• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.348-351
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• 2021

본 논문에서는 지속적으로 늘어나고 있는 내부의 유출자를 탐지하기위해 컨소시엄 블록체인 기술을 활용하여 기업간 직원의 PC사용 행위 로그 데이터를 가명처리하여 블록에 기록하여 네트워크에 참여한 다른 기업들간의 안전한 공유를 통해 내부자 유출 데이터 및 시나리오의 확장하여 내부에서의 유출을 탐지할 수 있는 데이터 셋을 확보하는 연구를 제안한다. 현재 내부자 위협탐지의 한계점중 가장 큰 요소를 차지하는 부족한 실제 사례의 내부자 유출 데이터 셋의 문제점을 본 연구를 통해서 네트워크 참여 기업간의 내부자 유출 데이터를 확장하고 타기업의 유출 사례를 활용해 기업에서 발생할 수 있는 내부자 유출을 미연에 방지할 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.4
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• pp.99-106
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• 2014

최근 들어 인터넷 등 네트워크 기술이 급격하게 발전하면서 다양한 경로를 통한 정보 유출 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 이를 방지하기 위해 다양한 방법을 적용한 정보 유출 방지 기술이 개발되고 있으며 이를 기반으로 한 솔루션이 적용되고 있다. 보안 기술은 네트워크 보안과 시스템 보안으로 분류되며 개방형 네트워크 환경에서 불법 행위로부터 정보를 보호하는 기술이 네트워크 보안 기술이다. 네트워크 보안은 데이터 통신에서 발생하는 보안 사고에 대하여 무결성, 기밀성, 가용성을 어떻게 보호하여야 하는지를 논의하면서 관련 기술이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 컴퓨터 내부에서 발생하는 보안이 아닌 네트워크를 통해서 발생되는 데이터의 보안 분야의 기술 동향과 향후 전망에 대해 논의하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.1
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• pp.125-133
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• 2011

According to proliferation of mobile devices, security threats have been continuously increased such as illegal or unintentional file transmission of important data to an external mass-storage device. Therefore, we propose a protection method to prohibit an illegal outflow to this device and implement this method. This method extracts signatures from random locations of important file and uses them to detect and block illegal file transmission. To get signatures, a target file is divided by extracting window size and more than one signatures are extracted in this area. To effective signature sampling, various extraction ways such as full, binomial distribution-based and dynamic sampling are implemented and evaluated. The proposed method has some advantages. The one is that an attacker cannot easily predict the signature and its extraction location. The other is that it doesn't need to modify original data to protect it. With the help of these advantages, we can say that this method can increase efficiency of easy-to-use and it is a proper way leakage prevention in a mobile device.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.61-63
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• 2005

본 논문에서는 수평 분산 데이터베이스에서 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 유출하지 않는 순차패턴 마이닝 기법을 제안한다. 데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기법으로서 각광을 받고 있다. 그러나 분산 데이터베이스를 대상으로 마이닝을 수행하는 경우, 데이터 공유에 따른 개인 혹인 집단의 프라이버시가 유출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 보호하면서도, 마이닝 결과의 정확성을 보장할 수 있는 새로운 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선, 세부 데이터의 유출을 방지하기 위하여 마이닝의 대상이 되는 항목과 항목간의 시간 선후 관계의 성립 여부를 벡터로 표현한 후, 이들 벡터간의 스칼라 프로덕트 연산을 수행하여 얻어진 결과를 패턴의 지지도로 활용하는 방안을 제안하였다. 또한, 연산 결과에 영향을 미치지 않는 벡터를 미리 제거하여 스칼라 프로덕트 연산에 따른 비용을 감소시키는 방안을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.17-20
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• 2004

최근 용이한 이동성등의 장점으로 기존의 유선랜을 대체하고 있는 무선랜은 AP(Access Point)와 단말기 사이의 보안상 많은 취약성을 갖고 있다. 예를 들어, 동일한 AP에 접속한 공격자에 의해 스니핑된 패킷에서 원본 데이터를 추출 할 수 있는 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 무선랜 환경에서 세밀한 보안이 요구되는 서버/클라이언트 통신 시 스니핑에 의한 원본 데이터의 유출을 방지하여, 안전한 서버/클라이언트 통신이 가능한 보안 통신모듈을 설계하였다. 이 모듈을 사용할 경우 스니핑에 의해 패킷 데이터가 유출되어도 키 없이는 원본 데이터의 내용을 볼 수 없는 장점이 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.5
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• pp.33-39
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• 2009

As the usage of computers and mobile handsets is popularized, the processing and storing of private and business data are increased. Hence we note that these sensitive data should never be transferred out of these personal devices without user's permission. In this paper, we propose a simple method to prevent transferring the sensitive data out of personal computing devices through their networking interfaces. The proposed method determines which processes invoke open system call related to the sensitive data, and then traces them within a specific duration. The proposed scheme has advantage over the existing ones using authentication or encryption because it could be still working well independent upon the new attack technologies or the latest vulnerabilities of hardware and software. In order to verify the proposed algorithm, we test it by implementing the necessary codes at the user and kernel spaces of Linux.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.44-47
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• 2011

본 연구는 스마트폰 사용자들의 개인정보유출 경로와 스마트폰과 PC에서 동기화가 이뤄질 때 개인정보 유출 방지에 관하여 기술한다. 스마트폰에서 노트북이나 데스크탑 PC로 동기화시킨 후 로컬 컴퓨터 내에 남아있는 스마트폰 사용자의 모든 정보는 침입자들의 정보라고 하여도 과언이 아니다. 특히 스마트폰 사용자의 PC가 DDos에 감염된 좀비 PC라면 스마트폰 사용자의 취약성은 더욱 더 높아질 것이다. 최근 OTP카드의 프로그램을 만드는 최고 보안등급을 가진 RSA사 조차도 해킹을 당했다고 한다. 스마트폰 사용자들의 개인정보는 더욱 취약하다는 것을 반증하는 것이다. 본 연구에서는 개인정보 유출을 막기위해 동기화 후 PC에 남아있는 데이터를 처리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.121-122
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• 2018

오늘날 빅데이터, AI, IoT 동 IT기술이 발달함에 따라 기업들은 다양하고 수많은 정보를 수집 축적하고 있다. 특히, 개인정보에 대해 습득 및 취급이 쉬워져 기업들은 대량의 개인정보를 보유하고 있다. 이로 인해, 해킹, 내 외부 직원의 고의 및 실수 등으로 발생하는 개인정보 유출 사고는 우리 사회에 큰 문제이다. 정부 및 유관기관은 개인정보보호법, 개인정보 안전성 확보조치기준 등 법령을 마련해 개인정보를 안전하게 처리하기 위한 최소한의 가이드라인을 제시하여 공공기관 및 민간기업이 개인정보를 안전하게 처리하도록 유도하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 개인정보 유출 사고는 해마다 빈번하게 일어난다. 본 논문은 이기종 개인정보보호 솔루션의 유기적인 통합 방안과 운영방안 등을 고안하여 개인정보보호통합시스템 설계를 통해 효과적인 개인정보 유출 사고 방지에 이바지하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.5
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• pp.1137-1143
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• 2015

Sensitive internal information has been transmitted in a variety of services of Internet environment, but almost users do not know what internal information is sent. In this paper, we intend to develop a new filtering system that continuously monitors the sensitive information in outbound network packets and notifies the internal user whether or not to expose. So we design a filtering system for sensitive information and analyze the implementation results. Thus users visually can check whether disclosure of the important information and drop the corresponding packets by the proposed system. The results of this study can help decrease cyber threats various targeting internal information of company by contributing to prevent exposure of sensitive internal information.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.8
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• pp.1671-1676
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• 2017

In theses days, data has been explosively generated in diverse industrial areas. Accordingly, many industries want to collect and analyze these data to improve their products or services. However, collecting user data can lead to significant personal information leakage. Local differential privacy (LDP) proposed by Google is the state-of-the-art approach that is used to protect individual privacy in the process of data collection. LDP guarantees that the privacy of the user is protected by perturbing the original data at the user's side, but a data collector is still able to obtain population statistics from collected user data. However, the prevention of leakage of personal information through such data perturbation mechanism may cause the significant reduction in the data utilization. Therefore, the degree of data perturbation in LDP should be set properly depending on the data collection and analysis purposes. Thus, in this paper, we develop the simulation tool which aims to help the data collector to properly chose the degree of data perturbation in LDP by providing her/him visualized simulated results with various parameter configurations.