• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.21-26
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• 2017

사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다

• 정보과학회지
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• 제35권2호
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• pp.17-21
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• 2017

• 정보보호학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-160
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• 2011

익명화 기법은 마이크로 데이터에서 프라이버시를 보호하기 위해 제안된 방법 중의 하나이다. 원본 데이터로부터 그룹화를 기반으로 프라이버시를 확보하고자 하는 익명화 기법은 ${\kappa}$-익명성 (${\kappa}$-anonymity) 개념을 효시로 하여 ${\ell}$-다양성(${\ell}$-diversity), t-밀접성(t-closeness) 등의 개념이 차례로 제안되면서 발전된 모습을 보여주였다. 프라이버시측도 관점에서 각각의 익명성 관련 개념들이 상호 보완적인 관계에 놓여 있으나, 데이터의 유용성과 익명성 개념들을 복합적으로 고려한 실질적인 익명화 알고리즘 개발에 관한 연구는 아직까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 먼저 기존에 발표된 익명성 개념들에 기반한 익명성 측도들과 정확성 관련 측도들에 대하여 비교 분석한다. 또한,${\kappa}$-익명성을 만족하는 데이터로부터 블록 합병 방법에 의하여 ${\ell}$-다양성을 확보하는 알고리즘을 새롭게 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.128-130
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• 2012

본 논문은 추론 공격 가능성 범위를 확장하여 다수 제공자의 참여를 기반으로 개인에 관한 정보를 배포하는 환경에서의 추론공격 가능성을 고려한다. 환경의 특성상 참여자는 자신이 보유한 환자 데이터와 외부지식을 결합하여 개인의 민감한 정보를 추론할 수 있다. 또한 기존의 추론공격을 방지하는 익명화 기법은 다수 제공자 환경을 고려하지 않기 때문에 추가적인 추론 공격이 가능하다. 본 논문은 제공자에 의한 추론 공격을 보이고 이를 방지하는 기법으로 s-cohesion을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.886-889
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• 2013

개인의 사생활 보호를 위한 익명성 확보는 네트워크상에서 다뤄지는 주요 논점 중 하나로서, 오래전부터 연구되어 수많은 기술이 제안되어 왔다. The Amnesic Incognito Live System(이하 Tails) 역시 이 중 하나로, PELD 설계 기반 하에 모든 인터넷 커넥션을 익명화하고 해당 디바이스 디스크에 흔적을 남기지 않는 강력한 Live OS이다. 이렇듯 Tails는 익명화에 있어 완성도 높은 시스템이라고 볼 수 있으나, 아직 해당 분야의 연구가 활발치 못해 공격 기법의 분석이 부족한 실정이다. 이를 바탕으로 본 문서는 Tails를 대상으로 한 소수의 기존 공격 기법들을 TOR 기반, Memory Analysis 기반, HTTP Keepalive 기반 등으로 세분화하여 나열하는 것을 주목적으로 두고 있다. 그리고 나아가 분석을 바탕으로 새로운 공격 가능성을 도출해내는 것이 최종 목적이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.81-87
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• 2012

현재 사용되고 있는 두뇌영상의 제거 방법은 비록 환자의 개인 정보를 보호하고 있으나, 과도한 제거로 정확한 두뇌영상의 무결성을 손실할 수 있다. 원래 두뇌의 영상과 동일한 두뇌 조직을 나타내면서 환자의 신원을 감출 수 있는 새로운 익명화 얼굴모델을 생성시키는 방법을 연구하였다. 제안방법은 두 단계로 구성되었다: 10명의 두뇌영상을 정규화시켜서 모조 두뇌 표본 영상을 생성하는 단계와 실험영상 두뇌의 외곽부를 모조 두뇌의 안면부로 대체시키는 단계이다. 전체 두뇌영상에서 두피와 두개골 영역을 분할하기 위하여 레벨셋 알고리즘을 적용하였다. 영역화된 모조 두뇌를 대상 두뇌영상에 동일하게 배치하고 정규화를 시켜서 익명화된 얼굴 모델을 생성하였다. 원래 영상과 변형된 영상의 두뇌 조직부의 밝기 변화를 비교하여 제안 알고리즘의 타당성을 실험하였다. 실험 결과 두 두뇌영상은 두뇌 조직에서 완전히 동일하면서 신원을 파악할 수 없는 것을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.665-679
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• 2018

정보통신의 발전, 특히 무선인터넷 기술과 스마트폰의 보급에 따라 디지털 데이터가 증가하면서, 온라인 빅데이터 개인정보 문제 즉, 개인 민감정보의 온라인 노출과 이로 인한 프라이버시 침해에 대한 우려 역시 높아지고 있다. 본 논문은 포털 서비스를 중심으로 국내 인터넷 환경에 공개된 온라인 빅데이터의 개인정보 침해 현황에 대한 분석을 수행하고 프라이버시 침해 가능성을 평가하기 위한 척도를 제시하였다. 이를 위하여 본 연구팀은 포털 사이트에서 제공하는 서비스 컨텐츠 중 약 5천만건의 사용자 게시글을 수집하여 개인정보에 해당하는 정보를 추출하고, 추출된 개인 정보를 기반으로 각 사용자의 ID가 부분 익명화 되었음에도 개인을 특정할 수 있는 신상 정보가 노출될 수 있음을 확인하였다. 또한 부분 익명화된 ID를 사용하여 서비스간 개인 정보의 연결 가능성과 개인 신상 정보 노출 수준을 반영한 위험도 측정 척도를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1465-1468
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• 2008

모바일 에드혹 네트워크(MANET)에서 익명 라우팅을 위해 각 노드가 익명ID를 이용하여 MAC 단에서 익명으로 서로를 인증하고 네트워크 단에서 익명 라우팅 수행하는 AODV 기반의 라우팅 기법이 제안된바 있다[4]. 하지만 기존의 제안된 방법은 익명ID가 변경될 때마다 페어링 연산을 통해 재인증을 해야 하며, 라우팅 경로 중간의 노드들은 메시지의 연결성을 없에게 위해 매홉마다 암·복호화를 반복하여 상당히 비효율적이다. 본 논문은 기존논문의 노드 인증 기법을 확장하여 실제 메시지의 교환과정에서 일어나는 홉 간 암호화 횟수를 줄이고, 임시 인증값을 이용한 노드 상호간의 빠른 인증 기법을 사용하여 노드간의 인증과 익명성을 보장하는 보다 효율적인 프로토콜을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.179-185
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• 2018

빅데이터는 이제 더 이상 미래 혁신의 아이콘이 아니라 인류가 당면한 과제를 해결하기 위한 하나의 수단으로써 공고히 자리매김해 가고 있다. 빅데이터의 활용과 개인정보 보호는 분명 양면성을 갖고 있다. 데이터의 활용을 강조할 경우 개인이 공개를 원하지 않는 사생활은 필연적으로 침해 될 것이고, 개인정보 보호를 강조할 경우 어설픈 수준의 빅데이터 연구만 가능해 공공의 목적을 달성 하는데 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 개인정보 침해의 문제점을 알아보고 빅데이터의 활용과 개인정보의 보호를 하기 위해서 취합하는 빅데이터를 익명화하는 방안을 제시하였다. 이를통해 빅데이터 활용 뿐만 아니라 개인정보 침해의 문제점을 해결할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.1-2
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• 2010