최근 개인이 작성한 글과 사진, 동영상 등의 자료를 시간과 장소에 따라 저장 할 수 있는 라이프 로그 서비스들이 증가하고 있다. 이러한 정보들은 개인의 일상생활을 기록하는 것으로 민감한 프라이버시임에도 불구하고 관리에 취약하다. 스마트폰 환경에서 데이터를 저장하기 위해 SQLite를 이용하고, 이를 암호화하기 위한 방안으로 SEE와 SQLCipher가 있지만 전체 데이터를 암호화하는 방식으로 중요하지 않은 데이터까지 암호화하여 저장한다. 본 논문은 개인 정보 보호를 위한 방안으로 SQLite에서 SEED 암호를 이용하여 주요한 개인 정보를 컬럼 단위로 암호화한다. 즉 라이프로그 데이터를 개인 프라이버시 중요도에 따라 분류하고, 분류된 데이터 중에서 중요한 데이터만 선택적으로 암복호화 함으로써 기존 데이터 암호화 방식에 비해 암복호화에 소모되는 연산 시간을 감소시키고 라이프로그 데이터의 개인 정보 보안을 강화시키고자 한다.
본 논문은 사물인터넷 환경에서 개인 정보 보안을 강화하기 위해 개인 정보 위협과 대응방안을 조사하는 것을 목표로 한다. 개인 정보의 위협으로는 무단 액세스, 데이터 위반, 데이터 집계 및 프로파일링, 추적 및 감시가 있다. 이에 대한 대응방안으로는 암호화, 개인 정보 보호 데이터 처리, 보안 통신 프로토콜 등을 연구되고 있다. 또한, 실증적 연구를 통해 사물인터넷 사용자의 개인 정보 보호 문제와 기존 전략의 효과를 평가하고 권장 사항을 도출한다. 본 논문은 사물인터넷 생태계에서 개인 정보 보안을 강화하기 위한 정보를 제공하며, 개인정보를 활용하는 사용자에게 도움을 줄 것으로 기대한다.
연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.
우리나라 정부는 2016년, 현행 개인정보보호 법령의 틀 내에서 데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 관계부처 합동 <개인정보 비식별 조치 가이드라인>을 마련하여, 비식별 조치를 위해 사업자 등이 준수해야 할 비식별 조치 기준을 제시하였다. 그 후 국내에서는 조화로운 방향으로 개인정보보호와 활용을 이루기 위해 다양한 노력이 있었고 이와 관련하여, 본고에서는 국내 비식별 조치 추진현황 및 2016년 이후 한국 주도로 개발 중인 국제표준 2건 등 비식별 처리 분야의 국제표준화 동향을 살펴본다.
기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 DBMS 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안을 확보하기 위한 방안을 암호화, 접근제어, 감사로 구분하여 각각의 대한 구현방법 및 해당 솔루션들을 비교하여 이를 통해 최적의 데이터 보안 방안을 모색할 수 있도록 한다.
디지털 헬스케어 기술이 고도화되면서 디지털 치료제와 원격 의료 서비스가 의료 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 그러나 빅데이터 기반의 AI 서비스가 보편화될 수 있도록 데이터 수집, 가공, 활용 과정에서 개인정보가 남용되거나 유출되는 보안 위협도 증가하고 있다. 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 정신건강 서비스를 위한 보안 위협 대응책을 마련하고 개인정보보호 가이드라인을 수립하여 사용자들에게 안전한 서비스를 제공하고 개인정보보호를 강화하는 AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인을 제안한다.
EU의 GDPR(General Data Protection Regulation) 발효로 인해 유럽국가의 개인 정보 데이터를 활용하는 다국적 기업들이 규정에 맞는 데이터 보호정책을 수립하고 보안 투자를 강화하고 있다. 그러나 대다수의 기업들은 해커 등에 의한 사이버 보안을 위해서는 천문학적인 투자를 하고 있지만 기업 내 많은 직원들에 의한 실수나 고의에 의한 개인 정보 유출 방지에 대해서는 대처를 하고 있지 않다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기반의 앤드 포인트 실시간 모니터링 및 인간 행위 분석을 통한 앤드 포인트 개인 정보 보호 기능을 제공하여 기존의 사이버 보안에 국한된 통합 보안 관제의 효율성을 높이는 방안을 제안한다.
온라인 비즈니스의 활성화와 인터넷 모바일 기기의 발달을 통해, 불특정 다수의 민감한 사용자 데이터가 쉽게 노출 되고 있고, 개방된 비즈니스 환경에서 최근 민감한 개인정보의 유출 이슈가 자주 언급되면서 그 중요도 측면에선 데이터베이스의 보안기술의 도입은 기업의 최우선 과제가 되고 있다. 2011년 정부에서도 정보통신망법 상의 개인정보 보호 강화조치를 법률로 제정 이를 다양한 산업 군에 적용하고 있다. 기업은 개인정보의 보호를 위해 다양한 방안들을 마련해 이러한 규제를 준수하며 내부에 관리중인 개인정보에 대해 보안을 강화하기 위해 빠르게 보안 솔루션을 도입하고 있다. 이에 수많은 민감한 개인의 데이터들이 저장되어 사용되고 있는 데이터베이스 측면에서 이러한 규제를 준수하는 동시에 효과적으로 데이터 보안기술을 확보하기 위한 방안을 보안 아키텍처의 기술적인 측면에서의 구분과 보안 솔루션 도입 시 고려가 되어야 하는 아키텍처와 기능적인 부분들에 대해 본 논문은 제시하였다.
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.
최근 개인 신분확인 기술로 개인의 신체적 특징을 이용한 생채인식시스템이 주목을 받고 있다. 그러나 생체인식시스템에 저장된 생체 정보가 개인의 고유한 신체정보라는 점에서 정보가 유출되거나 의도적인 데이터의 변경으로 침해 발생 시 막대한 피해가 우려된다. 이러한 문제들을 기본으로 해결하기 위해서는 생체인식 정보가 저장된 데이터베이스를 보호해야 한다. 본 논문에서는 생체인식시스템 중 지문인식 시스템을 사용하여 지문 데이터베이스내의 데이터에 대한 위조 및 변조를 체크하여 신뢰성 있는 데이터를 관리할 수 있는 지문데이터베이스 보안관리에 관한 내용을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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