• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.3
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• pp.493-500
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• 2015

Personal information exposed in the Internet is increasing by the public data opening and sharing, vitalization of SNS(Social Network Service) and growth of information shared between users. Exposed personal information in the Internet can infringe upon targeted users using linkage attack or background attack. To prevent these attack De-identification models were appeared a few years ago. The 'k-anonymity' has been introduced in the first place, and the '${\ell}$-diversity' and 't-closeness' have been followed up as solutions, and diverse algorithms have been being suggested for performance improvement nowadays. However, industry or public sectors actually needs a whole solution as a system for the de-identification process rather than performance of the de-identification algorithm. This paper explains a way of de-identification techique for 'k-anonymity', '${\ell}$-diversity', and 't-closeness' algorithm using QI(Quasi-Identifier) grouping method in the relational database.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1057-1060
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• 2001

Web Security를 위한 방법으로서 anonymity에 대한 개념에 대해서 살펴보고, 멀티캐스트 그룹환경에서 web 보안을 위해 익명 서비스를 제공하는 anonymiser 를 사용하여 보다 효율적인 web 보안과 익명 서비스를 적용할 수 있는 방안을 제안 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.670-671
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• 2013

빅데이터 환경에서 개인정보가 포함된 데이터가 공개될 경우 많은 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 공개 시에 개인정보를 보호하기 위한, 공개정보 안전성 검증 체계를 제안한다. 제안하는 검증 체계는 개인정보가 포함된 공개정보에 대하여 익명화 수행을 지원하고, 익명화된 데이터에 대하여 비익명화를 수행하는 등 공개정보에 대한 안전성을 평가하고, 이를 관리 감독하는 체계이다. 안전성 검증은 공개되는 정보에 따라서 다양하게 이루어 질 수 있으며, 검증의 강도에 따라서 안전성 인증 레벨을 차등 부여한다. 제안하는 체계는 빅데이터 환경에서 데이터 공개 시 개인정보보호를 위한 최소한의 안전성 보장체계라 할 수 있으며, 제안하는 체계를 통하여 빅데이터 환경에서 개인정보에 안전한 데이터 공개 환경이 조성될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1127-1130
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• 2007

익명통신이란 통신주체인 송수신자에게 익명성을 제공하여 누가 누구와 메시지를 주고받는지 제 삼자가 모르게 하는 것으로, 사용자 정보와 사용자 상황정보가 수집되거나 저장되는 특성 때문에 개인정보의 유출이나 남용과 같은 개인정보 침해사고의 가능성이 높은 유비쿼터스 환경에서 개인정보 보호에 대한 해결방법으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 익명통신 방법이면서, 송신자가 전송할 메시지를 여러 번 암호화하기 때문에 송신자의 부하가 많은 믹스형 익명통신을 대상으로 송신자의 과도한 부하문제를 해결하면서 안전하게 익명성을 제공하기 위해 부하분산 방법을 제안하고, 제안하는 방법이 적용된 믹스 시스템에서 이루어지는 메시지 전송 프로토콜을 정의한다. 제안하는 방법을 통해서 저성능의 송신 디바이스를 사용하는 사용자들은 암호화 하는데 많은 시간이 소요되어 서비스를 제공받는데 지체되거나 서비스를 제공하지 못하는 어려움을 해결할 수 있다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.1
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• pp.9-16
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• 2020

The k-anonymity scheme has been widely used to protect private information when Big Data are distributed to a third party for research purposes. When the scheme is applied, an optimal k value determination is one of difficult problems to be resolved because many factors should be considered. Currently, the determination has been done almost manually by human experts with their intuition. This leads to degrade performance of the anonymization, and it takes much time and cost for them to do a task. To overcome this problem, a simple idea has been proposed that is based on machine learning. This paper describes implementations and experiments to realize the proposed idea. In thi work, a deep neural network (DNN) is implemented using tensorflow libraries, and it is trained and tested using input dataset. The experiment results show that a trend of training errors follows a typical pattern in DNN, but for validation errors, our model represents a different pattern from one shown in typical training process. The advantage of the proposed approach is that it can reduce time and cost for experts to determine k value because it can be done semi-automatically.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.21-26
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• 2017

In recent years, new technologies such as Internet of Things, Cloud Computing and Big Data are being widely used. And the type and amount of data is dramatically increasing. This makes security an important issue. In terms of leakage of sensitive personal information. In order to protect confidential information, a method called anonymization is used to remove personal identification elements or to substitute the data to some symbols before distributing and sharing the data. However, the existing method performs anonymization by generalizing the level of quasi-identifier hierarchical. It requires a higher level of generalization in case where k-anonymity is not satisfied since records in data table are either added or removed. Loss of information is inevitable from the process, which is one of the factors hindering the utility of data. In this paper, we propose a novel anonymization technique using decision tree based machine learning to improve the utility of data by minimizing the loss of information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.170-174
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• 2010

최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 응용의 정보 요소로 활용되기 시작하였고, 이러한 응용의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service: LBS)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보보호 방법이 요구되었다. 사용자의 위치 정보를 보호하기 위해 전통적인 데이터베이스에서의 개인정보 보호를 위해 사용되었던 K-anonymity의 개념이 적용되었고, 그에 따른 익명화를 수행할 수 있는 모델이 제시되었다. 하지만 기존 연구되었던 모델들은 오직 사용자의 정확한 위치 정보만을 민감한 속성으로 고려하여 익명화를 수행하였기 때문에, 이후 제시된 사용자의 프로필 정보를 고려한 모델에 대해서는 기존의 익명화만으로는 완전한 프라이버시를 보장할 수 없게 되어 추가적인 처리 과정을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 프로필 정보를 고려한 위치기반 서비스 모델에서 Private-to-Public 질의가 주어지는 경우에 발생하는 추가적인 개인 식별의 위협에 관한 문제를 정의하고 이에 대한 해결책을 제시하며, 또한 제안 기법이 사용자 정보 보호를 보장하며 기존 방안보다 효율적임을 보인다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.4
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• pp.127-132
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• 2022

An anonymous encrypted communication networks that make it difficult to identify the trace of a user's access by passing through several virtual computers and/or networks, such as Tor, provides user and data privacy in the process of Internet communications. However, when it comes to abuse for inappropriate purposes, such as sharing of illegal contents, arms trade, etc. through such anonymous encrypted communication networks, it is difficult to detect and take appropriate countermeasures. In this paper, by extending the website fingerprinting technique that can identify access to a specific site even in anonymous encrypted communication, a method for specifying and classifying service types of websites for not only well-known sites but also unknown sites is proposed. This approach can be used to identify hidden sites that can be used for malicious purposes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1097-1100
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• 2012

지금 이 시대를 살아가는 현대인들은 엄청나게 방대한 양의 디지털 정보 속에서 살아가고 있다. 하지만 사람들은 이런 자료들에 노출되어 있다는 것을 망각하고, 많은 유용한 정보들을 자기의 것으로 만들지 못하고 스쳐 지나가고 있다. 가장 큰 문제는 그 정보를 우리는 믿을 수 있는가 이다. 그래서 본 논문에서는 어떠한 정보가 유용하고 필요한 정보인지 고를 수 있게 도울 수 있는 통합 오피니언 마이닝 시스템 흐름도를 제시하고자 한다. 또한 익명의 사용자들이 만들어내는 의견도 포함하여 자료의 풍부함을 도모한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.886-889
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• 2013

개인의 사생활 보호를 위한 익명성 확보는 네트워크상에서 다뤄지는 주요 논점 중 하나로서, 오래전부터 연구되어 수많은 기술이 제안되어 왔다. The Amnesic Incognito Live System(이하 Tails) 역시 이 중 하나로, PELD 설계 기반 하에 모든 인터넷 커넥션을 익명화하고 해당 디바이스 디스크에 흔적을 남기지 않는 강력한 Live OS이다. 이렇듯 Tails는 익명화에 있어 완성도 높은 시스템이라고 볼 수 있으나, 아직 해당 분야의 연구가 활발치 못해 공격 기법의 분석이 부족한 실정이다. 이를 바탕으로 본 문서는 Tails를 대상으로 한 소수의 기존 공격 기법들을 TOR 기반, Memory Analysis 기반, HTTP Keepalive 기반 등으로 세분화하여 나열하는 것을 주목적으로 두고 있다. 그리고 나아가 분석을 바탕으로 새로운 공격 가능성을 도출해내는 것이 최종 목적이다.