• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.15 no.2
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• pp.96-104
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• 2004

무선 주파수 인식(RFID) 기술은 차세대 유비쿼터스 환경에서 중요한 기술적 위치를 차지할 것으로 예상되고 있으며, 다양한 분야에서 새로운 시장을 형성해 나갈 것으로 기대된다. 그러나 RFID 태그 내용의 노출 혹은 임의의 태그에 대한 위치 추적 가능성은 RFID의 실용화에 있어서 사용자의 프라이버시 위협이라는 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 RFID 프라이버시 보호를 연구 동향들을 살펴보고 방식별 장단점을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.4-6
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• 2012

본 논문은 실시간 위치 모니터링 시스템에서 개인의 위치 프라이버시 보호 문제에 대해 논한다. 위치기반 서비스 제공자를 통한 위치 모니터링은 위치 노출에 의한 개인의 프라이버시를 침해할 위험이 있으므로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 익명화서버를 활용하는 시스템 환경을 채택한다. 익명화서버의 주된 역할은 location k-anonymity 개념을 활용하여 특정 개인의 위치를 클로킹 영역으로 표현하여 익명화 시키는 것이다. 기존의 기법들은 클로킹 영역을 생성하기 위해 개인이 휴대용 단말기를 통해 자신의 현재 위치를 주기적으로 익명화서버에게 보고하고, 익명화 서버는 반복적으로 클로킹 영역을 재생성하 는 시스템 모델을 가정한다. 하지만, 이는 메시지 송신에 의한 개인의 휴대용 단말기의 에너지 소비를 증가시킬 뿐만 아니라, 익명화서버의 작업부하를 크게 증가시켜 시스템 성능을 저하 시킨다. 이러한 단 점을 극복하기 위해, 본 논문은 개인의 휴대용 단말기의 연산 능력을 활용하여 클로킹 영역을 생성 유지할 수 있는 개인-익명화서버 협업 위치 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 특정 수의 클로킹 영역들을 개인에게 할당하여 클로킹 영역의 생성 유지 작업을 익명화서버와 공유하게 하는 것이다. 시뮬레이션을 통해, 익명화 서버의 작업부하와 개인의 메시지 송신 측면에서 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• Review of KIISC
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• v.15 no.5
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• pp.100-112
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• 2005

유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Aware)이며 이것은 사용자의 시공간에 따라 변하는 데이터를 사용자가 직접 입력하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 이러한 유비쿼터스의 특성은 데이터의 보안이 취약할 경우 기존 컴퓨팅 환경보다 더 큰 문제를 가져올 수 있다. 한편, 미 벨 연구소에 의해 개발된 PCP(Privacy Conscious Personalization)는 모바일 및 유비쿼터스 환경에서 사용자의 프라이버시 문제에 Context-Aware의 특성을 반영해 준다. PCP는 위치 정보에 대한 요구를 받으면 Houdini로 명명된 Rule Engine을 작동시키며 현재의 상황 및 사용자의 설정을 고려하여 정보를 공개할지 여부를 결정한다. 또한, 네덜란드의 University of Twente는 P3P를 확장하는 P3P Extension과 상황-의존 Preference를 표현하는 XML 기반 언어를 개발하고 이를 바탕으로 WASP 플랫폼을 위한 아키텍쳐를 개발하였다. WASP Framework는 웹서비스 기반의 프라이버시 보호 아키텍쳐이며 사용자의 위치, 시간, 상태, 신원 등 다양한 Context 정보를 제공할 수 있다. 본고에서는 Location Context의 관점에서 Context Aware Computing 환경의 하나로 LBS 위치정보의 프라이버시 구조에 대한 두가지 사례 연구를 수행한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.623-626
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• 2006

위치 정보 기반 서비스는 휴대 무선 통신 기기 사용의 확대에 따라 서비스의 범위가 크게 확장될 것으로 예상되고 있다. 그러나 단순한 정보 제공이 아닌 원격 제어, 콘텐츠 서비스 등의 경우에서 위치 정보에 대한 위변조 문제와 사용자의 프라이버시 문제가 발생할 것으로 예상된다. 기존의 위치 정보 보호에 대한 연구는 프라이버시 보호 측면을 위주로 하고 있으며, 인증에 대한 연구는 특정 센싱 기술에 특화되어 있거나, 네트워크상의 DNS를 통한 논리적인 위치 인증에 치우치고 있다. 본 연구에서는 위치 정보 기반 서비스에서의 보안 요구 사항을 분석하여, 기존의 위치 정보 보호 모델을 기반으로 위치 정보를 관리하는 신뢰되는 기관의 필요성을 논하며, 이를 토대로 타임스탬프나 키 갱신을 이용하는 두 가지 프로토콜을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.493-496
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• 2009

이 논문은 위치정보 프라이버시 S/W를 위한 프로토콜을 제안하고 있다. 위치정보 프라이버시 보호 방안을 포괄적으로 조사 및 분석하여 향후 유비쿼터스 위치기반서비스에서의 위치정보 보호 방안을 개발하고, 위치정보 보호를 위한 기본 구성요소와 아키텍쳐를 설계하였다. 또한 이를 기반으로 개인위치정보를 개인이 직접 제어할 수 있는 자기 제어 S/W 프로토콜과 프로토타입을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.5
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• pp.23-30
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• 2017

For enjoying the convenience provided by location based services, the user needs to submit his or her location and query to the LBS server. So there is a probability that the untrusted LBS server may expose the user's id and location etc. To protect user's privacy so many approaches have been proposed in the literature. Recently, the approaches about using dummy are getting popular. However, there are a number of things to consider if we want to generate a dummy. For example, when generating a dummy, we have to take the obstacle and the distance between dummies into account so that we can improve the privacy level. Thus, in this paper we proposed an efficient dummy generation algorithm to achieve k-anonymity and protect user's privacy in LBS. Evaluation results show that the algorithm can significantly improve the privacy level when it was compared with others.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.6
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• pp.69-76
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• 2024

Recent advances in sensor and mobile technologies have made it possible to collect user location data. This location information is used as a valuable asset in various industries, resulting in increased demand for location data collection and sharing. However, because location data contains sensitive user information, indiscriminate collection can lead to privacy issues. Recently, geo-indistinguishability (Geo-I), a method of differential privacy, has been widely used to protect the privacy of location data. While Geo-I is powerful in effectively protecting users' locations, it poses a problem because the utility of the collected location data decreases due to data perturbation. Therefore, this paper proposes a method using Geo-I technology to effectively collect user location data while maintaining its data utility. The proposed method utilizes the prior distribution of users to improve the overall data utility, while protecting accurate location information. Experimental results using real data show that the proposed method significantly improves the usefulness of the collected data compared to existing methods.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.12
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• pp.19-27
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• 2021

In this paper, we present a method for effectively predicting traffic volume based on vehicle location data that are collected by using LDP (Local Differential Privacy). The proposed solution in this paper consists of two phases: the process of collecting vehicle location data in a privacy-presering manner and the process of predicting traffic volume using the collected location data. In the first phase, the vehicle's location data is collected by using LDP to prevent privacy issues that may arise during the data collection process. LDP adds random noise to the original data when collecting data to prevent the data owner's sensitive information from being exposed to the outside. This allows the collection of vehicle location data, while preserving the driver's privacy. In the second phase, the traffic volume is predicted by applying deep learning techniques to the data collected in the first stage. Experimental results with real data sets demonstrate that the method proposed in this paper can effectively predict the traffic volume using the location data that are collected in a privacy-preserving manner.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.6
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• pp.71-82
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• 2009

There have been a lot of researches on providing privacy in MANET (Mobile Ad hoc NETwork) using trapdoor, onion, and anonymous authentication. Privacy protection in MANET can be divided into satisfying ID privacy, location privacy, route privacy, and unlinkability between sessions. Most of the previous works, however, were unsatisfactory with respect to location privacy or route privacy. Moreover, in previous schemes, cryptographic operation cost needed to meet the privacy requirements was relatively high. In this paper, we propose a new efficient anonymous routing protocol that satisfies all the privacy requirements and reduces operation costs. The proposed scheme does not use onion or anonymous authentication techniques in providing privacy. We also provide a more accurate analysis of our scheme's efficiency by considering all the nodes involved in the route establishment.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.22 no.1
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• pp.89-106
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• 2017

In advanced mobile devices environment, the market share of mobile application has been increased. Among various mobile services, Location-based Service (LBS) is an important feature to increase user motivation related to purchase intention on mobile. However, individual privacy has also increased as an important problem for invasion of privacy and information leakage while too many LBS based applications (App) rapidly launched in the App market. In this study, we focused on perceived values of LBS App users who use Apps related to recommending best restaurants in China and South Korea. The purpose of this study is to identify important factors for perceived value when users provide personal information for LBS service provider. The result of this study is follows: perceived value can increase while LBS customers can more control self-information and information useability. Also information ability of users affected perceived values for LBS Apps. Also users' app user ability and perceived value were effects on privacy revenue. In addtion, perceived weakness of users and perceived value increased privacy threat.