• 제목/요약/키워드: Medical information privacy

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A Secure Healthcare System Using Holochain in a Distributed Environment

  • Jong-Sub Lee;Seok-Jae Moon
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제15권4호
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    • pp.261-269
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    • 2023
  • We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.

유헬스케어 서비스 환경 내 개인정보 보호 모델 설계 (Design of Personal Information Security Model in U-Healthcare Service Environment)

  • 이봉근;정윤수;이상호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.189-200
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    • 2011
  • IT 기술의 급속한 발전과 보급에 힘입어 미래의 의료형태인 IT 융합 헬스케어 서비스 기술은 많은 변화가 이루어지고 있다. 특히, IT 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자의 민감한 의료정보가 유출되고 사용자 프라이버시가 침해되는 문제가 발생되면서 그에 따른 대비책이 필요하다. 본 논문에서는 유헬스케어 환경에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해서 환자의 ID 정보를 사용자 상태 및 접근 레벨에 따라 통합/분할 관리할 수 있는 유헬스케어 서비스 모델을 제안한다. 제안된 모델은 실 환경에서 효과적으로 활용할 수 있도록 사용자 신분확인, 병원 권한확인, 진료기록 접근제어, 환자진단 등의 기능으로 구분한다. 또한, 사용자의 ID가 중앙의 서버에서 통합 관리되는 동시에 병원간 공유되는 사용자의 정보에 대한 프라이버시를 보호하기 위해서 사용자의 보안 레벨 및 권한에 따라 사용자의 ID를 병원에 분할 적용하여 제 3자에 의한 사용자의 프라이버시 침해 및 의료정보 유출을 예방한다.

개인건강정보의 2차이용 보호에 관한 국내외 법안 연구 (Research on the Domestic and Foreign Legislation about Secondary Use Protection for Personal Health Information)

  • 박한나;정부금;이동훈;정교일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.251-260
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    • 2010
  • 의료서비스와 IT 기술간의 융합으로 환자 개인의 건강정보가 전자의무기록(EHR)의 보급과 함께 빠르게 전자화되고 있다. 이와 함께 유헬스사회에 접어들면서 전자화 된 환자의 건강기록들을 진료 이외의 공중보건 및 의학 분야의 연구, 의료서비스 향상을 위해 사용하고자 하는 2차이용의 요구가 증가하고 있다. 개인건강정보의 2차이용으로 의학 분야의 발전의 매우 유익한 일이지만 부주의하게 개인의 건강정보를 이용하는 경우 환자 개인의 프라이버시 손상이 발생, 더불어 2차이용융 통한 연구나 서비스 발전에도 제한이 발생할 수 있다. 하지만 아직 개인건강정보를 이용한 2차적 이용에 대해 체계적인 연구나 논의가 없는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 개인건강정보의 2차이용과 관련하여 국내외의 법안들을 살펴보고 이를 비교 분석하여 앞으로 개인의 프라이버시를 존중하고 더불어 의료분야 서비스 있는 방향을 제시하고자 한다.

국내외 비식별화 기술에 관한 검토 분석에 따른 개인건강의료정보 보호를 위한 국내 특화 비식별화 기술 제안에 관한 연구 (Research of Specific Domestic De-identification Technique for Protection of Personal Health Medical Information in Review & Analysis of Overseas and Domestic De-Identification Technique)

  • 이필우;인한진;김철중;여광수;송경택;유기근;백종일;김순석
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제6권7호
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    • pp.9-16
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    • 2016
  • 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.

의료법의 개인정보보호에 관한 연구 (A Study on the Protection of Personal Information in the Medical Service Act)

  • 성수연
    • 의료법학
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    • 제21권2호
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    • pp.75-103
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    • 2020
  • 의료기술의 발전과 환자 진료 향상 등을 목적으로 빅데이터나 인공지능에 의료정보를 분석·활용하면 유전적 질병이나 암 등 특이 질병 등에 대비할 수 있어 의료정보가 공유되어야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 환자의 개인정보에 관한 활용과 보호는 동전의 양면과 같다. 의료기관 또는 의료인은 일반 정보처리자와 다른 환경적 특수성과 민감도가 높은 개인정보를 처리함에 있어 신중하여야 한다. 대체적으로 환자의 개인정보는 의료인이나 의료기관에서 수집·생성부터 파기까지 개인정보를 처리하고 있으나 의료법의 개인정보에 관한 용어 사용의 혼재되어 있거나 적용 범위가 명확하지 않아 판례의 해석에 의존하고 있다. 의료법 제23조의 전자의무기록에 저장·보관된 개인정보는 고유식별정보만을 의미하는 것이 아니라 진료기록부 등 의무기록의 개인정보와 동일하며, 그 내용은 인적 정보, 고유식별정보, 진료정보, 재산정보 등을 포함한다. 의료인이나 의료기관 개설자는 의료법 제24조의4 진료정보가 침해된 경우 제23조의 개인정보와 동일하게 취급하여야 하는지에 대해 전자의무기록에 환자의 민감정보가 기록·저장·보관되어 있으므로 특별히 개인정보 중 진료정보만을 의미한다고 볼 수 없다. 의료법 제19조의 정보 누설 금지는 업무상 알게 된 '비밀'에서 '정보'로 개정되었으나 명칭만 바뀌었을 뿐 보호법익은 형법상의 비밀과 동일하여 환자의 개인정보자기결정권을 보호하고 있지 못하다. 개인정보보호법과 지역보건법은 '업무상 알게 된 정보'에서의 보호법익을 개인정보자기결정권으로 보아 누출, 위조, 변조, 훼손 등 개인정보 침해 행위에 대하여 동일하게 벌칙을 규정하고 있다. 의료법의 개인정보 보호 규정은 용어의 정의가 불명확하여 정보주체 및 정보처리자, 국민에게 적용 범위 등 혼란을 일으킬 수 있어 용어가 통일적으로 정비되어야 할 필요가 있으며, 개인정보 보호에 관한 특별법인 의료법과 일반법인 개인정보보호법의 규정 내용이나 범위가 일치하지 않아 해석상 혼란이 생길 수 있어 개인정보 보호에 대하여 일정한 한계를 보인다. 환자의 개인정보는 민감정보로서 그 활용과 처리에 있어 안전하게 보호되어야 한다. 개인정보 보호 원칙에 따라 개인정보를 처리하여야 하며, 정보주체인 환자나 보호자의 권리인 사생활의 비밀과 자유, 인격권, 개인정보자기결정권을 보장하여야 할 것이다.

The perception and practice of privacy protection in some dental hygiene students

  • Lee, Seung-Hun
    • 한국치위생학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.561-570
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    • 2018
  • Objectives: This study explored the perception and practice of privacy protection of some dental hygiene students. Methods: On the basis of survey data from 126 respondents, the correlation between the perception and the practice was analyzed. Also the multiple regression analysis was performed on the variables that affect the practice. Cronbach's ${\alpha}$ of the questionnaire was more than 0.6. The items were scored on 5 points scale or true-false type. Results: The perception of privacy protection was 3.23 points, the law is 0.88 points, and the practice is 3.47 points. The educated students were more perceive than those who did not(p<0.05). The higher the perception, the higher the practice(r=0.230, p<0.01). The practice was influenced by the perception(p<0.05). Conclusions: Dental hygiene students should be educated to perceive and protect the personal and medical information of a patient. Also, an educational institutions need a efforts to protect personal information.

의료정보 유출의 문제점과 의료정보보호 (The Medical Information Protection and major Issues)

  • 전영주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.251-258
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    • 2012
  • 과거 종이로 기록되던 환자의 의료정보는 점점 현대과학의 눈부신 진화와 발전으로 현재는 종이를 대신하는 전자적 시스템인 전자의무기록시스템 형태로 발전되었다. 또한 병원에서 활용되는 모든 의료정보들이 전자적시스템을 이용하여 활용되고 있는 것이 현실이다. 그러나 과학기술의 발전과 더불어 의료정보의 피해 사례는 계속 증가할 것으로 보인다. 보험사기 예방을 위해 의료정보를 공유해야한다는 보험단체들의 주장, 개인정보를 얻기 위해 금전적 불법거래가 성행되고 있다는 뉴스 등을 접할때면 의료정보 보호에 관한 대책 마련이 절실함을 의미한다. 따라서 의료정보와 관련된 유출상의 문제점을 정확히 파악하는 것은 의료정보 유출의 부작용을 예방하고 의료정보 보호와 미비점을 보완하는 선결과제인 것이다. 따라서 현재의 의료법 및 개인정보보호법제만으로는 의료정보의 표준화와 의료정보보호 등을 규율할 수 없고, 의료정보에서 발생되는 여러 문제들을 보호하기에는 미흡하다고 판단된다. 따라서 본 논문은 미흡한 의료정보관련 법제의 연구를 위한 선결 과제로 의료정보의 유출로 발생될 수 있는 문제점을 파악하는 것이 무엇보다 중요하다고 판단되며, 이에 의료정보의 유출로 인한 문제점을 파악하고 의료정보를 보호할 수 있는 입법방안을 중심으로 연구하고자 한다.

Privacy-Preserving in the Context of Data Mining and Deep Learning

  • Altalhi, Amjaad;AL-Saedi, Maram;Alsuwat, Hatim;Alsuwat, Emad
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권6호
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    • pp.137-142
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    • 2021
  • Machine-learning systems have proven their worth in various industries, including healthcare and banking, by assisting in the extraction of valuable inferences. Information in these crucial sectors is traditionally stored in databases distributed across multiple environments, making accessing and extracting data from them a tough job. To this issue, we must add that these data sources contain sensitive information, implying that the data cannot be shared outside of the head. Using cryptographic techniques, Privacy-Preserving Machine Learning (PPML) helps solve this challenge, enabling information discovery while maintaining data privacy. In this paper, we talk about how to keep your data mining private. Because Data mining has a wide variety of uses, including business intelligence, medical diagnostic systems, image processing, web search, and scientific discoveries, and we discuss privacy-preserving in deep learning because deep learning (DL) exhibits exceptional exactitude in picture detection, Speech recognition, and natural language processing recognition as when compared to other fields of machine learning so that it detects the existence of any error that may occur to the data or access to systems and add data by unauthorized persons.

Blockchain based Online Pharmacy with Customer Privacy Protection

  • Im, Cheon Woon;Kim, Dong Han;Jang, Jung Eun;Shin, Eun Jung;Lee, Hyun Chul;Kim, Tae Hyun;Kim, Seong Whan
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.33-36
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    • 2021
  • Corona 19 minimizes face-to-face contact, and online untact platforms are emerging in the medical sector. However, there are potential risks of medicine expiration, medicine misuse, and responsible materials management for secure delivery. In this paper, we investigate three key functional requirements for online pharmacy, and design the blockchain based online pharmacy to meet the requirements. To protect the patient's privacy and to ensure tamper-free traceability, we incorporate the multi-level access authentication scheme for each participant (governments, medical circles, and patients). We show that our system guarantees patient's privacy without further system modification.

국내 병원 종사자들의 보안스트레스에 관한 연구 (A Study on the Hospital Worker's Security Stress)

  • 현승훈;이창무
    • 융합보안논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.41-49
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    • 2016
  • 오늘날 정보통신기술이 발달함에 따라 전산화된 의료정보의 유출 및 보호 문제가 사회적 이슈가 되었다. 더불어 정부에서도 의료기관의 정보보호를 위해 제도적 개선을 진행하고 있다. 그러나 의료기관의 정보보호 역량을 제고하기 위한 노력들은 자칫 의료기관 종사자들에게 스트레스를 증가시키고, 나아가 의료기관의 본질인 의료서비스의 질 하락을 야기할 수 있다. 따라서 의료기관이 관리하는 정보의 보호를 강화함에 있어서 의료기관 종사자들의 보안에 따른 스트레스 정도 및 그 선행요인들에 대해 연구할 필요성이 있다. 기존 연구를 분석하여 보안스트레스와 보안스트레스에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이를 통해 업무 과중, 프라이버시 침해 그리고 업무 불확실성이라는 변수를 도출하였다. 본 연구는 국내 병원 종사자들 123명의 데이터를 수집, SPSS 21.0을 사용하여 검증하였다. 본 연구의 결과로 업무 과중, 프라이버시 침해, 그리고 업무 불확실성의 일부는 보안 스트레스에 정(+)의 영향을 미치는 요인으로 나타났다.