연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.
정보기술의 활용이 보편화되면서 대중과 연구자 모두 정보 프라이버시 문제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 문제에 대한 연구가 기하급수적으로 증가하면서 연구결과에 대한 전반적인 이해가 어려워졌다. 이에 따라 과거연구에 대한 체계적인 검토가 요구된다. 본 연구는 정보 프라이버시 연구에 핵심적인 네 가지 연구개념을 두 가지 연구모형으로 설정하고 기존 연구에서 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. TSSEM이라는 정량적 메타분석 기법이 적용되었는데, 이 기법은 MASEM의 한 가지로서 구조방정식모형과 메타분석 기법을 통합하여 분석하는 기능을 제공한다. 분석결과는 위험 중심적 모형이 염려 중심적 모형과 비교하여 보다 높은 모형 적합도를 나타내었다. 본 연구의 결과는 전통적인 염려 중심적 모형의 설명력에 의문을 제시하며, 사용자의 프라이버시 정보 제공의도를 설명하기 위하여 위험 중심적 모형을 고려할 필요가 있다는 점을 시사한다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 새로운 IT 환경시대가 도래한 지금 우리는 법 테두리 안에서 개인의 정보가 포함되지 않은 정보를 제공하더라도, 다양한 정보와 결합하여 개인 식별이 가능한 시대에 살고 있다. 이로 인하여, 개인정보 피해가 발생할 수 있으며, 또한 2차 피해로 발전 될 수 있다. 특히, IoT를 통해 수집되는 데이터에는 단기간에는 개인을 식별할 수 없지만, 시간이 지남에 따라 축적된 데이터를 기반으로 특정 개인을 인식 할 수 있는 위험성이 존재한다. 이에 따라 본 연구는 IoT 시대에 개인정보 제공에 대한 염려를 낮추는데 영향을 주는 요인들을 도출하여 실제로 개인정보 제공의도와 연결될 수 있도록 하기위해 실증적으로 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 바탕으로 정보 프라이버시가 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구 결과, 정보프라이버시 위험이 정보 프라이버시 염려에 가장 큰 설명력을 보였으며, 정보 프라이버시 정책, 정보 통제 그리고 침해 경험 순으로 설명력을 보였다. 따라서 소비자에게 정보 프라이버시 염려를 낮추는 정책이나 제도개선 및 기술 개발을 통해 안전한 환경을 제공하면 개인정보를 제공할 것이다.
유선망, 무선망, 통신 방송 융합 등이 이루어진 BcN망은 기존 접속망을 통한 보안성 위협이 나타날 수 있으며, 특히 개방형 망구조로 인해 쉴게 액세스가 용이하므로 공격을 받을 가능성이 높다. 따라서 서비스를 이용하는 사용자들의 개인 프라이버시 유출 위험이 존재하므로, 신뢰성 보장 및 접근 정보의 보호를 지원해주어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크에서 안전한 개인정보보호를 위한 프라이버시 보호방안을 제안하고 있다.
유비쿼터스 환경에서는 프라이버시에 민감한 다양한 정보가 수집되고 이들이 통제되지 않은 채 배포될 수 있기 때문에 프라이버시 보호가 필수적이다. 유비쿼터스 환경에서 프라이버스 보안을 위해 사용되는 대표적인 방법론의 하나인 익명(anonymity) 기반 기법에서는, 사용자가 새로운 서비스 영역에 참여할 때 가명(pseudonym)을 사용할 수 있도록 하여, 사용자의 신분을 노출시키지 않도록 하는 방법이다. 이 방법은 사용자의 신분을 보호하는데는 효과적이지만, 친구 찾기 서비스, 위험지역경보, P2P통신 등 ID 기반의 서비스를 제공하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 익명기반의 프라이버스 보호 기법을 사용하는 유비쿼터스 환경에서 ID 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 하는 시스템 구조를 제안한다.
인터넷 환경의 발달에 의해서 사용자의 편리성은 증가하였지만, 사용자의 프라이버시가 노출되는 위험 또한 증가하였다. 그 중에서 사용자의 신원이 인증 절차에서 서비스 제공자에게 노출됨으로 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생할 수있는데 , 본 논문에서는 인증 절차시 사용자의 익명성을 제공하고 유사시 제 3의 기관과 협력해서 익명성을 제거할 수 있는 새로운 신원위탁방식을 제안한다.
스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application, 이하 앱) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)가 새로운 서비스로 주목 받고 있다. 하지만 LBS 앱 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 LBS 앱이 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인 정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 본 연구는 중국과 한국 사용자가 사용하는 맛집 앱을 대상으로 LBS 앱 사용자의 인지된 가치를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 맛집 어플리케이션을 사용할 때 개인 정보를 제공함으로써 얻게 되는 인지된 가치와 그에 영향을 주는 변수들을 규명하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 소비자가 정보의 유용성을 인지하며 정보에 대한 통제능력이 높을수록 정보에 대한 인지된 가치가 증가하는 것을 증명하였다. 또한 위치기반서비스 앱 활용능력이 프라이버시 이익에 긍정적인 영향을 미치고 정보에 지각된 취약성이 프라이버시 위험에 부정적인 영향을 미치는 것을 증명하였다. 그리고 선행연구와 달리 위치기반서비스에 대한 인지된 가치는 프라이버시 계산에 구성되는 프라이버시 이익과 위험에 긍정적인 영향을 주었다.
최근 RFID 시장이 급성장함에 따라 여러 분야에서 주목을 받고 있다. RFID 태그는 기존에 쓰이고 있는 바코드를 대체하는 기술로서, 바코드처럼 정적인 데이터만을 주는 것이 아니라 제품에 관한 여러 가지 정보를 제공할 수 있다. 이는 공급망관리(Supply Chain Management)나 재고 관리 등에 적용하여 시스템을 보다 효율적이고 편리하게 이용할 수 있게 된 것이다. 반면 편리성이 주는 이익은 오히려 프라이버시나 안정성 등 여러 가지 문제를 야기하게 되었다. 이러한 위험성으로부터 사용자 프라이버시 보호와 태그 위조 문제에 대처하기 위한 프로토콜 개발이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 RFID 프라이버시 보호와 안정성에 대친 논하고 기존의 프로토콜을 분석한 후 위치추적에 대한 사용자 프라이버시를 보호하는 면과 서버의 효율성을 높이는 면에서 향상된 프로토콜을 제안하기로 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 급속한 의사결정이 가장 중요한 헬스 케어 환경에서 새로운 패러다임이다. 동적인 환경에서 이질적인 장치로부터 얻어지는 정보는 고수준의 복합성을 지니며 융합(fusion)의 필요성을 강조하게 된다. 컨텍스트 기반 유비쿼터스 환경에 대한 이해는 존재하는 프라이버시 관련성을 약화시킨다. 본 본문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시가 향상된 컨텍스트 기반 정보 융합을 위한 시스템과 프레임워크 구조를 표현한다. 제안하는 설계에서 프라이버시란 복합적인 데이터 엔터티로 캡슐화되는 매개변수의 집합으로서 정의된다. 본 논문에서는 응급의료서비스에서 기대되는 의료 서비스를 지원해 주는 데이터 융합 설계를 고안해 내는 것을 목표로 하는 동시에 프라이버시 위험을 감소시키고자 한다.
본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 소비자 구매의도 영향요인을 분석하기 위해 부산 지역의 남녀 대학생을 대상으로 총 300부의 설문지를 배포하여 279부를 실증 분석하였다. 실증분석을 통해 나타난 연구결과를 요약하면, 탐색적 요인분석 결과에서는 소비자 구매의도의 선행요인들은 콘텐츠특성, 상호작용성, 프라이버시위험, 배송위험 그리고 결제안정성으로 분류되었다. 그리고 확보된 타당성과 신뢰성을 바탕으로 요인분석의 단일 차원성이 입증된 각 요인에 대하여 피어슨 상관관계분석을 실시한 결과, 상관계수의 값들이 콘텐츠 특성, 상호작용성, 결제안정성이 정(+)의 상관관계를 보였고 프라이버시위험과 배송위험이 부(-)의 상관관계를 보였다. 끝으로, 인터넷 쇼핑몰의 구매의도를 제고시키기 위해서는 소비자가 지각하는 프라이버시위험과 배송위험을 감소시킬 수 있는 방안과 연구의 한계점도 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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