• 제목/요약/키워드: 익명화

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데이터 유용성 향상을 위한 서비스 기반의 안전한 익명화 기법 연구 (A Study on Service-based Secure Anonymization for Data Utility Enhancement)

  • 황치광;최종원;홍충선
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권5호
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    • pp.681-689
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    • 2015
  • 개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말한다. 정보주체의 민감한 정보를 포함하고 있는 개인정보는 유출시 각종 범죄에 악용될 수 있다. 이를 막기 위해 데이터를 공개하거나 배포하기 전에 개인 식별 요소를 제거하는 방법을 사용한다. 하지만 이름이나 주민등록번호 등의 식별자를 삭제 또는 변경하여 정보의 공개를 제한하더라도, 다른 데이터와 연결하여 분석하면 개인정보가 노출될 가능성이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스에 활용될 속성은 낮은 수준의 익명화를 수행하여 실제 사용될 정보의 유용성을 높이고, 그와 함께 연결 공격을 방지하여 하나의 원본 데이터 테이블에서 둘 이상의 익명화된 테이블을 동시에 제공할 수 있는 익명화 기법을 제안한다. 그리고 협조적 게임이론에 기반을 둔 실험을 통해 본 제안의 우수성을 입증한다.

익명 그룹 기반의 효율적인 데이터 익명화 알고리즘 (An Efficient Algorithm of Data Anonymity based on Anonymity Groups)

  • 권호열
    • 산업기술연구
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    • 제36권
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    • pp.89-92
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    • 2016
  • In this paper, we propose an efficient anonymity algorithm for personal information protections in big data systems. Firstly, we briefly introduce fundamental algorithms of k-anonymity, l-diversity, t-closeness. And then we propose an anonymity algorithm using controlling the size of anonymity groups as well as exchanging the data tuple between anonymity groups. Finally, we demonstrate an example on which proposed algorithm applied. The proposed scheme gave an efficient and simple algorithms for the processing of a big amount of data.

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실제 의료 데이터 분석을 통한 데이터 익명화 방법 제시 (Anonymization Techniques Suitable for Real Medical Datasets)

  • 권용진;연종흠;이상구
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.80-83
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    • 2011
  • 정부, 병원, 공공기관, 기업 등에서 많은 양의 개인 정보를 수집하고, 다양한 목적으로 수집한 데이터를 공개하기도 한다. 프라이버시 보호를 위해 공개할 데이터를 어떻게 익명화를 할 것인지 많은 연구가 되었지만, 알고리즘 적용의 어려움과 데이터에 대한 비현실적인 가정 때문에 실제 데이터에 적용되는 사례는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 먼저 다양한 익명화 방법에 대한 분류를 하고, 장단점을 살펴본다. 그리고 의료기관에서 의료 데이터를 공개하는 경우를 고려하여 실제 의료 데이터가 갖는 특징을 파악하고, 의료 데이터에 적용할 수 있는 프라이버시 모델(privacy model) 과 알고리즘에 적용하기 위한 의료데이터의 기본 형태에 대해 제시한다.

프로필을 고려한 위치 기반 서비스 모델에서 사용자 식별 위협을 막는 익명화 기법 (An Anonymization Scheme Protecting User Identification Threat in Profile-based LBS Model)

  • 정승주;박석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.170-174
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    • 2010
  • 최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 응용의 정보 요소로 활용되기 시작하였고, 이러한 응용의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service: LBS)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보보호 방법이 요구되었다. 사용자의 위치 정보를 보호하기 위해 전통적인 데이터베이스에서의 개인정보 보호를 위해 사용되었던 K-anonymity의 개념이 적용되었고, 그에 따른 익명화를 수행할 수 있는 모델이 제시되었다. 하지만 기존 연구되었던 모델들은 오직 사용자의 정확한 위치 정보만을 민감한 속성으로 고려하여 익명화를 수행하였기 때문에, 이후 제시된 사용자의 프로필 정보를 고려한 모델에 대해서는 기존의 익명화만으로는 완전한 프라이버시를 보장할 수 없게 되어 추가적인 처리 과정을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 프로필 정보를 고려한 위치기반 서비스 모델에서 Private-to-Public 질의가 주어지는 경우에 발생하는 추가적인 개인 식별의 위협에 관한 문제를 정의하고 이에 대한 해결책을 제시하며, 또한 제안 기법이 사용자 정보 보호를 보장하며 기존 방안보다 효율적임을 보인다.

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빅 데이터 익명화 주요 이슈

  • 장성봉
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.489-490
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    • 2017
  • 빅데이터를 제 3자에게 연구용으로 배포할 때, 개인정보 보호는 해결해야 할 중요한 이슈이다. 지금까지, 다양한 k-익명화 소프트웨어 도구 및 알고리즘들이 등장하여 매우 유용하게 사용되긴 하였지만, 이를 빅데이터에 그대로 적용할 경우, 분류 구성, 정보 손실, 처리시간 측면에서 좋지 못한 성능을 보여왔다. 본 논문에서 이러한 문제점과 주요 이슈들을 살펴본다.

빅데이터 환경에서 개인정보보호를 위한 공개정보 안전성 검증 체계에 관한 연구 (A Study on PublicData Safety Verification System for Privacy in BigData Environment)

  • 이재식;김호성;오용석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.670-671
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    • 2013
  • 빅데이터 환경에서 개인정보가 포함된 데이터가 공개될 경우 많은 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 공개 시에 개인정보를 보호하기 위한, 공개정보 안전성 검증 체계를 제안한다. 제안하는 검증 체계는 개인정보가 포함된 공개정보에 대하여 익명화 수행을 지원하고, 익명화된 데이터에 대하여 비익명화를 수행하는 등 공개정보에 대한 안전성을 평가하고, 이를 관리 감독하는 체계이다. 안전성 검증은 공개되는 정보에 따라서 다양하게 이루어 질 수 있으며, 검증의 강도에 따라서 안전성 인증 레벨을 차등 부여한다. 제안하는 체계는 빅데이터 환경에서 데이터 공개 시 개인정보보호를 위한 최소한의 안전성 보장체계라 할 수 있으며, 제안하는 체계를 통하여 빅데이터 환경에서 개인정보에 안전한 데이터 공개 환경이 조성될 것으로 기대한다.

클라우드 환경에서 데이터 접근 사용자의 프라이버시 보호를 위한 익명 CP-ABE 기법에 관한 연구 (A Study on Anonymous CP-ABE Scheme for Privacy Protection of Data Access Users in Cloud Environments)

  • 황용운;이임영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.186-187
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    • 2019
  • 최근 클라우드에서 발생하는 보안위협을 해결하기 위한 다양한 보안 기술 중 속성기반 암호인 CP-ABE 방식의 접근제어 기법을 사용하여 사용자간의 데이터를 안전하게 공유한다. 현재까지 다양한 CP-ABE방식의 접근제어 기법이 연구되었지만, 이 중 보안위협에 취약한 방식들이 존재한다. 특히 제 3자는 암호문에 지정된 접근구조를 통해 데이터에 접근하려는 사용자의 속성을 유추할 수 있고, 이로 인해 사용자의 프라이버시를 침해할 수 있다. 이에 사용자의 프라이버시를 보호할 수 있는 익명 CP-ABE 방식이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 익명 CP-ABE 방식 중 제대로 익명화가 적용되지 않은 방식과, 효율성이 부족한 방식들이 존재한다. 이에 복호화하는 사용자의 연산량은 증가된 암호문의 속성의 개수에 비례하기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서는 데이터에 접근하는 사용자의 프라이버시를 보호하고, 사용자의 연산량의 효율을 높일 수 있는 익명 CP-ABE 방식을 제안한다.

실내공간에서 계층 구조를 이용한 K-익명화 (K-Anonymity using Hierarchical Structure in Indoor Space)

  • 김준석;이기준
    • Spatial Information Research
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    • 제20권4호
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    • pp.93-101
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    • 2012
  • 실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.

AMV: 클로킹 영역을 최소화하는 k-익명화 기법 (AMV: A k-anonymization technique minimizing the cloaking region)

  • 송두희;허민재;심종원;황소리;송문배;박광진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.9-14
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    • 2014
  • 본 논문에서, 우리는 이동 벡터(motion vector)를 이용하여 이동 중인 클라이언트의 k-익명화를 지원하는 AMV 기법을 제안한다. AMV는 이동 벡터 정보를 이용하여 사용자(클라이언트)들의 최소 클로킹 영역을 만들 수 있다. 클로킹 영역을 줄이는 주된 이유는 서버가 공간 질의를 요청한 모든 사용자에게 다수의 객체 정보(질의 결과)를 전송해야 하기 때문이다. 실험 결과를 통하여 기존 기법 보다 AMV 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.

데이터 3법 시대의 익명화된 데이터 활용에 대한 제언 (Suggestions for Applications of Anonymous Data under the Revised Data Privacy Acts)

  • 천지영;노건태
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권3호
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    • pp.503-512
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    • 2020
  • 데이터 3법으로 인해 개인정보를 가명처리 후 데이터를 공개할 수 있게 되었다. 이렇게 익명화된 데이터는 연구 및 서비스 분야 등에서 유용하게 활용될 전망이나, 익명화된 데이터로부터 정보의 주체를 재식별하는 등 프라이버시 침해에 대한 우려가 크다. 본 논문에서는 공공 데이터에서 개인을 식별해내는 것이 크게 어렵지 않음을 보이고, 또한 공개된 데이터의 신뢰성에 의문을 제기한다. 사용자들이 데이터 공개와 프라이버시 보호 사이의 상충관계를 잘 이해하여 데이터 3법 시대에 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 방안에 대해 제언한다.