• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.589-598
• /
• 2019

온라인상에 축적되는 디지털 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 데이터들은 매우 큰 잠재적 가치를 갖고 있다. 국가 및 기업들은 방대한 양의 데이터로부터 다양한 부가가치를 창출하고 있으며 데이터 분석 기술에 많은 투자를 하고 있다. 그러나 데이터 분석에서 발생하는 프라이버시 문제는 데이터의 활용을 저해하는 큰 요인으로 작용하고 있다. 최근 신경망 모델 기반의 분석 기술에 대한 프라이버시 침해 공격들이 제안됨에 따라 프라이버시를 보존하는 인공 신경망 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 이에 따라 엄격한 프라이버시를 보장하는 차분 프라이버시 분야에서 다양한 프라이버시 보존형 인공 신경망 기술에 대한 연구가 수행되고 있지만, 신경망 모델의 정확도와 프라이버시 보존 강도 사이의 균형이 적절하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 프라이버시와 모델의 성능을 모두 보존하고 모델 전도 공격에 저항성을 갖는 차분 프라이버시 기술을 제안한다. 또한, 프라이버시 보존 강도에 따른 모델전도 공격의 저항성을 분석한다.

• 정보보호학회지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.33-41
• /
• 2017

기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권10호
• /
• pp.445-452
• /
• 2018

생활의 모든 것들이 데이터화 되어가고 있는 세상에서 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터는 수집 및 분석을 통하여 새로운 데이터로 가공되어진다. 새로운 데이터는 병원, 금융, 기업 등 여러 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 기존의 데이터에는 개인들의 민감한 정보가 포함되어 있기 때문에 수집 및 분석과정에서 개인의 프라이버시 노출 우려가 있다. 해결 방안으로 프라이버시 보존형 데이터 마이닝(PPDM)기술이 있다. PPDM은 프라이버시를 보존하면서 동시에 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 방법이다. 본 논문에서는 PPDM을 조사하고 데이터의 프라이버시와 유틸리티를 평가하기 위한 다양한 측정방법을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.473-476
• /
• 2004

본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.141-156
• /
• 2020

차분 프라이버시는 데이터 프라이버시를 보존함과 동시에 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 기법으로써 프라이버시 보존형 데이터 활용 분야에서 널리 적용되고 있다. 이러한 차분 프라이버시의 지역적 모델인 로컬 차분 프라이버시 알고리즘은 무작위 응답을 기반으로 데이터 소유자가 직접 데이터를 가공 처리하여 공개한다. 따라서 개인은 데이터 프라이버시를 보장받을 수 있으며, 데이터 분석가는 수집된 다수의 데이터를 통해 유용한 통계적 결과값을 도출할 수 있다. 이러한 로컬 차분 프라이버시 기법은 세계적 기업인 Google, Apple, Microsoft에서 실질적으로 사용자의 데이터를 수집 및 분석할 때 활용되고 있다. 본 논문에서는 현실에 실질적으로 활용되고 있는 로컬 차분 프라이버시 기법에 대해 비교분석한다. 또한, 실제 적용 사례 연구로써 개인의 프라이버시가 결과의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 설문 및 여론조사 시나리오를 기반으로 로컬 차분 프라이버시 기법을 적용하여 현실에서의 활용 가능성에 대해 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.380-382
• /
• 2020

네트워크에 존재하는 저장 공간을 필요에 따라 유연하게 대여하여 사용할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스는 데이터의 일관성 유지, 저렴한 유지관리 비용 등 여러 장점에 힘입어 널리 활용되고 있다. 하지만 클라우드 시스템은 데이터 소유자에 의한 관리가 이루어지지 않으므로 민감한 데이터의 노출에 의한 피해 또한 다수 발생하고 있는데, 이를 해결하기 위하여 암호화 등을 통한 프라이버시 보존을 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 연구에서는 프라이버시가 보존된 상태에서 클라우드에 저장된 데이터를 검색함에 있어, 대수적 난제에 근거를 둔 접근 제어 기능을 내포한 소프트웨어 기반의 검색 가능한 암호화 (searchable encryption) 기법과 최근 많은 관심을 받고 있는 하드웨어 기반 클라우드 데이터 검색의 효율성 및 기능에 대한 비교 분석을 수행한다. 이를 통하여 하드웨어 기반 기법의 활용을 통한 성능 향상 가능성을 확인하고 잠재적 보안 위협을 검토한다.

• 정보보호학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.52-57
• /
• 2012

프라이버시 참조구조(privacy reference architecture)는 구현 및 배치 상황을 바탕으로 해야 하며, 독립적으로 존재할 수 없다. 구조 설치는 프라이버시 인지 및 가능 ICT 시스템을 배치할 구조와 조화를 이루어 운영되며 정책을 반영하는 업무 관리 기능, 프로세스 및 절차를 종합적으로 고려하여 이루어진다. 업무 및 데이터 처리 모델 또는 인벤토리의 공식적인 구축 및 유지는 해당 조직에 적용되는 모든 프라이버시 및 정보 보호 요건에 부합해야 한다. 업무 프로세스 모델이 구축되고 데이터 처리 모델과의 비교가 완료되면 동의 취득 기능, 개인식별정보 범주화 및 태깅 기능, 감사 및 기록 절차, 보존 일정, 고지 및 보안 경보와 같은 프라이버시 통제수단을 정하고 필수적인 프라이버시 보호 요건과 비교할 수 있다. ISO/IEC JTC1 SC27 WG5의 프라이버시 표준화는 프라이버시 프레임워크, 프레임워크 기반 구현을 위한 프라이버시 레퍼런스 아키텍쳐를 중심으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 표준화를 위한 국외 표준화 동향을 소개하고, 향후 추진해야할 중점 표준화 항목을 도출한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제35권6호
• /
• pp.481-494
• /
• 2008

본 논문에서는 시계열 데이타 클러스터링에서 DFT 진폭 기반의 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기존의 프라이버시 보호 연구인 DFT 계수 기법은 원본과 유사한 데이타가 복원될 수 있어 프라이버시 보호 측면에서 큰 문제점이 있다. 반면에, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 변환 후에 위상을 제외한 진폭만을 사용함으로써 원본 데이타를 복원하기 매우 어려운 특징을 가진다. 본 논문에서는 우선 기존의 DFT 계수 기법이 복원이 용이한 함수이고, 제안한 DFT 진폭 기법이 복원이 어려운 함수임을 체계적으로 설명한다. 다음으로, 클러스터링 정확도를 대신하고 진폭을 선택하기 위한 척도로서 거리-순서 보존정도의 개념을 제안한다. 거리-순서 보존 정도는 객체들의 상대적 순서가 클러스터링 보호 함수의 적용전후에 얼마나 보존되는지의 척도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 거리-순서 보존 정도의 개념을 사용하여 DFT 진폭 기법에서 진폭을 선택하는 탐욕적 전략들을 제시한다. 즉, 제안한 탐욕적 전략은 거리-순서 보존 정도를 극대화하는 방향으로 DFT 진폭을 선택하여, 궁극적으로 클러스터링 정확도를 높이고자 하는 방법이다. 마지막으로 실험을 통해 제안한 거리-순서 보존 정도가 클러스터링 정확도를 대신할 수 있는 척도임을 보인다. 또한, 제안한 DFT 진폭 기법의 탐욕적 전략들이 기존의 DFT 계수 기법에 비해 정확도가 크게 떨어지지 않음을 확인한다. 이 같은 결과를 달 때, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 계수 기법에 비해 프라이버시 보호 정도를 크게 개선했을 뿐 아니라 비교적 정확한 클러스터링 정확도를 보이는 우수한 연구 결과라 사료된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.945-956
• /
• 2020

많은 응용프로그램들로부터 양질의 서비스를 제공받기 위해서 데이터 공개는 필수적이다. 하지만 원본 데이터를 그대로 공개할 경우 개인의 민감한 정보(정치적 성향, 질병 등)가 드러날 위험이 있기 때문에 원본 데이터가 아닌 재현 데이터를 생성하여 공개함으로써 프라이버시를 보존하는 많은 연구들이 제안되어왔다. 그러나 단순히 재현 데이터를 생성하여 공개하는 것은 여러 공격들(연결공격, 추론공격 등)에 의해 여전히 프라이버시 유출 위험이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 민감한 정보의 유출을 방지하기 위해, 재현 데이터 생성 모델로 주목받고 있는 GAN에 최신 프라이버시 보호 기술인 차분 프라이버시를 적용하여 프라이버시가 보존되는 재현 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 생성 모델은 레이블이 있는 데이터의 효율적인 학습을 위해 CGAN을 사용하였고, 데이터의 유용성 측면을 고려하여 기존 차분 프라이버시보다 프라이버시가 완화된 Rényi 차분 프라이버시를 적용하였다. 그리고 생성된 데이터의 유용성에 대한 검증을 다양한 분류기를 통해 실시하고 비교분석하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.13-24
• /
• 2006

여러 개체가 각자의 정보를 제공하여 이를 바탕으로 정보 제공자의 프라이버시를 보존하면서 공통의 유익한 정보를 얻고자 하는 다자간 협력 계산 프로토콜에 대해서 논한다. 금융, 제조업, 통신 분야 등에서 널리 응용되는 선형계(linear system)의 일반해(general solution)와 최소제곱해(least-square solution)를 구하는 문제에서 프라이버시를 보존하는 실용적인 다자간(multi-party) 협력 계산 프로토콜을 제안한다. 본 논문에 제안된 프로토콜은 기존의 양자간(two-party) 협력 계산 방식을 확장한 새로운 것으로 효율성 측면에서 우수한 실용적인 다자간 계산 프로토콜이다.