지난해 옥션, SK브로드밴드, GS칼텍스 등의 고객정보 유출사건이 반복적으로 발생하면서 집단소송제 제기 등 개인정보보호의 문제는 사회적인 분쟁으로 확산되고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정부의 안일한 대응과 체계적이지 못한 시스템 미비 등이 문제의 근원으로 지적되고 있다. 하지만 보다 근본적인 원인은 바로 턱없이 부족한 개인정보보호의 예산과 실효성 없는 대책에 있다. 따라서 일련의 사건들이 재발되지 않고 개인정보 유출이라는 불법행위가 근절되기 위해서는 개인정보보호 예산 편성 강화와 인터넷상 주민번호를 대체할 식별번호(i-PIN)의 도입을 통한 제도적, 기술적 보완을 강구해야 한다. 특히 정보통신 시설 및 개인정보 보호에 관한 법제를 정비하는 것이 시급하다.
최근 대다수 온라인 기업들이 고객의 개인정보에 기반한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 하지만 고객들은 정보 유출에 대한 우려로 개인정보 제공을 꺼리고 있는 것이 현실이다. 이에 따라 기업들은 개인정보보호 인증마크 획득, 개인정보유출 배상책임보험 가입을 통해 고객들에게 개인정보보호를 보장함으로써 신뢰를 높이고자 한다. 이에 본 연구에서는 이러한 기업의 개인정보보호 활동이 소비자 행위에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한다. 가상의 시나리오를 바탕으로 한 실험 연구 결과, 기업의 개인정보보호 인증마크 획득 혹은 개인정보유출 배상책임보험 가입이 프라이버시 신뢰를 높여주는 것으로 나타났다. 그리고 개인정보보호 인증마크의 경우, 프라이버시 신뢰를 매개로 개인정보 제공의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로 신뢰 성향이 높은(낮은) 집단의 경우에는 개인정보보호 인증마크(개인정보유출 배상책임보험)를 통해 보다 높은 신뢰가 형성되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 개인정보보호 인증마크와 개인정보유출 배상책임보험의 필요성을 입증함으로써 기업 경영진의 정보보호 투자 관련 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
정보화의 빠른 진전과 더불어 정보화의 역기능 역시 비례하여 확산되고 있으며 그 피해는 막대한 것으로 추정되고 있다. 하지만 현재까지 개인정보 유출의 피해규모에 대한 연구와 자료가 미흡한 실정이기 때문에 이로 인한 국가적 피해규모를 계량화하는 작업에 많은 현실적 어려움이 존재하고 있다. 만약 피해액의 규모를 제대로 산출하여 보안정책 수립에 참고한다면 경제적으로나 사회적으로 미치는 사고 영향의 심각성을 정확히 파악할 수 있으며, 결과적으로 유출사고 대응에 필요한 기업 그리고 정부의 노력과 비용의 크기~에 대한 의사결정을 할 수 있기 때문에 체계적인 경제적 피해규모를 파악하는 일은 매우 필요한 과제라고 판단된다. 이에 본 연구는 일본 네트워크 보안협회 등 해외 유수 연구들의 방법론과 새로운 접근법들을 참고하여, 개인정보 유출사고의 피해실태를 파악하기 위한 정보의 수집과 이의 정량적 분석의 개념적 틀을 제시하고자 한다. 또한 비교적 데이터가 부족한 국내의 환경에서도 정책적 지표로서 의미 있는 피해액을 측정함으로써 개인정보 유출 피해를 막기 위한 다양한 정책기획의 기반자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
보건 복지부, 병원, 동사무소 등의 공공기관에서는 업무 처리를 위해 사람들의 주민등록번호, 연락처, 주소 등 수많은 개인정보를 업무 처리를 위해 각 기관마다 사용하는 정보 시스템을 통해 다룬다. 그런데 이러한 정보 시스템을 통한 내부 정보 유출 사건이 지속적으로 발생하고 있다. 이와 같이 유출된 정보는 단순 유출자의 호기심으로 끝나기도 하지만 다른 영리 기관들에 팔려 악용되기도 한다. 이에 본 논문은 정보 시스템을 통한 개인 정보 유출을 방지하기 위해 블록체인을 활용한 시스템을 제안한다.
최근 개인정보 유출 및 컴퓨터 범죄가 정보 역효과로 대두되고 있다. 이에 본지는 정보보호 및 컴퓨터 범죄에 관해서 국내에서는 앞선 연구를 하고 있는 한국 정보보호센터의 김연수 연구원의 연재를 통해 정보보호 및 컴퓨터범죄에 관한 기술 및 유형별 동향 법적 대응등에 관한 폭넓은 고찰을 통해 정보보호와 사이버 범죄의 실상과 예방에 기여하고자 한다.
전자상거래의 성립을 위해 온라인 정보시스템 상에서 거래 당사자의 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 거래의 간편성을 위해 서비스 제공 기업이 이를 보관하고 개인정보와 거래 정보를 가공하여 추가 서비스를 제공하는 것이 전자상거래 분야에서 일반화 되고 있다. 그러나 해당정보의 임의적 보관은 거래의 간편화에 도움이 되는 반면 외부 유출로 인해 직접적 혹은 간접적 피해가 발생할 수 있는 가능성을 높인다. 본 연구는 시스템 운영 기업의 측면에서 정보유출 사고발생의 위험률과 이로 인해 발생할 수 있는 기대 손실을 분석하기 위해 정보보호 관리체계로 대표되는 정성적 정보보호 관리방식과 더불어 대표적인 정량적 분석 방법인 개인정보에 대한 수요공급 곡선과 Gordon and Loeb 모델을 소개한다. 또한 한국인터넷진흥원에서 실시한 개인정보보호 수준 실태조사 결과 중 개인정보 누출사고가 있었던 조사 대상 사업자의 분포가 핵심사업분야나 기업규모에 따라 큰 편차를 나타내는 원인을 제시하였다. 이를 통해 징벌적 손해배상으로 유출사고로 인한 기업의 금전적 손실이 일정 수준을 유지하는 것과 법률로 요구하는 개인정보보호 기준을 최상위등급으로 유지하는 것이 기업간 개인정보 취약점의 편차를 보완할 수 있는 방법으로 제시된다.
인터넷은 정보의 바다로 불려 질 만큼 엄청난 정보를 가지고 있지만 개인정보를 수집하여 악의적인 행동을 하는 각종 웹사이트에 제공함으로써 개인정보 유출 뿐 아니라 경제적 손실을 야기할 수 있다. 현재의 정보기술은 인터넷뿐만 아니라 모바일이나 개인용 단말기에서도 정보를 얻을 수 있기 때문에 개인정보의 유출은 엄청난 속도로 퍼져나갈 수 있다. 따라서 웹페이지 상에서 개인정보는 개개인을 구별하는 기본적인 정보로서 그 중요성이 더욱 증가 되고 있는 반면 개인정보 유출로 피해 사례 또한 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 웹상에서의 최근 개인정보 침해 사례와 그 원인 및 보호 방안을 검토 및 분석한다.
최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.
개인 컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인하여 정보화시대가 도래했다. 그에 따라 각종 정보들이 넘치게 되었으며 개인과 기업에서는 정보보호에 많은 주의를 기울이게 되었다. 하지만 IT 강국이라 일컫는 우리나라에서는 개인정보 유출사건이 끊임없이 일어나고 있다. 그럼에도 불구하고 사회 전반적으로 개인 정보 보안 문제를 소홀히 하는 인식이 퍼져있다. 따라서 본 논문에서는 외국의 개인 정보에 대한 인식과 유출 사례 그리고 대응 방법을 분석한다.
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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