본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.
최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
Seung Hwan Ryu;Yongki Hong;Gihyuk Ko;Heedong Yang;Jong Wan Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권9호
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pp.81-92
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2023
프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.
조직은 고객 정보 유출과 관련된 비즈니스 위험을 최소화하고, 자발적인 사전 검사를 통해 정보 보안 활동을 강화하고 부주의 방치 사고에 의한 개인 정보의 누출을 검출하는 방법을 발견해야 한다. 최근 많은 기업들이 정보유출방지솔루션을 도입하였으나, 업무산 필요에 의한 허용된 권한을 가진 내부 사용자에 의한 유출가능성이 존재한다. 이에 정보취급행위 및 활동에 대한 정보를 수집하여 분석할 수 있는 환경이 필요하다. 본 연구에서는 내부자의 활동 수준을 평가하기 위해서 RFM 모델을 응용한 SFI 분석기법을 활용, 실제 기업에 적용하여 사례 연구를 수행하였다.
차세대 성장동력으로서 세계적으로 스마트홈 시스템을 주목하고 있다. 이에 따라 ICT를 선도하는 기업들에서는 앞다퉈 그 플랫폼을 선보이며 시장을 선점하려는 추세이다. 대표적으로 애플과 구글 그리고 삼성에서는 각가 HomeKit, Nest 그리고 타이젠이라고 하는 플랫폼을 선보이고 경쟁이 가속화되고 있는 추세이다. 이들 플랫폼은 공통적으로 사물인터넷 개념을 기반으로 하고 있기에 개인정보 유출과 같은 위험을 극복해야할 과제로 갖고 있다. 또한 스마트홈 시스템은 가전들의 전력을 측정/모니터링하는 스마트미터 시스템을 흡수함으로써 AMI 구축과 스마트그리드 실현을 앞당길 것이다.
캐시 부채널 공격 중 하나인 FLUSH+RELOAD 공격은 높은 해상도와 적은 오류로 그 위험성이 높고, 여러가지 프로그램에서도 적용되어 개인정보의 유출에 대한 위험성까지 증명 되었다. 따라서 이 공격을 막기 위해 실시간으로 감지 할 수 있어야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 4가지 실험을 통하여 이 FLUSH+RELOAD 공격을 받을 때 PCM(Performance Counter Monitor)를 사용해 각각의 counter들의 값의 변화를 관찰하여 3가지 중요한 요인에 의해 공격 탐지를 할 수 있다는 것을 발견하였다. 이를 이용하여 머신 러닝의 logistic regression과 ANN(Artificial Neural Network)를 사용해 결과에 대한 각각 학습을 시킨 뒤, 실시간으로 공격에 대한 탐지를 할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 일정한 시간동안 공격을 진행하여 모든 공격을 감지하는데 성공하였고, 상대적으로 적은 오탐률을 보여주었다.
인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.
스마트폰의 대중화 보급은 모바일 인터넷 사용자를 증가시켰고 이로 인해 모바일 전자상거래 서비스도 급속히 성장하고 있다. 이런 급격한 성장과 더불어 모바일커머스 사용자의 보안 및 개인정보유출에 대한 불안감도 더욱더 커지고 있다. 따라서 모바일커머스의 지속적인 확대와 성장을 위해서는 보안과 개인정보보호가 무엇보다 중요하다는 인식하에 보안과 개인정보보호가 사용자의 모바일커머스 사용의도에 미치는 영향력을 심도 있게 분석하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 모바일커머스 방문 경험자를 중심으로 설문조사를 하여 보안과 개인정보보호 인식이 지각된 위험과 지각된 신뢰, 사용의도 간에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 보안과 개인정보보호는 모바일 상거래에 대한 불안과 불확실성을 감소시킴으로써 사용자들의 모바일커머스에 대한 신뢰향상에 기여하며, 이런 결과가 사용의도를 높이는 심리적 기제에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다.
최근 우리나라는 카드3사의 개인정보 유출 등으로 보안 산업에 대한 관심이 높아지고 있다. 경영자들은 개인정보 유출 등 보안 사고에 의한 피해가 어떠한 재무적 위험보다도 더 위험한 요소로 인식하고 있다. 지식정보보안 산업은 과거 물리보안 및 네트워크 보안에서 최근에는 사회 안전 및 시설보안 등 융합 산업 보안으로 진화하고 있다. 관심분야도 방화벽이나 Anti-virus 등에서 스마트폰보안 및 지능형영상보안 등 융합보안 산업으로 변해가고 있다. 융합보안은 시설경비나 출입통제 중심에서 최근에는 공공기관 및 대기업을 중심으로 수요가 확대되고 있다. 금융, 교육, 유통, 국방, 의료, 자동차산업에 이르기까지 범위가 빠르게 증가하고 있다. 융합보안시장은 지능형차량 보안, U-헬스케어 보안, 금융 보안, 스마트 그리드 보안, 주력산업 보안 등 다양한 분야에서 제품 및 서비스가 개발되고 있으며 시장이 확대되고 있다. 지식정보보안 산업의 발전을 위해 시장중심의 인재를 육성하고 학계와 연계하여 교육과 정의 신설 및 강화가 요구된다. 글로벌 기업과의 경쟁력 강화를 위해 교육의 질적 수준을 향상시키고 동시에 대국민 보안의식을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.
정보보호의 패러다임 진화와 함께 데이터베이스에 저장된 증요 데이터의 유출이나 도난의 위험성이 증가되고 있으며 실제로 개인정보의 대량 유출 사건이 끊임없이 발생하고 있어 데이터베이스 보안에 대한 요구사항이 매우 높아지고 있다. 기업 내부 정보 유출방지를 위하여 개발된 기술은 관리자의 정책 설정 및 허가된 사용자만이 DBMS 접속 권한을 갖게 되는 수동적인 제어 방식으로 완벽하게 보호하기에는 기술적인 제약이 따르고 있다. 이에, 본 논문에서는 데이터베이스에 핵심 정보에 접근하는 중요 Query에 대하여 파싱하고, 인터럽트하여 결제함으로써 데이터베이스 시스템을 적극적으로 보호하고 획일적 보안 정책을 적용할 수 있는 데이터베이스 보호를 위한 Query 결재 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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