Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.1057-1071
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2016
Privacy-right infringement using unmanned aerial vehicle (UAV) usually occurs due to the unregistered small UAV with the image data processing equipment. In this paper we propose that privacy protection acts, Personal Information Protection Act, Information and Communications Network Act, are complemented to consider the mobility of image data processing equipment installed on UAV. Furthermore, we suggest the regulations for classification of small UAVs causing the biggest concern of privacy-right infringement are included in aviation legislations. In addition, technological countermeasures such as recognition of UAV photographing and masking of identifying information photographed by UAV are proposed.
A number of context information is shared through social network service(SNS). Among them, we focused on the information which is rarely shared for various reasons. The result indicated that users prefer to avoid certain types of context information because of: 1)containing socially unacceptable content, 2)laking of desire for disclosure, and 3)potential risk of privacy. Concerning privacy concern, it was found that users developed their own management strategy to control context information rather than employing existing system features. Drawing on Communication Privacy Management(CPM) theory, we analyzed findings and suggested guidelines for system design.
As many companies have been interested in big data, they have invested a lot of resources to get more customer data. Some companies try to trade the data illegally. In order to collect more customer data, companies provide various incentive programs to customers. However, their results are normally much less than their expectations. This study focuses on exploring the relative importance of the factors which influence customer attitudes to providing his/her personal information. This study conducts a conjoint analysis to assess trade-offs among the five influential factors-monetary reward, concern for data collection, concern for secondary use, concern for unauthorized use, and concern for errors. This study finds that the customer attitude to providing personal information is most influenced by the concern for secondary use. Furthermore, it shows that there are some differences between the light internet user group and the heavy internet user group in the relative importances of these factors. The monetary rewards appeal to the heavy internet users, rather than the light internet users.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.6
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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.
This study categorizes the factors that affect the intention to continue using ChatGPT into positive motivational factors (personalization, social influence) and negative motivational factors (privacy concern, perceived risk) and investigates whether they affect the intention to continue using ChatGPT through information trust, performance expectancy, and effort expectancy. To this end, a survey was conducted among 265 adults in their 20s and above who have used ChatGPT service. The results showed that personalization and social influence had a defining effect on information trust, performance expectancy, and effort expectancy. For privacy concern, we found a negative effect of wealth on performance expectations, but not on effort expectations. Perceived risk had a negative effect on performance expectancy and effort expectancy. In addition, information trust, performance expectancy, and effort expectancy have a defining effect on continuance intention. This study extends the scope of existing research that focuses on positive factors, deepens our the understanding of ChatGPT. It also provides useful suggestions for continued use of ChatGPT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3199-3218
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2019
Location-based services (LBSs) have become popular in recent years due to the ever-increasing usage of smart mobile devices and mobile applications through networks. Although LBS application provides great benefits to mobile users, it also raises a sever privacy concern of users due to the untrusted service providers. In the lack of privacy enhancing mechanisms, most applications of the LBS may discourage the user's acceptance of location services in general, and endanger the user's privacy in particular. Therefore, it is a great interest to discuss on the recent privacy-preserving mechanisms in LBSs. Many existing location-privacy protection-mechanisms (LPPMs) make great efforts to increase the attacker's uncertainty on the user's actual whereabouts by generating a multiple of fake-locations together with user's actual positions. In this survey, we present a study and analysis of existing LPPMs and the state-of-art privacy measures in service quality aware LBS applications. We first study the general architecture of privacy qualification system for LBSs by surveying the existing framework and outlining its main feature components. We then give an overview of the basic privacy requirements to be considered in the design and evaluation of LPPMs. Furthermore, we discuss the classification and countermeasure solutions of existing LPPMs for mitigating the current LBS privacy protection challenges. These classifications include anonymization, obfuscation, and an encryption-based technique, as well as the combination of them is called a hybrid mechanism. Finally, we discuss several open issues and research challenges based on the latest progresses for on-going LBS and location privacy research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.3
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pp.47-57
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2013
Location privacy has been a serious concern for mobile users who use location-based services to acquire geographical location continuously. Spatial cloaking technique is a well-known privacy preserving method, which blurs an exact user location into a cloaked area to meet privacy requirements. However, cloaking for continuous moving object suffers from cloaked area size problem as it is unlikely for all objects travel in the same direction. In this paper, we propose a grid-based privacy preservation method with an improved Earth Mover's Distance(EMD) metric weight update scheme for semantic cloaking. We also define a representative cloaking area which protects continuous location privacy for moving users. Experimental implementation and evaluation exhibit that our proposed method renders good efficiency and scalability in cloaking processing time and area size control. We also show that our proposed method outperforms the existing method by successfully protects location privacy of continuous moving objects against various adversaries.
The current study aims to examine what determinants have influences on voluntary self-disclosure in the usage of micro-blogging. Even though the usages of micro-blogging have increased at an exponential rate in South Korea, it has been not well understood the process in which people voluntarily disclose their self-information. In this regard, we tried to examine self-disclosure process on micro-blogging based on Theory of Planned Behavior (TPB). For this purpose, attitudes towards self-disclosure, subjective norm, and perceived behavioral control were set as the antecedents to self-disclosure behavior. The influences of factors including privacy concern, playfulness, informational motivation for social participation, and relational motivation on the attitude were also investigated. The results of an online survey revealed that attitude toward self-disclosure, subjective norm, and perceived behavioral control anticipated the self-disclosure behavior at a statistically significant level. The attitude was not influenced by privacy concern, informational and relational motivation, but by playfulness. The implications of these results are also discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3219-3237
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2019
The Cloud Computing is growing rapidly in the current IT industry. Cloud computing has become a buzzword in relation to Grid & Utility computing. It provides on demand services to customers and customers will pay for what they get. Various "Cloud Service Provider" such as Microsoft Azure, Google Web Services etc. enables the users to access the cloud in cost effective manner. However, security, privacy and integrity of data is a major concern. In this paper various security challenges have been identified and the survey briefs the comprehensive overview of various security issues in cloud computing. The classification of security issues in cloud computing have been studied. In this paper we have discussed security challenges in cloud computing and also list recommended methods available for addressing them in the literature.
Collection and use of personal information have enabled firms to improve their value propositions by offering personalization. On the other hand, they have caused widespread concerns by consumers that their privacy is invaded. Because previously distributed personal information can be integrated and utilized to offer more personalized services, those concerns may be intensified with the progress of the digital convergence environment. In this study, factors for privacy invasion and their impact on the privacy concerns are suggested. Then, an empirical study is conducted to examine some of the suggestions. From the analysis, several results are derived. First, as more personal data are collected, secrecy and autonomy concerns increase exponentially rather than steadily. Second, as targeting accuracy is improved, greater secrecy and autonomy concerns are expressed by consumers, but less seclusion concerns. Finally, monetary reward such as coupons can reduce seclusion concerns when targeting accuracy is high. Based on the results, implications for managing consumer privacy concerns are provided under digital convergence environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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