Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2014.04a
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  • Pages.668-670
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  • 2014
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Development of SNS for Privacy Data Loss Prevention

프라이버시 유출 방지 SNS 개발

  • Kim, Young-A (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Huang, Qian (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Qu, Ke (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Yoon, Won-Tak (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University) ;
  • Park, Doo-Soon (Dept. of Computer Software Engineering, Soonchunhyang University)
  • 김영아 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 황천 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 굴가 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 윤원탁 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 박두순 (순천향대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2014.04.22
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Abstract

데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 필요한 정보들을 찾는 것은 더욱더 어려워지고 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 프라이버시 유출도 많아지게 된다. 대부분의 SNS는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게 까지 자신의 개인 정보가 노출되는데 얼마든지 개인 정보의 유출로 인한 문제들이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 제공자가 제 3자에게 SNS 그래프 데이터 제공시 개인 정보의 노출을 차단하기 위해 K-Means Clustering 기법을 사용한 방법을 보인다.

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