최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스는 놀라운 속도로 발전하고 있으며 특히 스마트폰과 태블릿PC 같은 스마트 기기 사용자가 급격하게 늘어나면서 언제 어디서든지 쉽게 접속하여 사용 할 수 있다. 소셜 네트워크 서비스는 온라인을 통해 인맥을 구축 하는 서비스로 현실의 인맥을 온라인에서 관리하고 서로에게 친구를 소개하여 관계를 형성 한다. 소셜 네트워크 서비스에서 관계를 형성하기 위해서는 다양한 프로필 정보 공개를 통해 다른 사용자들과 관계를 형성 때문에 노출된 개인 프로필 정보는 프라이버시 침해 할 우려가 매우 높다. 또한 위치정보를 자동으로 인식하는 기능이 있어 올리는 사진과 글들의 위치 정보가 노출 되어 있다. 본 논문에서는 현재 서비스 되고 있는 소셜 네트워크 서비스들의 프라이버시 침해에 대해 살펴보고 개인 프로필 정보의 유출을 방지 위한 소셜 네트워크 환경에서의 프라이버시 관리 시스템을 제안 하고자 한다.
본 연구는 프라이버시 계산 모형에 근거하여 정보 투명성이 개인 정보 제공 의사결정에 영향을 미치는 메커니즘을 규명하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안된 연구 모형은 개인 정보 제공을 통한 웹사이트 이용의 인지된 유용성과 용이성을 정보 제공의 혜택 요인으로, 정보 프라이버시 위험을 정보 제공의 위험 요인으로 포함하고 있으며, 정보 투명성이 이들 요인에 미치는 영향을 이론적으로 제시하였다. 가상의 온라인 쇼핑 사이트에 대한 설문 조사를 통해 수집된 데이터를 이용하여 연구 모형에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과는 정보 투명성이 웹사이트 이용의 인지된 유용성과 용이성을 증가시킴과 동시에 정보 제공에 따른 프라이버시 위험을 감소시킴으로써, 궁극적으로 개인 정보 제공 의도를 강화시킬 수 있음을 보여준다. 그리고 개인 정보를 요청하는 시점에 요청 이유와 용도에 대한 구체적인 설명을 제공함으로써 정보 투명성을 높일 수 있음도 제시한다.
여러 개체가 각자의 정보를 제공하여 이를 바탕으로 정보 제공자의 프라이버시를 보존하면서 공통의 유익한 정보를 얻고자 하는 다자간 협력 계산 프로토콜에 대해서 논한다. 금융, 제조업, 통신 분야 등에서 널리 응용되는 선형계(linear system)의 일반해(general solution)와 최소제곱해(least-square solution)를 구하는 문제에서 프라이버시를 보존하는 실용적인 다자간(multi-party) 협력 계산 프로토콜을 제안한다. 본 논문에 제안된 프로토콜은 기존의 양자간(two-party) 협력 계산 방식을 확장한 새로운 것으로 효율성 측면에서 우수한 실용적인 다자간 계산 프로토콜이다.
최근 모바일 환경의 발전으로 시간적, 공간적 제약이 없어짐으로서, SNS에서 실시간으로 서로간의 의사소통과 정보의 공유가 가능하게 되었다. 이로 인해 SNS는 빠르게 대중화가 이루어졌고 오늘날엔 SNS의 영역이 사회 전반으로 확대되면서 경제적, 사회적 가치를 지니게 되었다. 기업들은 SNS를 통해 마케팅 전략을 세우거나 소셜커머스로 사용자들과 전자상거래를 하게 되었고, 개인들은 다른 사용자와 특정 이슈에 대해 견해를 교류하거나 정보를 공유하여 오프라인의 영역에도 영향을 미치게 되었다. SNS의 빠른 대중화와 더불어 SNS를 통한 이득을 보기 위해 사용자들은 개인정보를 SNS와 기업에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 개인정보가 무분별하게 제공됨에 따라 사용자의 의지와 상관없이 불법적으로 사용되는 사례가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 정보 프라이버시의 침해 우려는 사용자들이 SNS를 지속적으로 사용하는 데에 있어서 큰 방해 요인 중 하나가 되었다. 실제로 이를 시스템적으로 최대한 보호해주는 폐쇄형 SNS가 최근 등장함에 따라 많은 사용자들이 폐쇄형 SNS에 몰리고 있다. 따라서 본 연구에서는 프라이버시 계산 모형(Privacy Calculus Model)을 기반으로 하여 SNS를 사용함에 따라 사용자가 인지하는 이득을 시스템적인 보안과 개인의 심리적 프라이버시를 보장하는 것으로 제시하여 사용자가 인지된 이득을 위해 SNS를 지속적으로 사용하려는 의도가 정보 프라이버시 염려에 의해 어떤 영향을 받는지 알아보았다. 또한, 지속적인 사용 의도에 대표적인 요인들로 알려진 신뢰, 만족, 혜택이 정보 프라이버시 염려를 조절하는 역할을 할 수 있는 지 살펴보는 연구 모형을 제안하였다. 결과적으로 밴드의 경우에 보안과 프라이버시 염려 간에는 영향을 미치지 않았지만, 심리적 프라이버시의 경우엔 영향을 미쳤고, 신뢰 역시 지속적인 사용의도에 영향을 미쳤지만 사용자의 만족은 여전히 정보 프라이버시 염려를 완화시키지 않는 것으로 나타났다. 또한 심리적인 프라이버시가 지속적 사용의도에 영향을 미친다는 점으로 보아, 기업들은 SNS를 설계할 때 사회적 책임을 가지고 개인의 심리적인 프라이버시를 보장하는 것을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 폐쇄형 SNS를 서비스하는 기업들에게 SNS의 어떤 면을 강조해서 서비스해야 하는 지그 방향성을 제시해주고 정보 프라이버시 염려가 사용자가 인지하는 이득에 어떤 영향을 미치는 지, 또 이것을 어떤 요인으로 조절할 수 있는 지를 밝혔다는 데에서 학문적 의의를 찾아볼 수 있다.
This study aimed to elucidate the information privacy attitudes and behaviors of users of size recommendation services based on body information. Focusing on the privacy calculus theory, the effects of information privacy concerns as well as perceived risk and benefit of information disclosure on information disclosure intention were analyzed. Consumers who used size recommendation services based on body information were surveyed from August 18 to 24, 2022. Analysis of the 251 responses collected revealed that information privacy concerns did not significantly affect information disclosure intention. Information privacy concerns had a positive effect on perceived privacy risk; however, perceived privacy risk had a negative effect on information disclosure intention, while perceived privacy benefit had a positive effect on information disclosure intention. Therefore, the privacy calculus theory confirms the existence of the privacy paradox, revealing perceived privacy benefit has a greater impact on information disclosure intention than perceived privacy risk.
상품 추천 서비스는 범람하는 온라인 정보 속에서 소비자의 정보탐색 시간을 절약해 준다. 본 연구에서는 프라이버시 계산 모델을 적용하여 추천 서비스 유형에 따른 소비자의 반응을 비교하였으며 인지된 개인화의 조절효과를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 유용성과 클릭의도는 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천, 지인기반 추천 순으로 높게 나타났고, 프라이버시 염려는 지인기반 추천, 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천 순으로 높았다. 인지된 개인화는 인지된 유용성에 있어서 추천 서비스 유형과 상호작용효과가 존재하는 것으로 나타났다. 인지된 유용성은 클릭의도에 긍정적인 영향을 주었으나 프라이버시 염려는 클릭의도에 부정적인 영향을 주는 것을 확인했다. 본 연구는 추천 서비스 유형에 따른 소비자 반응을 비교하고 행동의도에 미치는 영향력을 검증했다는 데 의의가 있으며 추천 서비스를 제공하는 기업이나 알고리즘을 개발하는 실무자들에게 의미 있는 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
이동 통신망에 RFID 기술을 접목한 모바일 RFID는 사용자 자신이 휴대한 휴대전화로 제품에 부착된 RFID 태그의 식별자를 읽고, 이 식별자를 이동통신망을 통해 네트워크로 전달하여 제품에 대한 정보를 얻는 기술이다. 그러나 모바일 RFID는 기존 RFID에서 요구되어지는 보안 요구사항 중 프라이버시 문제가 여전히 존재하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 모바일 RFID 사용자가 태그 정보를 백 엔드 서버로부터 안전하게 전달받기 위해서 초기화 과정과 상호 인증과정에서 모바일 RFID 리더와 태그가 생성한 랜덤키를 임의의 크기로 분할하여 프라이버시 보호가 필요한 태그에 대해서 모바일 RFID 리더가 매 세션마다 난수생성기에 의해 항상 다른 하부키 값을 생성함으로써 태그의 어떤 정보도 제 3자에게 제공하지 않도록 하고 있다. 성능 평가 결과 제안 프로토콜은 등록 계산량과 로그인 계산량에서 모듈러 연산을 사용하는 기존 프로토콜과 달리 일방향 해쉬 함수를 사용하여 사용자의 정보를 등록하기 때문에 MARP 기법과 Kim 등의 기법보다 저장 공간과 계산량에서 효율성이 높았다.
최근 들어서 데이터 마이닝은 마케팅, 시장 분석, 사업전략 및 도시계획 수립 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 새로운 분야로 그 활용 영역을 넓혀가고 있다. 하지만 데이터 마이닝은 그 과정에서 데이터 소유자들의 프라이버시가 침해될 수 있는 문제를 내포하고 있으며, 최근에는 이러한 문제를 해결하고자 하는 노력들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝에서 이러한 문제를 해결하기 위한 프라이버시 보호 기술들에 대해서 살펴보고 각 방법의 특징에 대해서 기술한다. 특히, 안전한 다자간 계산(Secure multiparty computation)에 기반한 암호학적 프라이버시 보호 기술과 그 활용 가능성에 대해서도 기술한다.
오늘날 슈퍼컴퓨팅은 급격히 진화하고 있다. 본 연구는 이러한 고성능 슈퍼컴퓨터의 다양한 과학적 융합 서비스와 관련한 가시화의 중요성을 인식하고, 이와 관련하여 융합 서비스에서의 소비자 프라이버시 침해 우려에 대한 문제를 제기한다. 이를 위하여, 슈퍼컴퓨팅 및 소비자 프라이버시에 대한 문헌연구를 하였고, 프라이버시 계산 모델을 이용한 연구의 필요성과 소비자들로 하여금 프라이버시 정책에 대한 인식의 중요성, 금전적 보상에 따른 개인정보의 긍정적 제공이라는 3 가지의 방안을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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