As deep learning has become an essential part of human lives, the requirement for Deep Learning as a Service (DLaaS) is growing. Since using remote cloud servers induces privacy concerns for users, a Fully Homomorphic Encryption (FHE) arises to protect users' sensitive data from a malicious attack in the cloud environment. However, the FHE cannot support several computations, including the most popular activation function, Rectified Linear Unit (ReLU). This paper analyzes several polynomial approximation methods for ReLU to utilize FHE in DLaaS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3398-3415
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2023
Internet-of-Things (IoT) is an emerging technology that interconnects millions of small devices to enable communication between the devices. It is heavily deployed across small scale to large scale industries because of its wide range of applications. These devices are very capable of transferring data over the internet including critical data in few applications. Such data is exposed to various security threats and thereby raises privacy-related concerns. Even devices can be compromised by the attacker. Modern cryptographic algorithms running on traditional machines provide authentication, confidentiality, integrity, and non-repudiation in an easy manner. IoT devices have numerous constraints related to memory, storage, processors, operating systems and power. Researchers have proposed several hardware and software implementations for addressing security attacks in lightweight encryption mechanism. Several works have made on lightweight block ciphers for improving the confidentiality by means of providing security level against cryptanalysis techniques. With the advances in the cipher breaking techniques, it is important to increase the security level to much higher. This paper, focuses on securing the critical data that is being transmitted over the internet by PRESENT using key-based dynamic S-Box. Security analysis of the proposed algorithm against other lightweight block cipher shows a significant improvement against linear and differential attacks, biclique attack and avalanche effect. A novel key-based dynamic S-Box approach for PRESENT strongly withstands cryptanalytic attacks in the IoT Network.
Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.
Sung Il Hwang;Joon Seo Lim;Ro Woon Lee;Yusuke Matsui;Toshihiro Iguchi;Takao Hiraki;Hyungwoo Ahn
Korean Journal of Radiology
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제24권10호
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pp.952-959
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2023
Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1518-1539
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2024
Artificial intelligence-enabled business models aim to improve decision-making, operational efficiency, innovation, and productivity. The presented systematic literature review is conducted to highlight elucidating the utilization of artificial intelligence (AI) methods and techniques within AI-enabled businesses, the significance and functions of AI-enabled organizational models and frameworks, and the design parameters employed in academic research studies within the AI-enabled business domain. We reviewed 39 empirical studies that were published between 2010 and 2023. The studies that were chosen are classified based on the artificial intelligence business technique, empirical research design, and SLR search protocol criteria. According to the findings, machine learning and artificial intelligence were reported as popular methods used for business process modelling in 19% of the studies. Healthcare was the most experimented business domain used for empirical evaluation in 28% of the primary research. The most common reason for using artificial intelligence in businesses was to improve business intelligence. 51% of main studies claimed to have been carried out as experiments. 53% of the research followed experimental guidelines and were repeatable. For the design of business process modelling, eighteen AI mythology were discovered, as well as seven types of AI modelling goals and principles for organisations. For AI-enabled business models, safety, security, and privacy are key concerns in society. The growth of AI is influencing novel forms of business.
본 연구에서는 정보시스템 관련 교육의 정도와 인터넷 활용 능력이 인지된 보안성 우려에 어떠한 영향을 미치며, 기술수용모델에 기반을 두어 이 세 변수가 온라인 거래 의도에는 어떻게 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 또한 스마트 폰을 이용하여 필요로 하는 제품을 구매하는 사례가 증가하는 추세이므로 기존 인터넷을 이용할 경우와 스마트 폰을 이용할 경우로 구분하여 비교 분석하였다. 실증 분석 결과, 정보시스템 관련 교육의 정도, 인터넷 활용 능력, 인지된 보안성 우려는 인지된 유용성 및 인지된 사용 용이성을 매개로 하여 온라인 거래 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 예상했던 것과 달리, 정보시스템 관련 교육을 많이 받을수록 해킹이나 프라이버시 침해 사례들을 더 많이 알게 되어 보안에 대해 더 우려하게 되며, 따라서 인터넷을 통한 거래가 많은 노력을 요구한다고 믿었다. 또한 정보시스템 관련 교육을 많이 받을수록 보안에 대해 더 우려하게 되므로, 인지된 보안성 우려는 인지된 유용성에 부(-)의 영향이 아니라 정(+)의 영향을 미쳤다. 마지막으로 정보시스템 관련 교육의 정도는 인터넷 거래의 유용성이나 인터넷 거래의 사용 용이성을 인지하는 것과는 관련이 있으나, 스마트 폰의 유용성이나 스마트 폰의 사용 용이성을 인지하는 것과는 관련이 없는 것으로 나타났다.
생체인식은 개인의 유일하면서 변화하지 않는 생체의 특징을 이용하여 개인의 본인 여부를 판별하는 방법으로써 널리 사용되어 왔다. 생체정보의 고유 불변한 특징을 저장하는 것은 개인정보의 노출에 따른 보안상의 문제점을 갖고 있으며 이를 해결하기 위해 제안된 방법이 가변생체인식 (cancelable biometrics)이다. 가변생체인식은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 생체 인식방법이다. 본 논문에서는 변환 생체인식의 한 가지 방법으로써 얼굴 생체정보의 새로운 이진화 방법을 제안한다. 얼굴 생체정보의 이진화를 위한 특징추출은 얼굴정보의 부분적 변화에 강인한 영역기반 주성분 분석(Subpattern-based PCA)을 이용하였으며 이로부터 얻어진 특징을 보조정보에 기반한 방법으로 이진화 하였다. 획득된 이진비트열은 영역기반 주성분 분석의 사용으로 여러 얼굴 영역의 고려와 함께, 선택된 주성분 개수만큼의 계수들에 대한 이진화 값들을 포함하고 있다. 이러한 서로 다른 얼굴영역의 여러 주성분들에서 추출된 이진비트열중 구분력이 좋은 비트 값들을 선택하였으며, 선택된 비트 값들은 이진화를 위한 보조 정보가 노출된 경우에서도 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보여준다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
오늘날 빈번하게 발생하는 각종 개인정보침해 사고의 증가는 사용자에게 자신의 의지를 바탕으로 개인정보를 통제 및 관리하고자 하는 의지를 발생시킴에 따라, 개인정보에 대한 심리적 소유감을 형성하게 하였다. 이에 본 연구는 무형의 개인정보를 실제로 소유한 것과 같이 개인이 인지하는 상태를 '개인정보 소유감'으로 정의하였으며, 이를 바탕으로 개인정보 소유감에 영향을 미치는 요인과의 관계를 도출하고자 한다. 또한 개인정보 소유감이 개인의 인지된 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향을 추가적으로 살펴보는 것에 주된 연구 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 거주하는 400명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 수집된 데이터는 구조방정식 모형을 통하여 분석되었다. 분석 결과, 개인정보에 대한 책임감, 자기 동일성, 소속감이 각각 인지된 개인정보에 대한 소유감을 증가시키는 반면에 자기 효능감은 개인정보 소유감에 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 개인이 인지하는 개인정보 소유감이 증가할수록 개인의 정보 프라이버시 염려가 심화되었다. 이와 같은 본 연구의 결과는 무형의 개인정보를 유형의 자산과 같이 개인이 인지할 수 있다는 것을 밝힘에 따라, 개인정보에 대한 사용자의 심리적 소유감과 관련된 연구의 확장에 기여한다. 나아가, 본 연구는 향후 기업에서 고객의 개인정보를 효과적으로 수집 및 활용하기 위해서는 고객이 인지하는 개인정보 소유감의 이해가 선행되어야 함을 시사한다.
위치기반 서비스는 데스크톱 기반에서 활용하던 과거의 온라인 커머스(Online Commerce)와는 차별적인 서비스 특성을 지닌다. 장소에 상관없이 이동 통신 기기를 활용하여 온라인에 접속하여 온라인 쇼핑을 활용할 수 있으며, 보다 편하게 사용자의 편의를 보장해준다. 위치 별로 특정적인 쇼핑 정보, 서비스 정보를 제공함으로써, 소비자에게 위치에 따른 편익을 제공할 수 있게 되었다. 또한 위치뿐만 아니라 다양한 희소성 정보를 제공함으로써, 소비자의 구매 욕구를 증대 시키게 된다. 본 연구에서는 위치기반 서비스에서 희소성의 제공 단계에 따라 소비자의 구매의도 변화에 어떤 영향을 주는지에 대하여 연구하였다. 희소성의 단계는 첫째, 희소성이 없는 단계, 둘째, 시간제한 정보를 제공하는 단계, 셋째, 수량 제한 정보를 제공하는 단계, 넷째, 시간, 수량 제한을 제공하는 단계로 실험 설계하여 실험 자극물을 통한 4집단 분석을 진행하였다. 위치기반 서비스의 특성인 편재성과 상호작용성, 프라이버시 염려의 변수들을 추가하여 희소성의 단계에 따른 종속변수의 영향력 차이에 대하여 확인하고자 하였다. 분석결과, 시간제한과 수량 제한 희소성 자극물은 편재성, 상호작용성과 소비자의 구매의도에 조절 효과를 나타냈으며, 해당 변수들도 직간접적으로 긍정적 영향을 주었다. 프라이버시 염려는 소비자의 구매의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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