IT 기술의 결정체로 불리는 스마트폰은 보급이 확대됨에 따라 진정한 유비쿼터스 환경 구현을 위한 필수품으로 자리 잡아가고 있다. 이로 인해 시간과 장소에 대한 구애 없이 네트워크에 접속할 수 있는 환경이 조성되어 편의성이 극대화 되었지만, 보안 위험성 증가로 인한 문제점도 가지고 있다. 스마트폰을 통해 제공되는 유비쿼터스 협업(Collaboration)은 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있으며, 이를 완화하기 위한 방법으로 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Capability 기반의 Access Control 을 제안한다.
향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.
최근 드론으로 극한 환경에서 범죄 수배자 및 실종자를 탐색하는 시도가 활발하다. 이때 생체 인증 기술인 얼굴 인증 기술을 사용하면 탐색 효율이 높아지지만, 암호화되지 않은 인증 프로토콜 적용 시 생체 정보 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 드론이 수집한 얼굴 이미지 템플릿을 암호화하여 안전하게 인증할 수 있는 효율적인 생체 인증 프레임워크인 DF-PPHDM(Privacy-Preserving Hamming Distance biometric Matching for Drone-collected Facial images)을 제안한다. 수집된 얼굴 이미지는 암호문 형태로 서버에 전달되며 서버는 기존 등록된 암호화된 템플릿과의 Hamming distance 분석을 통해 검증한다. 제안한 DF-PPHDM을 RaspberryPI 4B 환경에서 직접 실험하여 분석한 결과, 한정된 리소스를 소유한 드론에서 효율적인 구현이 가능하며, 인증 단계에서 7.83~155.03 ㎲ (microseconds)가 소요된다는 것을 입증하였다. 더불어 서버는 드론이 전송한 암호문으로부터 생체 정보를 복구할 수 없으므로 프라이버시 침해 문제를 예방할 수 있다. 향후 DF-PPHDM에 AI(Artificial Intelligence)를 결합하여 자동화 기능을 추가하고 코드 최적화를 통해 성능을 향상시킬 예정이다.
국내외적으로 급변하는 인터넷 시대에 생활함에 따라 의료, 금융, 서비스 분야 등에서 대용량 정보가 이용된다. 이에 따라 병원, 기관 등 의료 기관에서의 시스템에서도 개인 정보의 유출 및 외부 침입으로 개인 정보 침해가 발생된다. 의료 기관의 개인건강의료정보의 정보보호 및 개인 프라이버시 보호를 위해 국내외 의료 기관에서는 국가별로 제시한 정책, 법령 기준에 따라 비식별화 처리 기술을 이용하고 있다. 기존 국내외 프라이버시 제도, 법령 등을 비교하여 국내에서 미흡했던 익명화와 가명화 기술 및 대상 데이터 항목에 대해 보다 발전되고 우수한 기술 및 대상을 도출하기 위해 비교 분석한다. 의료 개인정보에 대한 비식별화 처리 기술은 국외 기관인 미국 NIST 및 영국 ICO에서 제시한 국가정보보호를 위한 비식별화 기술에 비해 국내에서는 산학연의 각 기관 및 업체 등에서 자율적으로 비식별화 기술을 채용하고 있는 제약적인 상황이며 국내의 기술은 익명화 기술인 데이터 마스킹이나 삭제 기술의 수준이 되고 있는 실정이다. 국내 개인건강정보의 이용을 활성화하기 위해 재식별화 위험도를 줄인 비식별화 기술인 암호화와 확장성 퍼징 기술을 새롭게 제안하고자 한다.
모바일 RFID(Radio Frequency IDentification)은 스마트 폰과 같은 휴대 가능한 장치에 기존의 RFID 리더를 탑재하여, 개인에게 다양하고 편리한 서비스를 제공할 수 있다. 개개인은 제품에 대한 정보를 장소에 구애받지 않고 제공받을 수 있지만, 모바일 리더를 소지한 누구나 타인의 RFID 태그를 읽을 수 있어 개인 프라이버시 침해가 발생할 위험 요소가 존재한다. 이러한 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 다양한 인증 기술들이 제안되어 왔지만, 대부분은 태그에서 많은 연산을 필요로 하는 솔루션으로 일반적으로 많이 사용하는 수동형 태그에서는 적용할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 단말의 연산능력을 최대한 활용하여 능동형 태그 뿐만 아니라 일반적인 수동형 태그에도 적용가능한 모바일 RFID 인증 기술을 제안한다. 제안 프로토콜은 태그보호, 위치추적 방지, 트래픽 추적 방지를 위한 보안 요구사항과 경량화를 위한 성능 요구사항을 모두 만족하고, 이의 실용성 검증을 위해 스마트폰과 상용 모바일 RFID 리더기에 제안 프로토콜을 탑재하여 실험한 결과를 제시한다.
웨어러블 기기의 발전으로 개인의 건강 상태를 실시간으로 확인하고 위험을 예측할 수 있게 되었다. 예를 들어 심장 질환 환자의 심박수, 심전도가 이상 수치를 보이면 위급 상황을 감지하여 자동으로 보호자에게 연락한다. 이처럼 즉각적인 대처를 가능케 하는 건강 데이터는 생명에 관계되는 만큼 유출되었을 시 심각한 피해를 발생시킨다. 본 연구는 지역 차분 프라이버시 기법을 통해 데이터 소유자의 개인 정보를 보호하면서 데이터를 수집하는 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 고정된 k개의 특징 점을 탐색하는 알고리즘으로 전체 데이터가 아닌 특징 점 데이터를 데이터 수집가에게 전송하는 기법을 소개하였다. 이어서 본 연구는 최적의 특징 점 개수 k를 찾는 알고리즘을 이용하여 성능을 최대 75% 향상시키는 방법에 대해 설명할 것이다.
데이터의 소유권이 외부 업체로 이양되는 DaaS 모델은 신뢰할 수 없는 서비스 제공자에 의한 데이터 누출의 위험이 존재한다. 본 논문은 복수 개의 칼럼으로 이루어진 암호화 된 테이블의 인덱스를 통해 발생할 수 있는 추론 공격을 분석하여 b-anonymity라는 개념을 도입함으로써 이에 대한 해결책을 제시한다. 또한 데이터의 인덱싱에 R+-Tree 기법을 사용함으로써 인덱스를 사용할 때 발생할 수 있는 오탐률 (False-positive)을 최소화하여 데이터 처리의 효율성을 보장하였다.
최근 소셜 네트워킹 관련 서비스의 다양화와 지속적인 사용자 증가로 인해, 기존의 서버 중앙화 방식은 사용자 증가에 따른 유지비용 부담과 프라이버시 측면에서도 보안 위험성을 안고 있다. 본 논문은 위 문제의 해결 방안으로 소셜 네트워킹의 특징인 인맥으로 구조화된 p2p 시스템을 제안한다. 우리는 p2p의 기본기능인 룩업(lookup) 프로토콜을 기존의 방식과는 다르게 데이터 맵핑 범위를 친구관계로 연관된 그룹 내로 한정시키는 방식을 사용한다. 이를 통해 자신과 실제로 관련 있는 친구들에게만 저장함으로 보안성을 향상시켰으며 p2p의 장점을 얻을 수 있었다. 마지막으로 성능 분석을 통하여 p2p기반의 소셜 네트워킹 서비스의 실제 구현 가능성을 평가한 결과, 사용자당 친구 수가 시스템 성능의 변수임을 확인하였다.
중앙 집중형 OT 시스템은 여러 센서와 장비에서 수집된 데이터가 중앙 서버로 전송되며 처리된다. 이러한 중앙 집중 방식은 모니터링, 의사결정, 제어 등의 데이터 관리를 효율적으로 처리할 수 있지만 구조적으로 데이터 처리가 중앙 시스템에 집중되는 문제가 있다. 그리고 대규모의 산업 데이터가 서버로 전송되기 때문에, 데이터 전송과 활용 과정의 데이터 프라이버시 문제가 존재한다. 그리고 중앙 집중 방식 시스템의 단일 장애 취약점에 의한 데이터 유출이나 시스템 장애로 이어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고신뢰 분산 OT 보안 메커니즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 메커니즘은 전체적인 시스템의 구조를 강화하면서 99%의 위험상황 분류 정확도를 보였다.
이용자의 정보를 수집하여 활용하는 온라인 트래킹 기술이 빠르게 발전하고 있다. 온라인 트래킹은 제품과 서비스 질의 향성, 이용자 경험의 증진의 측면에서 그 필요성이 강조되지만, 이용자의 프라이버시 침해나 정보 보안 취약성 등의 문제를 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 트래킹 기술들을 탐색하고, 이를 통해 온라인 트래킹과 관련한 정책 수립시, 고려해야 할 사항을 파악하고자 하였다. 그 결과, 온라인 트래킹 기술은 '일반쿠키', '슈퍼쿠키', '핑거프린팅', '디바이스 ID 트래킹', '크로스 디바이스 트래킹' 등으로 구분되었다. 온라인 트래킹의 발생 단계, 기술 생성주체, 활용목적, 정보의 유지기간 및 저장형식, 기술의 변화 등이 정책적으로 고려되어야 할 사항인 것으로 나타났다. 정책입안자와 산업관계자는 온라인 트래킹 기술의 특성에 따라 이용자가 인지하는 위험 정도가 다를 수 있음을 인지해야 한다. 그리고 온라인 트래킹 기술의 분류에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인에 대한 정책적인 이해가 필요하다. 마지막으로 산업계에서는 통합적 프라이버시 시스템을 구축 등의 선제적 대응이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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