 사용자의 정보를 얻을 수 있다. 기존의 엿보기 공격을 막기 위한 방법으로 키스트로크 인증 방식들이 제안되어 왔으나 사용 편의성이 떨어지고 모바일 환경에서 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 키스트로크 인증의 단점을 보안하기 위해 모바일 환경에 적합할 수 있도록 패스워드와 리듬 즉, 보이지 않는 null 문자를 입력하여 모바일 사용자 인증을 제안함으로써 보다 강화된 사용자 인증 서비스를 제공한다. 인증의 정확성을 높이기 위해 패턴의 규칙을 인지시켜 줄 수 있는 시각 큐와 청각 큐를 본인만 알 수 있는 템포 큐인 진동 큐를 제안하여 보안성을 강화시킨다. 마지막으로 실험평가를 수행하여 본 연구의 효율성 및 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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