정보사회에 있어서 개인정보보호는 가장 중요한 윤리적 이슈 중 하나이다. 특히 업무특성상 진료를 목적으로 민감한 개인의 의료정보를 수집, 저장 및 처리하고 있는 의료기관의 경우 정보 유출시 개인의 사생활에 심각한 피해를 야기할 수 있다. 본 연구는 의료기관 소비자 관점에서 개인의료정보에 대한 일반적인 고객의 염려를 측정하기 위한 개인의료정보 프라이버시 염려 측정도구를 개발하고 타당도를 검증하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 기초로 개인의료정보 프라이버시 염려 측정도구를 개발하였으며, 개발된 측정도구에 대한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하여 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 본 연구를 통해 개발된 측정도구는 국민의 개인의료정보보호에 대한 염려수준 및 관심 영역을 파악하여 적절한 개인정보보호 정책을 수립하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대되며, 의료기관의 경우 의료서비스 소비자가 우려하는 해당 의료기관의 개인의료정보보호 문제점 및 그 수준을 파악하여 합리적인 대책을 도출하는 데 유용할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.1043-1063
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2019
With delegating proxy to process data before outsourcing, data owners in restricted access could enjoy flexible and powerful cloud storage service for productivity, but still confront with data integrity breach. Identity-based data auditing as a critical technology, could address this security concern efficiently and eliminate complicated owners' public key certificates management issue. Recently, Yu et al. proposed an Identity-Based Public Auditing for Dynamic Outsourced Data with Proxy Processing (https://doi.org/10.3837/tiis.2017.10.019). It aims to offer identity-based, privacy-preserving and batch auditing for multiple owners' data on different clouds, while allowing proxy processing. In this article, we first demonstrate this scheme is insecure in the sense that malicious cloud could pass integrity auditing without original data. Additionally, clouds and owners are able to recover proxy's private key and thus impersonate it to forge tags for any data. Secondly, we propose an improved scheme with provable security in the random oracle model, to achieve desirable secure identity based privacy-preserving batch public auditing with proxy processing. Thirdly, based on theoretical analysis and performance simulation, our scheme shows better efficiency over existing identity-based auditing scheme with proxy processing on single owner and single cloud effort, which will benefit secure big data storage if extrapolating in real application.
As personal data breach reared up as a problem domestically and globally, organizations appointing chief privacy officers (CPOs) are increasing. Related Korean laws, 'Personal Data Protection Act' and 'the Act on Promotion of Information and Communication Network Utilization and Information Protection, etc.' require personal data processing organizations to appoint CPOs. Research on the characteristics and role of CPO is called for because of the importance of CPO being emphasized. There are many researches on top management's role and their impact on organizational performance using the Upper Echelon theory. This study investigates what influence the characteristics of CPO gives on the organizational privacy performance. CPO's definition varies depending on industry, organization size, required responsibility and power. This study defines CPO as 'a person who takes responsibility for all the duties on handling the organization's privacy,' This research assumes that CPO characteristics such as role, personality and background knowledge have an influence on the organizational privacy performance. This study applies the part relevant to the upper echelon's characteristics and performance of the executives (CEOs, CIOs etc.) for CPO. First, following Mintzberg and other managerial role classification, information, strategic, and diplomacy roles are defined as the role of CPO. Second, the "Big Five" taxonomy on individual's personality was suggested in 1990. Among these five personalities, extraversion and conscientiousness are drawn as the personality characteristics of CPO. Third, advance study suggests complex knowledge of technology, law and business is necessary for CPO. Technical, legal, and business background knowledge are drawn as the background knowledge of CPO. To test this model empirically, 120 samples of data collected from CPOs of domestic organizations are used. Factor analysis is carried out and convergent validity and discriminant validity were verified using SPSS and Smart PLS, and the causal relationships between the CPO's role, personality, background knowledge and the organizational privacy performance are analyzed as well. The result of the analysis shows that CPO's diplomacy role and strategic role have significant impacts on organizational privacy performance. This reveals that CPO's active communication with other organizations is needed. Differentiated privacy policy or strategy of organizations is also important. Legal background knowledge and technical background knowledge were also found to be significant determinants to organizational privacy performance. In addition, CPOs conscientiousness has a positive impact on organizational privacy performance. The practical implication of this study is as follows: First, the research can be a yardstick for judgment when companies select CPOs and vest authority in them. Second, not only companies but also CPOs can judge what ability they should concentrate on for development of their career relevant to their job through results of this research. Cultural social value, citizen's consensus on the right to privacy, expected CPO's role will change in process of time. In future study, long-term time-series analysis based research can reveal these changes and can also offer practical implications for government and private organization's policy making on information privacy.
랜덤대치 기법은 실용적인 프라이버시 보호 방법으로 다양한 응용 가능성과 프라이버시 손상 관점의 안전성을 보장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 향상시키는 방법에 대해서는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤 대치 기법의 표준오차에 대한 보다 진전된 이론적 분석을 실시함으로써 정확성을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 균등분포와 정규분포를 따르는 원본 데이터에 대한 랜덤대치 기법의 적용이 실용적이지 못한 정확성을 나타낸다는 사실과 함께 개선된 알고리즘의 정확성 향상 정도를 확인한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 기존의 랜덤대치 기법과 동일한 프라이버시 수준을 유지한 상태에서 정확성을 원하는 수준만큼 높일 수 있는 방법이며, 이를 위해 추가로 소요되는 계산량은 실용적인 면에서 여전히 수용 가능한 것임을 밝힌다.
현재의 신용평가체계에서는 신용정보회사가 개인의 신용정보를 금융기관으로부터 수집하고 이를 기반으로 신용평가를 수행한다. 하지만 이런 신용평가방법은 민감한 신용정보가 하나의 중앙기관에 집중되기에 프라이버시 침해 소지가 있으며, 외부의 공격이 성공할 경우 대규모의 개인정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 개인이 스스로 금융기관으로부터 수집한 신용정보를 바탕으로 신용점수를 계산하고, 이 신용점수가 정상적으로 계산되었음을 영지식 증명과 블록체인으로 증명하는 프라이버시 보장 신용평가방법을 제안한다. 또한 영지식 증명에 이용된 신용정보가 금융기관에서 실제로 제공한 값인지 블록체인을 통해 확인하기 위해, 커밋된 입력에 대해 효율적으로 증명이 가능한 영지식 증명 기법을 제안한다. 이 기법은 Agrawal 등의 기법과 달리 완벽한 영지식성을 제공하며, CRS와 증명의 크기가 작고 증명과 검증 과정이 빠르다. 그리고 제안한 신용평가방법에 실제 환경과 유사한 신용점수 알고리즘을 적용하여 구현 및 실험함으로써 실제 환경에 이용 가능함을 확인하였다.
금융기관에서 개인정보가 유출되는 사건이 빈번히 일어남에 따라 금융소비자들의 프라이버시 보호문제가 중요해지고 있다. 개인정보가 유출되는 사건을 경험한 금융소비자는 자신의 프라이버시에 대한 위협을 느끼게 되고, 이는 금융기관에 대한 인식이나 행동의도에 변화를 가져오게 된다. 본 연구에서는 대표적 금융기관인 은행을 이용하는 금융소비자를 대상으로 은행정보시스템의 개인정보 보안취약성과 은행에 대한 지각된 유용성, 신뢰성과 기업매력성 등의 영향관계를 살펴봄으로써, 실제 은행의 지속적 이용의도에 각 변수가 어떠한 영향을 주는지 분석하였다.
본 논문은 범죄에 사용될 수 있는 암호의 이중사용의 특성 때문에 발생 가능한 수사권 약화라는 암호의 역기능과 키복구 시스템과 복호화명령제도와 같은 피의자 개인의 암호이용에 대한 통제정책에 대해 살펴본다. 또한 피의자로서의 개인의 암호이용에 대한 통제 정책에서 발생가능한 수사권과 프라이버시권 등 다양한 개인의 헌법적 권리들에 대한 침해 위험을 상판L고, 각 정책을 과잉규제금지원칙을 적용하여 구체적으로 분석해본다. 마지막으로 국민의 권리와 수사권 확보를 보장하는 균형 잡힌 국내암호통제정책 수립을 위해 고려해야 할 요소들과 대안적인 정책방향을 제시한다.
핀테크 서비스 산업은 현재 전 세계적으로 ICT 기술을 기반으로 모바일 등 다양한 채널을 통해 금융 및 결제서비스의 혁신을 이끌며 빠르게 성장하고 있다. 국내에서도 간편결제 서비스를 중심으로 다양한 핀테크 서비스 산업이 형성되고 있다. 이러한 핀테크 서비스는 여러가지 보안 위협들이 존재하며, 그 중 개인정보 및 금융정보를 수집 이용함에 따라 이에 대한 정보 유출이나 프라이버시 침해 사고 가능성도 증가할 것이다. 이에 본 논문에서는 핀테크 서비스 중 간편결제 서비스를 대상으로 자신의 개인정보보호에 대한 합리적인 선택을 하는 이용자들(Privacy Pragmatists)에 대해 해당 서비스를 이용 및 선택 시 개인정보보호에 대한 자가평가를 할 수 있도록 평가항목을 도출하며, 이를 통해 향후 핀테크 서비스의 개인정보 보호를 위한 보안 정책을 제언하고자 한다.
블록체인의 tamper-free 특성으로 많은 응용들이 개발되고 있다. MIT Media Lab 등은 기존 학력 증명의 진본 여부를 확인하는 절차의 복잡한 문제를 해결하기 위해서 블록체인 기반 디지털 졸업장 시스템을 개발하였다. 기존의 연구는 public blockchain 기반으로 원칙적으로 누구나 디지털 졸업장을 발급자가 될 수 있으나 이를 해결하기 위한 방법을 명확히 제시하고 있지 않다. 기존의 학력 증명 블록체인 시스템은 블록체인의 무결성을 활용하지만 개인정보가 다수 들어 있는 졸업장의 기밀성 문제를 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 최초로 private blockchain 기반으로 HyperCerts라 명명된 디지털 졸업장 시스템을 제안한다. Private blockchain 기반이므로 신원이 확인된 신뢰할 수 있는 자만이 디지털 졸업장을 발급할 수 있으며 practical byzantine fault tolerance를 합의 알고리즘으로 이용하여 작은 컴퓨팅 파워를 필요로 하며 합의에 따른 지연이 매우 적은 장점이 있다. 디지털 졸업장은 민감한 개인정보를 포함한다. 따라서 디지털 졸업장의 privacy는 보장되어야 한다. HyperCerts는 디지털 졸업장의 hash값만 분산 원장에 저장하므로 악의적 노드의 참여로 인한 개인정보 유출 문제를 원천적으로 차단한다. 또한 디지털 졸업장은 암호화되고 OTP와 함께 제공되어 복호화 횟수 제한 등으로 디지털졸업장이 유출되었을 때 무분별한 복호화를 방지하도록 하였다.
인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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