• 지식경영연구
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• 제18권3호
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• pp.63-80
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• 2017

Big Data environment is established by accumulating vast amounts of data as users continuously share and provide personal information in online environment. Accordingly, the more data is accumulated in online environment, the more data is accessible easily by third parties without users' permissions compared to the past. By utilizing strategies based on data-driven, firms recently make it possible to predict customers' preferences and consuming propensity relatively exactly. This Big Data environment, on the other hand, establishes 'Dataveillance' which means anybody can watch or control users' behaviors by using data itself which is stored online. Main objective of this study is to identify the relationship between Dataveillance and users' online privacy protection behaviors. To achieve it, we first investigate perceived online service efficiency; loss of control on privacy; offline surveillance; necessity of regulation influences on users' perceived threats which is generated by Dataveillance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3826-3851
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• 2016

With traditional data storage solutions becoming too expensive and cumbersome to support Big Data processing, enterprises are now starting to outsource their data requirements to third parties, such as cloud service providers. However, this outsourced initiative introduces a number of security and privacy concerns. In this paper, homomorphic encryption is suggested as a mechanism to protect the confidentiality and privacy of outsourced data, while at the same time allowing third parties to perform computation on encrypted data. This paper also discusses the challenges of Big Data processing protection and highlights its differences from traditional data protection. Existing works on homomorphic encryption are technically reviewed and compared in terms of their encryption scheme, homomorphism classification, algorithm design, noise management, and security assumption. Finally, this paper discusses the current implementation, challenges, and future direction towards a practical homomorphic encryption scheme for securing outsourced Big Data computation.

• 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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권3호
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• pp.57-74
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• 2022

Recently, big data services have been used in various fields. In this situation, this research studied the intention to provide personal information from users, which is necessary to provide useful big data services. A survey was conducted on college students and ordinary people who have understood big data services. And path analysis was performed through Amos' structural equation. As a result of the study, it was found that privacy risks, trust in service providers, individual innovativeness, service incentives, social influence, and service design are major variables influencing the intention to provide personal information. And it was found that trust in service providers plays a mediating role in influencing the intention to provide personal information. In addition, big data services were classified into types for information acquisition and types related to purchase. Accordingly, it was further analyzed whether major variables differ in the path affecting the intention to provide personal information, and new implications were found. Companies that actually develop and provide big data services should establish different strategies by reflecting research results depending on the type of big data service provided.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1510-1532
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• 2017

In smart grid, privacy implications to individuals and their families are an important issue because of the fine-grained usage data collection. Wireless communications are utilized by many utility companies to obtain information. Network coding is exploited in smart grids, to enhance network performance in terms of throughput, delay, robustness, and energy consumption. However, random linear network coding introduces a new challenge for privacy preserving due to the encoding of data and updating of coefficients in forwarder nodes. We propose a distributed privacy preserving scheme for random linear network coding in smart grid that considers the converged flows character of the smart grid and exploits a homomorphic encryption function to decrease the complexities in the forwarder node. It offers a data confidentiality privacy preserving feature, which can efficiently thwart traffic analysis. The data of the packet is encrypted and the tag of the packet is encrypted by a homomorphic encryption function. The forwarder node random linearly codes the encrypted data and directly processes the cryptotext tags based on the homomorphism feature. Extensive security analysis and performance evaluations demonstrate the validity and efficiency of the proposed scheme.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.45-52
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• 2018

최근 BCI 기술이 등장함에 따라, 다양한 BCI 제품이 출시되고 있다. BCI 기술은 뇌파 정보를 직접 컴퓨터에 전달 가능하게 하는 기술이며, 이러한 기술은 생활에 많은 편의성을 가져다 줄 것이다. 그러나, 이러한 이면에는 정보보호의 문제가 존재한다. 특히, 뇌파정보는 일종의 개인 프라이버시로써 취급될 수 있으며, 뇌파정보를 클라우드 상에서 수집하여 빅데이터 기반으로 수집하고 분석할 시 심각한 개인정보노출이 우려된다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서의 안전한 Privacy-Preserving BCI 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 클라우드 환경에서 개인 식별을 방지하고 뇌파 데이터를 안전하게 보호할 수 있으며, 스니핑 및 내부자 공격 등에 안전하다는 장점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.767-779
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• 2013

개인정보보호 분야는 타 분야에 비해 통계 및 현황에 대한 정보가 부족하다. 또한 개인정보보호 분야는 정보화, 정보보안, 법 등 어느 분야에도 일방적으로 속하지 않아 부수적으로만 실태 파악이 되고 있어 앞으로도 한계가 있을 것이다. 본 논문에서는 약 11만 개의 개인정보처리자가 공개하고 있는 개인정보 처리방침을 이용하여 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하여 이를 분석할 수 있는 방안을 제시하고 실제 결과를 보여준다. 제시된 방안은 데이터의 품질이 보장되고 시간과 비용을 절감할 수 있어 기존 방식에 비해 결과에 대한 정확성과 현황 파악에 대한 신속성에 있어 유리하다. 또한 다양한 분석이 가능하여 개인정보보호에 대한 실태 파악의 새로운 돌파구 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 개인정보보호와 빅데이터 분야의 접목을 통해 개인정보보호의 발전 방안을 제시하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.155-164
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• 2016

본 논문에서는 국내외에서 발표된 빅데이터 플랫폼을 조사 및 분석하였다. 분석결과 각 플랫폼에서 개인정보보안에 문제점이 있었다. 특히 빅데이터 플랫폼에 많이 사용되는 대표적인 NoSQL DB인 HBase에 저장된 빅데이터 개인정보 암호화의 취약점과, DB에 저장된 데이터를 암 복호화 할 때에 시스템에 부하가 발생하는 것이다. 이에 본 논문에서는 HBase의 암호화 방법, 암 복호화시 시스템 및 네트워크 통신의 부하를 경감시키는 방안과 빅데이터 플랫폼의 각 단계에 개인정보관리체계(PIMS)를 적용하는 방안을 제시한다. 그리고 이것이 반영된 새로운 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 따라서 제안된 빅데이터 플랫폼은 개인정보보안강화 및 시스템 성능의 효율성 확보로 빅데이터 사용의 활성화에 크게 기여할 것이라 판단된다.

• 정보화정책
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• 제21권4호
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• pp.20-39
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• 2014

빅데이터 시대의 도래는 산업 발전에 대한 긍정적 시각과 함께 개인정보보호 및 프라이버시 침해와 관련한 우려 또한 낳고 있다. 이러한 상황에서 최근 방송통신위원회는 빅데이터 환경에서 개인정보 수집과 이용 범위를 규정하는 '빅데이터 가이드라인(안)'을 제시하였다. 그러나 동 '가이드라인(안)'은 산업 진흥에 목적을 두고 있어, 기존 "개인정보보호법"과 충돌하는 내용을 많이 포함하고 있는 상황이다. 이에 시민단체들은 정보주체의 인권이나 프라이버시를 침해할 수 있다는 이유로 제정을 강력히 반대하며, 결국 개인정보위원회는 최근 전면 재검토를 요청했다. 따라서 본 논문에서는 현 '가이드라인(안)'의 한계점을 분석하고, 국내 외 관련 법률을 검토하여, 개인정보보호를 통한 프라이버시 침해를 최소화하는 방향에서 기업들이 빅데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 법과 제도적 정비 방안에 대해 논의한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.679-691
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• 2020

향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.