4차 산업혁명시대에 접어들면서 정보기술의 발전으로 인해 다양한 편익과 함께 프라이버시 이슈에 대한 사회적 관심 또한 증가해 왔다. 빅데이터를 통한 개인의 프라이버시 침해 위협 가능성이 높아지게 됨에 따라, 프라이버시에 대한 관리 및 보호에 대한 학술적 논의 또한 활발해지기 시작하였다. 전통적인 관점의 프라이버시는 기본적 인권으로 다양한 차원에서 정의된 반면, 최근의 연구 동향에 따르면 대부분 온라인상에서의 개인정보보호라는 정보 차원의 프라이버시에 대해서만 주로 논의하고 있다. 이러한 제한적 논의는 이론적 개념과 실제 인식 간의 왜곡을 초래할 뿐만 아니라 프라이버시 개념의 학술적 정의 및 사회적 합의를 더욱 어렵게 만드는 요인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 최근 1년 동안 포탈 사이트 12,000건의 뉴스데이터를 바탕으로 온라인상에서 노출되는 프라이버시 개념을 분석하여 이론적 개념과 사회적으로 통용되는 개념의 차이를 비교 분석한다. 이러한 실증적 접근은 변화하고 있는 프라이버시 개념에 대한 이해와 국내 상황에 맞는 프라이버시 개념화를 위한 연구 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
온라인상에 축적되는 디지털 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 데이터들은 매우 큰 잠재적 가치를 갖고 있다. 국가 및 기업들은 방대한 양의 데이터로부터 다양한 부가가치를 창출하고 있으며 데이터 분석 기술에 많은 투자를 하고 있다. 그러나 데이터 분석에서 발생하는 프라이버시 문제는 데이터의 활용을 저해하는 큰 요인으로 작용하고 있다. 최근 신경망 모델 기반의 분석 기술에 대한 프라이버시 침해 공격들이 제안됨에 따라 프라이버시를 보존하는 인공 신경망 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 이에 따라 엄격한 프라이버시를 보장하는 차분 프라이버시 분야에서 다양한 프라이버시 보존형 인공 신경망 기술에 대한 연구가 수행되고 있지만, 신경망 모델의 정확도와 프라이버시 보존 강도 사이의 균형이 적절하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 프라이버시와 모델의 성능을 모두 보존하고 모델 전도 공격에 저항성을 갖는 차분 프라이버시 기술을 제안한다. 또한, 프라이버시 보존 강도에 따른 모델전도 공격의 저항성을 분석한다.
스마트 그리드 환경에서 소비자의 개인 프라이버시를 보호하기 위해서, 민감한 개인정보 데이터에 대한 보안 정책과 기술 프레임워크를 마련하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 스마트 그리드에서의 개인정보보호를 위해서 제안된 데이터 비밀분산 관련 기법들을 소개하고, 기존 기법들의 문제점을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 분산 복원 알고리즘에서 라운드 횟수를 감소시키고, 데이터베이스의 개수 또한 조절할 수 있도록 함으로써 효율성과 안전성 측면에서 향상됨을 보여준다.
방문 측정 방식은 많은 방문자, 서버들 그리고 서버들에 의해 처리되는 방문자의 정보를 수집하는 감사 기관으로 구성된다. 많은 효율적이고 안전한 방문 측정 방식들이 문헌상에 제안되어 있지만, 이들은 방문자의 프라이버시 문제를 고려하고 있지 않다. 관련 연구에서의 이러한 제약을 완화하기 위하여, 인터넷상의 방문자의 프라이버시를 보호하는 방문 측정 방식을 제안하고자 한다. 좀 더 구체적으로, 방문자와의 감사 기관 사이에 RSA 기반 blind signature를 적용하였다. 만일 방문자가 2회 이상의 방문 정보를 서버에 보내게 되는 경우, 서버나 감사 기관에 의해 방문자의 신분은 드러나게 된다.
정보기술의 발달로 방대한 고객정보를 확보할 수 있게 되었지만, 이와 더불어 고객정보를 수집하고 활용함에 있어 다양한 정보보안의 문제가 발생되고 있다. 이에 본 연구는 정보보안 우려감의 개념을 기반으로 소비자 정보보안 우려감과 소비자의 개인적 특성(자기효능감, 디지털활용능력, 소비자소외감), 그리고 고객만족도 및 구매의도 간 상관관계를 검증하고자 한다. 학술적으로 본 연구는 정보보안 우려감의 개념과 측정방식을 규명하여 실증모형 검증으로 확장하였다는 의의가 있으며, 실무적으로 이러한 정보보안우려감의 개념을 기반으로 온라인 쇼핑몰 공급자들은 고객의 정보보안우려감을 완화할 수 있는 방법을 개발할 수 있을 것으로 본다.
Kim, Wonkyung;Lee, Kukheon;Lee, Sangjin;Jeong, Doowon
Journal of Information Processing Systems
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제18권2호
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pp.245-257
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2022
In the Internet of Things (IoT) era, the types of devices used by one user are becoming more diverse and the number of devices is also increasing. However, a forensic investigator is restricted to exploit or collect all the user's devices; there are legal issues (e.g., privacy, jurisdiction) and technical issues (e.g., computing resources, the increase in storage capacity). Therefore, in the digital forensics field, it has been a challenge to acquire information that remains on the devices that could not be collected, by analyzing the seized devices. In this study, we focus on the fact that multiple devices share data through account synchronization of the online platform. We propose a novel way of identifying the user's interest through analyzing the remnants of targeted advertising which is provided based on the visited websites or search terms of logged-in users. We introduce a detailed methodology to pick out the targeted advertising from cache data and infer the user's interest using deep learning. In this process, an improved learning model considering the unique characteristics of advertisement is implemented. The experimental result demonstrates that the proposed method can effectively identify the user interest even though only one device is examined.
The digital forensic analysis ensures the integrity of confiscated data by calculating hash values for seizure and search of digital evidence and receiving confirmation and signature from participants. However, evidence that is irrelevant to the alleged offense needs to be deleted even after seizure from the point of view of privacy. But the hash value is altered by deleting the irrelevant data from the image file, one will not be able to prove that the file is in the initial state when it was seized. Therefore, in this paper, a study was conducted to support the integrity of the digital evidence, even if some of the seized digital evidence was deleted or damaged during the seizure search. The hash value of each data is calculated and hash value of the combination of hash values are also calculated. Even if the unrelated evidence is deleted from the seized evidence regardless of file system such as FAT or NTFS, the suggested method presented a way to provide the integrity that proves there is no change in the evidence file.
빅데이터 시대의 도래로 다양한 데이터들이 발생되고 있다. 많은 산업 부분에서는 이러한 데이터들을 수집하여 분석하고자 한다. 하지만 사용자 정보 수집은 직접적인 개인정보 유출을 초래할 수 있다. 구글(Google) 사에서 제안한 지역 차분 프라이버시 기법은 데이터 변조를 통해 사용자 정보 수집에 있어 발생할 수 있는 개인정보 유출을 방지한다. 이러한 데이터 변조를 통한 개인정보 유출 방지는 그 변조되는 정도가 높을수록 개인정보를 강력히 보장하지만 이와 반대로 데이터의 활용도는 현저히 떨어진다. 그래서 데이터 변조의 정도를 데이터 수집목적에 적합하게 설정해야한다. 본 논문에서 제시하는 시뮬레이션 도구는 지역 차분 프라이버시를 만족하는 사용자 정보 수집에 있어 설정해야하는 다양한 변수값을 데이터 수집환경에 맞게 적용함으로써 데이터 수집가가 자신의 환경에 맞는 데이터 수집을 할 수 있도록 지원한다.
인터넷에 산재되어 있는 사용자 개인정보의 오남용은 더 이상 간과할 수 없는 문제이다. 개인정보의 유통은 반드시 소유자의 허가 하에서만 이루어져야 하고, 개인정보를 관리하는 사이트는 인터넷에 익숙하지 않은 사용자들에게 개인정보 유출에 관한 두려움을 없애줄 수 있는 환경을 제공하여야 한다. 본 논문은 인터넷 Identity 관리시스템에서 개인정보를 안전하게 관리하고 유통할 수 있는 기술을 소개한다. 개인정보의 소유자가 자신의 정보를 관리하는 방법, 정보 관리 시스템 차원에서 사용자 정보를 관리하기 위한 정책, 개인정보 접근을 제어하는 Privacy Controller 등 여러 관점에서의 프라이버시 인가 기술을 제안한다. 그리고, 정책 기반의 프라이버시 인가 기술을 인터넷 Identity 관리 시스템에 적용하기 위한 다양한 모델을 제시한다.
사이버 공간 내 디지털 증거 데이터는 수정 및 삭제되기 쉬우며 실시간으로 변경사항이 반영되므로 사건 발생 시점 이후 증거 데이터의 빠른 획득이 필요하다. 클라이언트 측에서의 증거 수집은 별도의 행정절차로 인한 시간 지연 없이 데이터를 획득할 수 있다는 장점이 있지만, 대용량 데이터의 수집에 있어서는 마찬가지로 수집 시간 지연 문제에 취약하다. 따라서 본 논문에서는 사이버 공간 내 주요 웹 기반 서비스를 중심으로, 클라이언트 측면에서의 자동화 된 증거 수집 방식을 제안하여 대용량 데이터에 대한 효율적인 증거 수집이 가능하도록 한다. 나아가 제안한 방식을 사용하고 수집한 디지털 증거의 법정제출시점까지의 무결성을 보장하는 사이버 공간 내 디지털 증거 수집 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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