• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.684-687
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• 2013

빅데이터 환경은 수많은 데이터의 조합으로 가치를 발견하여 이를 활용하는 것이다. 이러한 환경의 전제조건은 데이터의 공개 및 공유 개방이 될 것이다. 하지만 데이터 공개 시 개인정보와 같은 정보가 포함되어 법적 도덕적인 문제나 공개된 정보의 범죄 활용 등 2차적인 피해가 발생할 수 있어 데이터 공개 시 개인정보에 대한 익명화가 반드시 필요하다. 하지만 익명화된 데이터는 다른 정보와 결합을 통하여 재식별되어 비익명화 될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 공개 시 익명화된 데이터를 공개하기 전에 재식별성에 대한 위험을 평가하는 테스트 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 실제 테스트를 수행하는 3가지 과정 및 테스트 레벨 설정과 익명화 시 고려해야 할 부분으로 이루어져 있다. 제안하는 방법론을 통하여 안전한 데이터 공개 환경이 조성되어 빅데이터 시대에 개인정보에 안전한 데이터 공유와 개방이 이루어질 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.903-906
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• 2011

소셜 네트워크를 통해 수집된 수많은 데이터들은 여러 분야에 중요한 자료로 활용되고 있으며, 소셜 네트워크상의 데이터들이 이용되면서 개인정보가 노출되는 프라이버시 문제가 발생하고 있다. 프라이버시 문제를 해결하기 위한 실용적인 방안으로 k-익명성, l-다양성 등의 개념과 이를 토대로 한 데이터 익명화 방법이 제안되어 있다. 데이터의 익명화에서는 원본데이터의 왜곡을 최소화하면서 프라이버시 보호를 극대화하는 것이 목적이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 익명화 비용을 측정하기 위한 합리적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 그래프의 익명화 알고리즘 수행을 위해 필수적 요소인 익명화 비용을 합리적이고 실용적으로 측정하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.16C no.5
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• pp.589-596
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• 2009

Until now, some protocols have been presented to provide vehicle's anonymity and unlinkability in VANET by means of issuing multiple anonymous certificates to each vehicle from the trust authority, or shot-time anonymous certificate to a vehicle after mutual authentication between a Roadside Unit (RSU) and the vehicle. However, these protocols have high overheads of the trust authority, RSUs and vehicles for generating anonymous certificate. In this paper, we propose an efficient anonymous authentication protocol, in which RSUs can issue multiple shot-time anonymous certificates to a vehicle to alleviate system overheads for mutual authentication between vehicles and RSUs. Several simulations are conducted to verify the efficiency of the proposed protocol in terms of RSU valid serve ratio and vehicle's computational costs. Moreover, the proposed protocol provides unlinkability and traceability when multiple RSUs are compromised, whereas previous protocols do not provide unlinkability and traceability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.186-187
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• 2019

최근 클라우드에서 발생하는 보안위협을 해결하기 위한 다양한 보안 기술 중 속성기반 암호인 CP-ABE 방식의 접근제어 기법을 사용하여 사용자간의 데이터를 안전하게 공유한다. 현재까지 다양한 CP-ABE방식의 접근제어 기법이 연구되었지만, 이 중 보안위협에 취약한 방식들이 존재한다. 특히 제 3자는 암호문에 지정된 접근구조를 통해 데이터에 접근하려는 사용자의 속성을 유추할 수 있고, 이로 인해 사용자의 프라이버시를 침해할 수 있다. 이에 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 익명 CP-ABE 방식이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 익명 CP-ABE 방식 중 제대로 익명화가 적용되지 않은 방식과, 효율성이 부족한 방식들이 존재한다. 이에 복호화하는 사용자의 연산량은 증가된 암호문의 속성의 개수에 비례하기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서는 데이터에 접근하는 사용자의 프라이버시를 보호하고, 사용자의 연산량의 효율을 높일 수 있는 익명 CP-ABE 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1465-1468
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• 2008

모바일 에드혹 네트워크(MANET)에서 익명 라우팅을 위해 각 노드가 익명ID를 이용하여 MAC 단에서 익명으로 서로를 인증하고 네트워크 단에서 익명 라우팅 수행하는 AODV 기반의 라우팅 기법이 제안된바 있다[4]. 하지만 기존의 제안된 방법은 익명ID가 변경될 때마다 페어링 연산을 통해 재인증을 해야 하며, 라우팅 경로 중간의 노드들은 메시지의 연결성을 없에게 위해 매홉마다 암·복호화를 반복하여 상당히 비효율적이다. 본 논문은 기존논문의 노드 인증 기법을 확장하여 실제 메시지의 교환과정에서 일어나는 홉 간 암호화 횟수를 줄이고, 임시 인증값을 이용한 노드 상호간의 빠른 인증 기법을 사용하여 노드간의 인증과 익명성을 보장하는 보다 효율적인 프로토콜을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.351-353
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• 2015

공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가 등의 이유로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 인터넷상에 노출된 사용자들의 개인정보들은 연결공격(linkage attack), 배경지식 공격(background attack)으로 프라이버시를 침해할 수 있다. 이를 막기 위해 관계형 데이터베이스에서는 대표적으로 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 l-다양성(l-diversity), t-밀집성(t-closeness)이라는 익명화 모델이 제안되었으며 계속해서 익명화 알고리즘의 성능은 개선되고 있다. 하지만 k-익명성, l-다양성, t-밀집성 모델의 조건을 만족하기 위해서는 준식별자(quasi-identifier)를 일반화(generalization)처리 해주어야 하는데 이 과정에서 준식별자의 가치를 손실된다는 단점이 있다. 본 논문에서 준식별자의 정보 손실을 최소화하기 위해 k-익명성 모델을 만족시키는 과정에서 일반화와 데이터를 삽입을 사용하는 익명화 처리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.285-287
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• 2018

최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.194-196
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• 2019

컨소시엄 블록체인은 허가된 멤버로 구성된 여러그룹이 하나의 원장을 공유한다. 이때 하위멤버의 트랜잭션 및 멤버 인증은 블록생성에 참여하는 신뢰된 노드로부터 유효성을 검증받는다. 따라서 컨소시엄 블록체인의 그룹 간 멤버의 트랜잭션 공유는 Privacy문제를 야기한다. 본 논문에서 컨소시엄 블록체인에서의 privacy를 위해 익명신용장기반의 익명프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식은 다중블룸필터를 이용하여 긍정오류율을 높이고 효율적으로 검색하도록 한다. 또한 Blind Signature를 통해 컨소시엄 멤버간 메시지에 대한 익명성을 보존하면서 인증에 대한 서명은 유지하도록 한다. 결과적으로 컨소시엄 멤버 간 Privacy를 보존하면서 인증 트랜잭션을 블룸필터의 다중패턴으로 검증하여 컨소시엄 블록체인에서의 익명프로토콜(Anonymous protocol)을 제안한다. 이로써 컨소시엄 블록체인에서의 신뢰기반의 서버 시스템의 확장과 privacy 향상을 제공한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.5
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• pp.627-637
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• 2022

The purpose of this study is to comply with the operation and management of medical image information in PACS, the necessity of anonymizing the patient's personal information and the management status of the medical image information related to the personal The purpose of this study was to raise, discuss, and suggest the need for unification and coherence of the law by studying the content of the issues related to information related laws. In order to utilize information related to medical image information, it is necessary to unify the "Medical Act" or the "Bioethics Act" for clear legal application and consider the legal system's consistency. Since there is a possibility of conflict due to issues that are not yet established, systematic coherence of the law is required to find the basic common denominator for the utilization and use of medical image information and to harmonize the law. In addition, the necessity of enacting the "Medical Information Protection Act" that can be practically applied and easily practiced by medical personnel and managers in the clinical field so that sensitive matters of medical image information and personal information can be protected and managed in a specific and systematic way.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.489-490
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• 2017

빅데이터를 제 3자에게 연구용으로 배포할 때, 개인정보 보호는 해결해야 할 중요한 이슈이다. 지금까지, 다양한 k-익명화 소프트웨어 도구 및 알고리즘들이 등장하여 매우 유용하게 사용되긴 하였지만, 이를 빅데이터에 그대로 적용할 경우, 분류 구성, 정보 손실, 처리시간 측면에서 좋지 못한 성능을 보여왔다. 본 논문에서 이러한 문제점과 주요 이슈들을 살펴본다.