우리는 언제부터인가 개인용 컴퓨터에 개인정보와 같은 민감한 데이터를 사용자의 동의 없이 수집하거나 성가시게 혹은 불쾌한 광고를 출력하는 프로그램들로 가득차 있는 것을 자주 경험하고 있다. 이러한 모든 행동들은 사용자의 적절한 동의 절차 없이 이루어졌다는 것이 가장 근본적인 문제이고 바로 여기서부터 문제를 해결해 나가야할 것이다. 그러나 법적으로 스파이웨어(Spyware)가 명확히 정의되어 있지 않고 그나마 (구)정보통신부에서 발표한 문건은 하루가 멀다 하고 새롭게 변화하는 스파이웨어들에 법적인 구속력을 적용하기 힘든 것이 현실이다. 이 글에서는 현재 국 내외에서 스파이웨어가 어떻게 정의되고 있는지 알아보고 스파이웨어를 정의하기 위해 필요한 기술적인 배경을 살펴봄으로써 보다 효율적인 법안을 마련하는 데 도움이 되고자 한다.
대한변호사협회는 2014년 2월 변호사윤리장전을 개정하면서 변호사의 개인정보 보호 의무에 관한 규정을 신설하였다. 최근 빈번한 개인정보 유출로 개인정보 보호의 중요성이 어느 때보다도 강하게 인식되고 있는 상황에서, 개인정보 보호의무의 신설은 기존의 변호사의 비밀유지 의무로 보호되지 못하는 의뢰인이외 제3자의 개인정보를 보호하고 비밀의 누설 이외 수집, 기록, 보유, 가공, 편집, 검색, 출력 등의 각종 처리에 관하여 규율할 수 있다는 점에서 적지 않은 의의를 발견할 수 있다. 특히 주민등록번호와 같은 고유 식별정보의 암호화는 변호사가 보관 중인 각종 민감정보 유출로 인한 피해를 방지하기 위한 필수적인 조치라고 볼 수 있고, 정보주체의 접근 보장은 자기 정보에 대한 자기 결정권 등 헌법적 가치가 반영된 것으로서 시대의 요청이라고 할 것이다. 이 글에서는 현재 변호사윤리장전이 개인정보 보호의무의 구체적인 내용을 밝히고 있지 않은 가운데, 변호사의 개인정보 보호의무의 일반적인 내용을 살펴보고, 향후 구체적으로 개인정보의 처리가 문제될 수 있는 몇 가지 경우를 살펴본다. 해당 논의가 변호사의 개인정보 보호에 관한 논의에 작으나마 기여하기를 바란다.
대부분의 웹 사이트에서는 법을 준수하기 위해 정보주체의 개인정보 수집에 동의를 구하는 이용약관이나 개인정보 취급방침(이하 '취급방침')을 마련하고 있다. 국내 온라인 및 모바일 서비스에서 이용자로부터 수집하는 개인정보의 항목을 명시하고자 마련한 취급방침을 대부분의 이용자는 읽지도 않고 그냥 넘기는 등 이용자 관점에서 인지하지 못하는 경우가 많다. 보다 구체적으로 취급방침을 확인했을 때 이용자가 제공하는 개인정보의 인지 및 서비스 이용에 어떤 영향이 있는지를 살펴보고자 카카오톡 이용자를 중심으로 실험하였다. 332명의 실험 참여 인원을 구성해 취급방침에 대해 기존 행동을 유지하는 그룹과 Display를 확인하여 내용을 인지하는 그룹을 구성해 개인 프라이버시 민감도의 차이를 고려하여 개인정보보호 행동의 차이를 분석하여 시사한다. 본 연구에서는 민감군과 무관심군으로 나누었을 때 취급방침 인지로 나타나는 보호행동을 제시하고 서비스 제공자의 정책 실현을 위한 가이드라인을 제시한 점에서 그 의의가 있다.
최근 들어 증가하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고에서 개인정보 처리에 대한 논의가 중요하게 부각되고 있다. 행태 광고는 자동수집장치를 이용하여 수집된 개인의 행태 정보를 기반으로 개인의 검색 구매이력, 취미 성향 등을 분석하여 활용한다. 따라서 개인정보 보호법에 의거하여 정의된 개인 식별정보나 민감정보는 아니라 할지라도 개인의 특성을 분석할 수 있는 다른 형태의 개인 정보를 수집 저장하게 되며 이로 인해 개인정보 유출사고 및 침해사고에 노출될 수 있다는 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 급격하게 성장하고 있는 온라인 및 모바일 플랫폼 기반의 행태 광고 관련 사업자들의 개인정보 처리방침 실태를 조사 분석해보고, 행태 정보에 적합한 개인정보 수집 저장 이용 과정에서의 조치사항에 대해 논의해 보고자 한다.
개인의 의료 정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 개인정보 유출은 유출된 정보의 해당 당사자의 사회적 고립과 정보의 질에 따라 당사자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 판리가 필요하다. 따라서 의사, 간호사, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통해 병원 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 특화된 역할기반 접근제어(Role-Based Access Control)를 제정해야 한다. 환자 자신이 자신의 의료정보를 특정한 사람에게 접근 권한을 주어 확인할 수도 있게 하고 그 외의 다른 부분들도 제어 할 수 있게 권한을 부여 할 수 있어야 한다. 본 논문은 현재 의료 및 진찰 정보 관리를 위해 RBAC모델을 기반으로 의료정보보호를 위한 접근제어 방법을 분석하고 각 정보의 객체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 한계를 통해 의료 정보의 보호방안을 고찰한다.
정보사회에 있어서 개인정보보호는 가장 중요한 윤리적 이슈 중 하나이다. 특히 업무특성상 진료를 목적으로 민감한 개인의 의료정보를 수집, 저장 및 처리하고 있는 의료기관의 경우 정보 유출시 개인의 사생활에 심각한 피해를 야기할 수 있다. 본 연구는 의료기관 소비자 관점에서 개인의료정보에 대한 일반적인 고객의 염려를 측정하기 위한 개인의료정보 프라이버시 염려 측정도구를 개발하고 타당도를 검증하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 기초로 개인의료정보 프라이버시 염려 측정도구를 개발하였으며, 개발된 측정도구에 대한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하여 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 본 연구를 통해 개발된 측정도구는 국민의 개인의료정보보호에 대한 염려수준 및 관심 영역을 파악하여 적절한 개인정보보호 정책을 수립하는 데 유용하게 활용될 것으로 기대되며, 의료기관의 경우 의료서비스 소비자가 우려하는 해당 의료기관의 개인의료정보보호 문제점 및 그 수준을 파악하여 합리적인 대책을 도출하는 데 유용할 것으로 기대된다.
코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.
영상 감시 시스템은 광범위한 영역에서 쉽게 설치되고 있으며, 감시 지역을 녹화한 영상 정보는 대게 인터넷을 통한 클라우드 상의 저장소에서 관리하는 중앙 관리 방식을 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템의 주요한 문제점은 저장 영상의 전송 과정과 저장 대해서 객관적으로 신뢰할 수 있는 방법이 제공되지 않고 있으며, 개인정보보호를 위한 장치 유무와 별개로 모든 권한을 서비스 제공자에게 위임한 상태에서 운영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 공개키 기반 암호화와 블록체인 기반의 키 관리 시스템을 조합한 아키텍처를 이용하여 민감한 정보를 사용자가 안전하게 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 아키텍처에서는 대칭키를 사용한 블록 암호화(block-cipher) 과정을 통해 영상 정보를 암호화하고, 이때 사용하는 대칭키를 사용자의 공개키로 암호화하여 블록체인의 레저(ledger)로 기록하는 기법을 사용한다. 영상정보를 암호화하는 과정을 블록체인 네트워크의 특성(분산, 투명성, 데이터 변조 불가)을 활용하여 개인정보 영상의 생성부터 소멸까지 사용자가 추적이 가능하도록 한다.
블록체인 기반 전자상거래 시스템은 탈중앙화된 P2P(Peer-to-Peer) 방식으로 데이터를 처리하고 합의 메커니즘을 통해 동기화되는 분산원장에 기록할 수 있다. 그러나, P2P 운영에 기반하여 전자상거래 과정에서 파생되는 고객의 외부 노출에 민감한 정보로 인해 고객의 개인정보가 공개되거나 유출되는 위협이 발생할 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 블록체인 기반 전자상거래 시스템에서 고객의 개인정보를 보호하기 위한 PET(Privacy Enhancing Technology)를 식별하고, 블록체인 기반 전자 상거래 시스템에 적용하기 위한 방안을 분석한다.
머신 러닝의 학습을 위한 데이터는 개인정보가 포함된 데이터인 경우가 존재한다. 특히 음성인식 모델을 학습시키기 위해서 사용자의 음성 데이터가 필요하며, 이는 개인의 민감한 정보가 포함될 수 있다. 인공지능 학습을 위해 수집한 음성 데이터에 대한 정보보호 침해 공격이 발생할 수 있고, 해당 데이터에 대한 보호 조치가 필요하다. 본 연구는 음성 데이터를 안전하게 관리하기 위해 분할학습을 이용한 음성 데이터 학습 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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