• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.185-191
• /
• 2022

개인정보에 대한 경각심 및 중요성 증대에 따라 텍스트 내 개인정보를 탐지하는 태스크가 주목받고 있다. 본 연구에서는 개인정보 탐지 및 비식별화를 위한 개인정보 특화 개체명 태그셋 7개를 고안하는 한편 이를 바탕으로 비식별화된 원천 데이터에 가상의 데이터를 대치하고 개체명을 주석함으로써 개인정보 특화 개체명 데이터셋을 구축하였다. 개인정보 분류 실험에는 KR-ELECTRA를 사용하였으며, 실험 결과 일반 개체명 및 정규식 바탕의 규칙 기반 개인정보 탐지 성능과 비교하여 특화 개체명을 활용한 딥러닝 기반의 개인정보 탐지가 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.499-504
• /
• 2023

본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06a
• /
• pp.92-94
• /
• 2012

안드로이드 운영체제는 애플리케이션들이 서로의 코드와 데이터를 공유할 수 있도록 애플리케이션 컴포넌트간의 통신을 지원한다. 또한 보안을 위해 컴포넌트간의 통신을 엄격하게 제어하기 위한 퍼미션을 제공한다. 하지만 개발자의 보안의식 부재에 따른 퍼미션의 잘못된 사용은 애플리케이션 컴포넌트를 노출시켜 검증되지 않은 애플리케이션이 코드와 데이터에 접근할 수 있게 만드는 문제를 야기할 수 있다. 특히, 노출된 컨텐트 프로바이더(content provider)는 악성 애플리케이션이 기존 탐지 툴을 회피하여 개인정보를 임시로 보관하는 저장소로 악용될 수 있다. 따라서 하나의 애플리케이션만을 분석하는 기존 탐지 툴로는 이와 같이 협력적으로 동작하는 악성 애플리케이션을 탐지 할 수 없다. 본 논문에서는 노출된 컨텐트 프로바이더를 이용한 협력적 개인정보 유출 공격 시나리오를 제시하고 이를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법을 토대로 만든 탐지 툴 사용해 총 189개의 안드로이드 애플리케이션을 분석하였고 그 결과로 컨텐트 프로바이더를 노출시킨 32개의 애플리케이션과 개인정보를 유출할 가능성이 있는 애플리케이션 4개를 탐지하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.273-276
• /
• 2001

현재까지 대부분의 침입탐지 시스템은 서브 네트워크를 대상으로 구현되어 왔다. 하지만 초고속 통신망의 급속한 보급으로 인해 많은 개인 컴퓨터가 네트워크에 연결되어 있어 개인 컴퓨터에 대한 보안이 점점 요구되고 있다. 그러나 기존의 서브 네트워크형 침입탐지 시스템을 개인 컴퓨터에서 사용하기에는 환경이 적절치 못하기 때문에 개인컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 개인 컴퓨터 환경에 적합한 침입탐지 시스템을 설계/구현하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.12 no.11
• /
• pp.1993-1998
• /
• 2008

Web robot engine for searching web sever vulnerability and malicious code is proposed in this paper. The main web robot function is based on searching technology which is derived from analyses of private information threat. We implemented the detecting method for phishing, pharming and malicious code on homepage under vulnerable surroundings. We proposed a novel approachm which is independent of any specific phishing implementation. Our idea is to examine the anomalies in web pages.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.251-254
• /
• 2008

본 논문에서 제안하는 웹 서버 취약점 및 악성코드를 탐지하는 웹 로봇의 기술은 인터넷에서 개인정보보호사고의 원인분석을 통해 도출된 요구기능을 통합 구현하는 기술로 인터넷 이용자의 개인정보 피해 원인을 종합적으로 처리한다는 측면에서 효과가 크다. 인터넷에서 개인정보를 유출하는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍을 종합적으로 탐지기술을 구현함으로써 개인정보를 유출하기 위하여 사용되는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍 사이트로 유도되는 웹사이트를 탐지 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.920-921
• /
• 2023

미디어 공유 활성화에 따라 개인정보 노출의 위험성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 통해 학습한 모델을 바탕으로 이미지에서 개인정보가 담긴 물체를 탐지하는 연구를 진행하였다. 모델로 탐지된 객체에는 광학 인식 기술(OCR)을 적용하여 객체 내의 텍스트 속 개인정보 영역을 마스킹한다. 설계된 알고리즘은 여러 분야에 활용되어 개인정보에 대한 서비스 강화를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.14C no.3 s.113
• /
• pp.199-208
• /
• 2007

In a ubiquitous network environment, detecting the leakage of personal information is very important. The leakage of personal information might cause severe problem such as impersonation, cyber criminal and personal privacy violation. In this paper, we have proposed a detection method of personal information leakage based on network traffic characteristics. The experimental results indicate that the traffic character of a real campus network shows the self-similarity and Proposed method can detect the anomaly of leakage of personal information by malicious code.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
• /
• v.27 no.12
• /
• pp.60-67
• /
• 2009

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.142-145
• /
• 2020

캐시 부채널 공격은 캐시 기반의 공격 기법으로 개인정보 유출에 대한 위험성이 큰 보안 취약점이다. 해당 취약점을 막기 위해 실시간 공격 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있지만 사용자에게 이벤트값과 탐지 결과를 빠르고 편리하게 보여줄 필요성이 있다. 본 논문은 효율적인 캐시 부채널 공격 탐지를 위해 Intel PCM 과 기존의 탐지프로그램을 개선하여 탐지에 필요한 데이터들을 실시간으로 모니터링 및 경고를 보내주는 프레임워크를 제작했다. 해당 프레임워크는 캐시 부채널 공격을 실시간 탐지 및 관련 데이터들을 대시보드로 보여준다.