• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.87-92
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• 2014

최근 대규모 데이터 처리와 다양한 형태의 데이터 처리 기술이 진화함에 따라 사회문제 진단 및 현안 해결 도구로써 빅데이터의 잠재력에 주목하고 있다. 동시에 빅데이터의 위험요소로 프라이버시 문제가 강력하게 제기되고 있기도 하다. 빅데이터의 적극적인 활용과 프라이버시 문제는 서로 상충되는 관례로써 본 논문에서는 이와 관련한 당면한 문제점을 지적하고, 해외 선진국의 사례분석을 통해 우리나라의 개인정보보호에 기반한 빅데이터 활용방안을 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1046-1054
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• 2019

With regard to the diffusion of mobile Internet service and generational differences for Internet use, this study aims to explore the relationship between the Internet activities and privacy concern based on the media dependency theory. Using the Korea Media Panel data produced by KISDI in 2018, this study analysed 8,988 nation-wide samples to test the difference of Internet use in personal privacy concern among generations. The results of the study showed that there was statistically significant difference for privacy concern among generations. This study has an implication to reveal the phenomenon of 'privacy paradox' by showing that SNS use negatively influenced users' privacy concern.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.6123-6138
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• 2018

Named data networking (NDN) is a new network architecture designed for next generation Internet. Router-side content caching is one of the key features in NDN, which can reduce redundant transmission, accelerate content distribution and alleviate congestion. However, several security problems are introduced as well. One important security risk is cache privacy leakage. By measuring the content retrieve time, adversary can infer its neighbor users' hobby for privacy content. Focusing on this problem, we propose a cache privacy protection mechanism (named as CPPM-DAM) to identify legitimate user and adversary using Bloom filter. An optimization for storage cost is further provided to make this mechanism more practical. The simulation results of ndnSIM show that CPPM-DAM can effectively protect cache privacy.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.131-145
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• 2016

최근 빅데이터와 같은 디지털 환경으로 다양한 정보 매체를 통해 정보와 지식을 생산되고 있는 반면 이렇게 생산된 정보가 법적인 테두리를 벗어나 무분별하게 확대되고 재생산 되는등 정보의 역기능 역시 커지고 있다. 특히, 개인정보의 경우 기존의 목적 외에 사용되거나 잘못된 형태로 사용이 되면 피해가 발생된다. 일반적으로 사용자가 위험을 감수하더라도 개인 스스로 자신의 정보를 제공하거나 공유하고 있는 이유는 기업이나 조직이 개인정보를 안전하게 지켜줄 것이라고 믿기 때문이다. 본 연구는 정보 프라이버시에 대한 위험과 이를 억제하는 정책이 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 검증하고자 하였다. 이를 위해 정보 프라이버시 위험과 정책이 정보 프라이버시 염려와 신뢰, 개인정보 제공의도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 영향도를 분석하였다. 연구결과, 빅데이터 시대에 정보 프라이버시 위험을 낮추고 정책을 명확하게 제시한다면 정보 프라이버시 염려는 낮아지고 기업에 대한 신뢰가 높아져 개인정보를 제공할 것이라는 것을 밝혔다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.629-638
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• 2013

최근 개인정보 보호에 대한 관심이 높다. 디지털로 변환된 정보는 인터넷을 통해 쉽게 전달되고 개인별 맞춤 서비스를 위해 서비스 제공자가 사용자의 개인정보를 요구하는 경우가 많아졌다. 사용자들은 서비스 제공자들에게 정보를 제공할 때 암호화를 통해 안전하게 전달하면 공유된 개인 정보가 안전하게 보호된다고 판단하고 있으나 서비스 제공자가 활용한 개인 정보를 정확한 시점에 파기하지 않고 필요 이상으로 오랫동안 보관함으로써 정보 유출의 가능성을 높이는 경우가 많다. 개인정보를 필요한 기간만큼만 보관하고 필요가 없을 경우 삭제하거나 초기화 한다면 개인정보의 유출 가능성을 훨씬 낮출 수 있다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 데이터 자가 초기화 기법에 대해 고찰하고 문제 해결을 위해 유리 상자 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.69-76
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• 2024

최근 센서 기술과 모바일 기술의 급속한 발전으로 인하여 사용자 위치 데이터 수집이 가능해졌다. 사용자 위치 정보는 다양한 산업에서 중요한 자산으로 활용되고 있으며, 그 결과 위치 데이터의 수집 및 공유에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 위치 정보에는 사용자의 민감한 데이터가 포함되어 있으므로, 무분별한 수집은 프라이버시 침해 문제를 일으킬 수 있다. 최근에는 차분 프라이버시의 한 방법으로 Geo-Indistinguishability (Geo-I)가 위치 데이터의 프라이버시 보호에 활용되고 있다. Geo-I는 사용자의 위치를 효과적으로 보호할 수 있는 강력한 방법을 제공하지만, 데이터 변조로 인해 수집된 위치 데이터의 유용성이 감소하는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Geo-I 기술을 활용해 사용자 위치 데이터를 효과적으로 수집하면서 데이터의 유용성을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 사용자의 사전 분포 정보를 활용하여 정확한 위치 정보를 보호하면서도 데이터의 전체적인 유용성을 향상시킨다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 기존 방법보다 수집된 데이터의 유용성을 상당히 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.1029-1041
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• 2013

최근 빅데이터의 등장과 정보 공개에 대한 급격한 수요 증가에 따라 자료를 일반에게 공개할 때 개인 정보를 보호해야 하는 필요성이 어느 때보다 절실하다. 본 논문에서는 마이크로 자료와 통계분석 서버를 중심으로 현재까지 제시된 개인정보 노출제한를 위한 통계적 방법, 정보 노출의 개념, 노출 위험을 측정하는 기준들을 개괄적으로 소개한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1671-1676
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• 2017

빅데이터 시대의 도래로 다양한 데이터들이 발생되고 있다. 많은 산업 부분에서는 이러한 데이터들을 수집하여 분석하고자 한다. 하지만 사용자 정보 수집은 직접적인 개인정보 유출을 초래할 수 있다. 구글(Google) 사에서 제안한 지역 차분 프라이버시 기법은 데이터 변조를 통해 사용자 정보 수집에 있어 발생할 수 있는 개인정보 유출을 방지한다. 이러한 데이터 변조를 통한 개인정보 유출 방지는 그 변조되는 정도가 높을수록 개인정보를 강력히 보장하지만 이와 반대로 데이터의 활용도는 현저히 떨어진다. 그래서 데이터 변조의 정도를 데이터 수집목적에 적합하게 설정해야한다. 본 논문에서 제시하는 시뮬레이션 도구는 지역 차분 프라이버시를 만족하는 사용자 정보 수집에 있어 설정해야하는 다양한 변수값을 데이터 수집환경에 맞게 적용함으로써 데이터 수집가가 자신의 환경에 맞는 데이터 수집을 할 수 있도록 지원한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.143-156
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• 2024

연합 학습(FL)은 여러 공동 작업자 간에 분산된 모델 학습을 위한 강력한 방법론으로 부상해 데이터 공유의 필요성을 없애준다. FL은 데이터 프라이버시를 보호하는 기능으로 호평을 받고 있지만, 다양한 유형의 프라이버시 공격으로부터 자유롭지 않다. 대표적인 개인정보 보호 기술인 차분 프라이버시(DP)는 이러한 취약점에 대응하기 위해 널리 사용된다. 이 논문에서는 기존의 작업별 적응형 DP 메커니즘을 FL 환경에 적용해 성능을 평가한다. 포괄적인 분석을 통해 다양한 DP 메커니즘이 공유 글로벌 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하며, 특히 다양한 데이터 배포 및 분할 스키마에 주의를 기울인다. 이를 통해, FL에서 개인정보 보호와 유용성 간의 복잡한 상호 작용에 대한 이해를 심화하고, 성능 저하 없이 데이터를 보호할 수 있는 검증된 방법론을 제공한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제28권6호
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• pp.145-161
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• 2021

Recently, as personal information utilization devices such as IoT, artificial intelligence, and wearable devices that focus on the individual have spread, privacy violations are also increasing. However, the privacy paradox of providing personal information to enjoy services while worrying is getting stronger. However, there are still preliminary studies on this. In this study, an intelligent home camera based on IoT technology was selected as a research object, and whether privacy paradox exists in the IoT environment, including smart home camera, was studied. To this end, the effect of perceived usefulness, a benefit factor of smart home camera use, and privacy concern, a risk factor, on intention to use was verified. In addition, it was investigated whether the relationship between privacy concerns and intention to use differs according to the presence or absence of use experience. In order to verify the research model, a survey was conducted with people with and without experience in using smart home cameras, and a total of 298 data samples were used for statistical analysis. As a result of the analysis, it was found that both perceived usefulness and privacy concerns had a positive effect on the intention to use, proving that privacy paradox exists in the IoT-based smart home camera environment. In addition, by analyzing the fact that privacy concerns have different effects on usage intentions depending on the user experience, it was verified that those with experience have a strong privacy paradox and those without experience have a weak privacy paradox. This study is meaningful because it seeks strategic implications to improve service and business performance by understanding the relationship between privacy attitudes and behaviors of IoT service providers, including smart home cameras.