IT기기의 발전으로 다량의 개인정보들이 생성되고 이동하고 사라진다. 이에 따라 개인정보 보호의 중요성이 커지며 기존의 단순한 파일 숨김 또는 파일 잠금 형태의 보호 시스템이 아닌 데이터를 암호화하여 보안성을 높이는 시스템이 필요하다. 우리가 개발한 시스템은 윈도우즈에서는 물론 안드로이드 기기에서도 사용할 수 있으며, 윈도우즈 PC와 안드로이드 스마트폰이 통신하며 암 복호화를 가능하게 하여 활용성을 높이려 노력하였고, PC버전의 경우 대용량데이터 암 복호화 및 파일 안전 삭제 기능을 추가 하여 구현 하여 PC의 특수성도 별도로 고려하였다.
IT기기의 발전으로 다량의 개인정보들이 생성되고 이동하고 사라진다. 이에 따라 개인정보 보호의 중요성이 커지며 기존의 단순한 파일 숨김 또는 파일 잠금 형태의 보호 시스템이 아닌 데이터를 암호화하여 보안성을 높이는 시스템이 필요하다. 우리가 개발한 시스템은 윈도우즈에서는 물론 안드로이드 기기에서도 사용할 수 있으며, 윈도우즈 PC와 안드로이드 스마트폰이 통신하며 암 복호화를 가능하게 하여 활용성을 높이려 노력하였고, PC버전의 경우 대용량데이터 암 복호화 및 파일 안전 삭제 기능을 추가 하여 구현 하여 PC의 특수성도 별도로 고려하였다.
개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말한다. 정보주체의 민감한 정보를 포함하고 있는 개인정보는 유출시 각종 범죄에 악용될 수 있다. 이를 막기 위해 데이터를 공개하거나 배포하기 전에 개인 식별 요소를 제거하는 방법을 사용한다. 하지만 이름이나 주민등록번호 등의 식별자를 삭제 또는 변경하여 정보의 공개를 제한하더라도, 다른 데이터와 연결하여 분석하면 개인정보가 노출될 가능성이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스에 활용될 속성은 낮은 수준의 익명화를 수행하여 실제 사용될 정보의 유용성을 높이고, 그와 함께 연결 공격을 방지하여 하나의 원본 데이터 테이블에서 둘 이상의 익명화된 테이블을 동시에 제공할 수 있는 익명화 기법을 제안한다. 그리고 협조적 게임이론에 기반을 둔 실험을 통해 본 제안의 우수성을 입증한다.
네트워크 구축 시 방화벽 설치에 대한 어려움이 있으며, 이를 운용하기에 막대한 비용이 요구된다. 개인용 컴퓨터에 홈 네트워크 방화벽을 구축하기에는 경제적으로 많은 부담이 된다. 이러한 경제적 부담에 의해 각 가정에 대해 방화벽을 구축하지 않고 개인용 PC들은 기업용 방화벽을 적용해서 방화벽 내부 해킹에 대해서 많은 문제점이 나타난다. 본 논문에서는 API 후킹 모듈을 이용한 개인 방화벽 운용에 관한 것으로 휴대용 저장장치에 쓰기 및 삭제가 불가한 영역을 형성하였다. 그리고 해당 영역으로 API 후킹을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 개인용 컴퓨터에 방화벽 설치 및 활용이 손쉽게 이루어져 사용 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 사료된다.
BioPlace는 유전체 연구자에게 유전체 검색 시스템을 제공하고 특정 연구 분야의 연구자들 사이에 연구 관련 정보를 효율적으로 공유하고 교환하기 위한 웹기반 협업지원 환경이다. BioPlace 시스템에서 효과적인 공동작업을 수행하기 위해서는 개인 및 작업그룹간의 일정을 편리하게 관리할 수 있는 일정관리 도구가 필요하다. 본 논문에서는 BioPlace 시스템 상에서 개인 및 작업그룹의 일정을 편리하고 효율적으로 관리할 수 있는 도구를 JSP 및 EJB 컴포넌트 기술을 이용하여 개발하였다. 개발된 일정관리 컴포넌트는 일정보기, 일정추가, 일정수정, 일정삭제, 공지전달 등의 기능을 통하여 사용자들 간의 효율적인 공동작업을 수행할 수 있는 편리함을 제공한다.
인터넷의 발달은 개인정보의 디지털화를 가속화 시켰으며, 이로 인한 프라이버시 문제점을 야기 시켰다. 그 중 대표적으로 사생활 침해 문제가 대두되었으며 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 개인의 데이터를 자신이 삭제 할 수 있는 권리인 '잊혀질 권리'에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 '잊혀질 권리'를 지원하기 위한 기술적 요구사항과 이를 지원 할 수 있는 대응 기술 현황에 대해 알아본다.
공개되는 데이터에서 각 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터 익명화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분의 연구들은 익명화 요구 사항에 위배되지 않으면서, 효율적인 시간 내 레코드들을 일반화하는 기법을 중심으로 연구를 진행하고 있다. 익명화 작업이 많은 시간이 요구되는 문제임을 고려한다면, 민감한 정보에 대한 프라이버시 침해의 우려가 있는지, 익명화가 요구되는지를 미리 검사하는 것은 개인 정보 보호차원뿐만 아니라 데이터의 활용성 및 시간적 효율성 측면에서도 매우 중요하다. 또한, 그러한 침해의 우려가 있다면 어떤 유형의 공격에 취약한지를 미리 판단함으로써 그에 적절한 익명화 방식을 결정하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 민감한 속성에 대한 공격 유형을 크게 2가지로 분류한다. 그리고 데이터가 이들 공격으로부터 안전한가의 여부를 검사할 수 있는 기법을 제시하고, 불안정하다면 어떠한 공격에 취약하고 대략 어떤 방식의 일반화가 요구되는가를 제시한다. 본 연구에서는 익명화되기 전의 테이블뿐만 아니라, 익명화된 테이블, 그리고 익명화가 되었지만 삽입, 삭제로 인해 변경된 테이블도 공격성 검사 대상이 된다. 뿐만 아니라 익명화된 테이블도 민감한 정보를 제대로 보호하고 있는지 혹은 삽입 삭제로 인해 재익명화 작업이 필요한지의 여부도 본 연구의 결과로 결정할 수 있다.
정보화 시대에 파일의 보관은 중요하다. 특히 회사 내의 파일들은 더욱 효율적으로 관리를 해야된다. 본 논문에서는 Client 프로그램을 통해서 FTP Server에 접속하여 파일을 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. FTP Server에서는 Database를 구축하여 회사 내 사원정보와 각 사원의 드라이브 경로 등을 관리한다. Client 프로그램은 부여된 사원번호와 비밀번호로 로그인 후 사용이 가능하며 로그인 성공 시 FTP Server에 저장된 파일목록들을 확인할 수 있으며 특정 파일들을 선택 한 후 업로드 및 다운로드, 삭제가 가능하다. 또한 파일들을 더욱 체계적으로 관리할 수 있도록 폴더 생성 및 삭제도 가능하다. 회사의 효율적인 업무를 위하여 개인 드라이브와 공용 드라이브로 나눠서 사용할 수 있도록 구현하였다.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
개인정보 유출을 위한 공격자의 시도는 다양한 보안 시스템에 로그를 남기게 된다. 이러한 로그정보들은 개인정보 유출에 관여했다고 보고된 특정 IP 주소에 대한 확신도를 도출하기위한 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 보편적으로 활용 가능한 보안 시스템들의 로그정보들을 기반으로 확신도를 도출하기 위한 규칙기반 전문가 시스템의 섣계 및 구현을 다루고 있다. 일반적으로 개인정보유출과 연관된 다양한 로그정보들은 개인정보 관리자에 의해서 분석되어, 의심 대상이 되는 IP 주소에 대해 정보유출에 관여한 정도를 도출하게 된다. 이러한 개인정보 관리자가 수행하는 분석절차는 전문가의 축적된 지식 (Know-how)이라고 할 수 있으며, 이는 규칙 형태로 정의되어 분석절차의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 개인정보유출과 관련된 로그정보의 분석 범위는 다양한 해킹시도를 탐지 해내야하는 침입탐지 및 대응 분야와 비교할 때 상대적으로 넓지 않다. 따라서 도출해내야 하는 규칙의 개수가 상대적으로 많지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 특히 IDS. Firewall 및 Webserver 의 로그정보들을 개인정보유출의 관점에서 상호 연관성을 도출하였고, 이러한 연관성을 기반으로 규칙을 정의하고 이들을 생성/변경/삭제 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과에 해당하는 규칙기반 지식베이스 및 전문가 시스템은 개인정보유출에 관여 했다고 여겨지는 특정 IP 주소에 대한 낮은 수준(Low-level)의 검증을 수행하여 확신도를 도출하는데 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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