Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.3
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pp.447-461
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2012
A social network service(SNS) is gaining popularity as a new real-time information sharing mechanism. However, the user's privacy infringement is occurred frequently because the information that is shared through a social network include the private information such as user's identity or lifestyle patterns. To resolve this problem, the research about privacy preserving data sharing in social network are being proceed actively. In this paper, we proposed the efficient scheme for privacy preserving data sharing in social network. The proposed scheme provides an efficient conjunctive keyword search functionality. And, users who granted access right to storage server can store and search data in storage server. Also,, our scheme provide join/revocation functionality suited to the characteristics of a dynamic social network.
Privacy preserving multiset union (PPMU) protocol allows a set of parties, each with a multiset, to collaboratively compute a multiset union secretly, meaning that any information other than union is not revealed. We propose efficient PPMU protocols, using multiplicative homomorphic cryptosystem. The novelty of our protocol is to directly encrypt a polynomial by representing it by an element of an extension field. The resulting protocols consist of constant rounds and improve communication cost. We also prove the security of our protocol against malicious adversaries, in the random oracle model.
In this paper, a new algorithm has been presented that helps to preserve diversity as well as to enhance the convergence speed of the evolutionary programming. This algorithm is based on the cell partitioning of search region for preserving the diversity. Until now, the greater part of researches is not concerned about preserving the diversity of individuals in a population but improving convergence speed. Although these evolutions are started from multi-point search at the early phase, but at the end those search points are swarming about a one-point, the strong candidate. These evolutions vary from the original idea in some points such as multi-point search. In most case we want to find the only one point of the best solution not several points in the vicinity of that. That is why the cell partitioning of search region has been used. By restricting the search area of each individual, the diversity of individual in solution space is preserved and the convergence speed is enhanced. The efficiency of the proposed algorithm has been verified through benchmark test functions.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.71-76
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2010
Scalable video coding (SVC) has been standardized as an extension of the H.264/AVC standard. SVC allows straightforward adaptation of video streams by providing layered bit streams. In this paper, we propose a SVC video-based multicasting system preserving scalable security which is able to provide a SVC video service while maintaining information security. In order to maintain information security between a server and a client during all transmission time, the proposed system immediately performs a packet filtering process without decoding with respect to encrypted data received in a routing device, thereby reducing an amount of calculations and latency.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.2
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pp.57-66
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2008
There have been proposed various copyright protection protocols in network-based digital multimedia distribution framework. However, most of conventional copyright protection protocols are focused on the stability of copyright information embedding/extracting and the access control to data suitable for user's authority but overlooked the privacy of copyright owner and user in authentication process of copyright and access information. In this paper, we propose a solution that builds a privacy-preserving proof of copyright ownership of digital contents in conjunction with keyword search scheme. The appeal of our proposal is three-fold: (1) content providers maintain stable copyright ownership in the distribution of digital contents; (2) the proof process of digital contents ownership is very secure in the view of preserving privacy; (3) the proposed protocol is the copyright protection protocol added by indexing process but is balanced privacy and efficiency concerns for its practical use.
Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4463-4483
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2019
Privacy-preserving collaborative filtering schemes take privacy concerns into its primary consideration without neglecting the prediction accuracy. Different schemes are proposed that are built upon different data partitioning scenarios such as a central server, two-, multi-party or peer-to-peer network. These data partitioning scenarios have been investigated in terms of claimed privacy promises, recently. However, to the best of our knowledge, any peer-to-peer privacy-preserving scheme lacks such study that scrutinizes privacy promises. In this paper, we apply three different attack techniques by utilizing auxiliary information to derive private ratings of peers and conduct experiments by varying privacy protection parameters to evaluate to what extent peers' data can be reconstructed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.383-393
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2013
Data stream mining is a technique to obtain the useful information by analyzing the data generated in real time. In data stream mining technology, frequent itemset mining is a method to find the frequent itemset while data is transmitting, and these itemsets are used for the purpose of pattern analyze and marketing in various fields. Existing techniques of finding frequent itemset mining are having problems when a malicious attacker sniffing the data, it reveals data provider's real-time information. These problems can be solved by using a method of inserting dummy data. By using this method, a attacker cannot distinguish the original data from the transmitting data. In this paper, we propose a method for privacy preserving frequent itemset mining by using the technique of inserting dummy data. In addition, the proposed method is effective in terms of calculation because it does not require encryption technology or other mathematical operations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4442-4466
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2016
This paper proposes a privacy-preserving aggregation scheme based on the designed P-Gene (PAPG) for sensor networks. The P-Gene is constructed using the designed erasable data-hiding technique. In this P-Gene, each sensory data item may be hidden by the collecting sensor node, thereby protecting the privacy of this data item. Thereafter, the hidden data can be directly reported to the cluster head that aggregates the data. The aggregation result can then be recovered from the hidden data in the cluster head. The designed P-Genes can protect the privacy of each data item without additional data exchange or encryption. Given the flexible generation of the P-Genes, the proposed PAPG scheme adapts to dynamically changing reporting nodes. Apart from its favorable resistance to data loss, the extensive analyses and simulations demonstrate how the PAPG scheme efficiently preserves privacy while consuming less communication and computational overheads.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1707-1718
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1996
Given a signal net N=s, 1,...,n to be the set of nodes, with s the source and the remaining nodes sinks, an MRDPT (minimum-cost rectilinear Steiner distance -preserving tree) has the property that the length of every source to sink path is equal to the rectilinear distance between the source and sink. The minimum- cost rectilinear Steiner distance-preserving tree minimizes the total wore length while maintaining minimal source to sink length. Recently, some heuristic algorithms have been proposed for the problem offending the MRDPT. In this paper, we investigate an optimal structure on the MRDPT and present a theoretical breakthrough which shows that the min-cost flow formulation leads to an efficient O(n2logm)2) time algorithm. A more practical extension is also in vestigated along with interesting open problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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