Ha 와 M.Burmester등에 의해 제안된 RFID 프로토콜들은 전방향 안정성을 보장하기 위해 세션의 정상 종료 후에는 태그의 ID는 일방향 함수인 해시 함수를 이용해 업데이트 된다, 본 논문에서는 Vaudenay가 제안한 프라이버시 게임 모델을 적용해 두 프로토콜의 프라이버시 측면에서의 문제점과 태그의 저가 구현과 효율적인 재동기화를 방해하는 원인에 대해 분석한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 두 프로토콜의 장점을 접목한 새로운 해시 연산 기반 상호 인증 RFID 프로토콜을 제안한다. Ha등이 제안한 프로토콜들의 태그와 리더 간 공유 정보의 재동기화 알고리즘을 기반으로 M. Burmester가 제안한 프로토콜의 순환 카운터보다 간단하고 구현하기 쉬운 연속적인 비동기 발생 횟수를 기록하는 간단한 카운터를 적용한다. 프라이버시 역시 두 프로토콜에 적용하였던 프라이버시 게임을 제안 프로토콜에 수행하여 프라이버시가 개선되었음을 보인다.
RFID 시스템에서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해서는 기밀성, 불구분성, 전방 보안성 등의 3가지 필수 보안 요건을 만족시키는 프라이버시 보호 프로토콜이 필요하다. Ohkubo et. al[2]가 제안한 Hash-Chain 기반 프로토콜은 기존에 제안된 프로토콜 중에서 필수 보안 요건을 만족하는 안전한 RFID 프라이버시 보호 프로토콜이나, 백엔드 서버에서 태그를 판별하는 시간이 매우 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Hash-Chain 기반 프로토콜의 안전성은 그대로 유지하면서 백엔드 서버에서 태그를 판별하는데 걸리는 계산 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 제안 기법은 Hash-Chain 기반 프로토콜 기법보다 백엔드 서버에서의 계산 시간을 현저하게 단축시키는 결과를 보여준다.
홈/개인 IoT 환경에서 모바일 기기나 유무선 공유기는 IoT 기기의 트래픽을 중계하는 경우가 많다. 본 논문에서는, 홈/개인 IoT 환경에서 IoT 기기들이 서버로 전송한 패킷들을 프라이버시 보호 측면에서 더 안전하게 상류로 전송하는 기능을 제공하는 트래픽 자동 분류기반의 상류 프라이버시 보호 계층을 제안한다. 트래픽의 목적지 주소를 기반으로, 직접 연결, 프락시를 통한 연결, VPN을 통한 연결, Tor 익명 네트워크를 통한 연결 방식 중 하나를 선택하고, 선택된 연결 방식으로 상류로 패킷을 전달한다. 별도의 사용자 인터페이스를 통해 목적지 주소 및 적합한 연결 방식을 설정할 수 있다. 제안 계층은 모바일 기기 및 유무선 공유기에 적용 가능하며, 현재 모바일 기기용 개념 증명 예제를 구현하였다.
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.
사용자가 위치기반 서비스(Location based service: 이하 LBS)를 제공 받기 위해서 LBS 서버에게 사용자의 위치와 질의 내용을 공개해야만 한다. 따라서 사용자의 신분, 위치 등이 노출될 수 있다. 최근 사용자의 프라이버시를 보호하기 위하여 더미를 이용한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 더미를 생성하기 위하여 고려해야 할 사항들이 다수 존재한다. 예를 들어 더미 생성 시 장애물과 더미간의 거리 등을 고려해야만 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 사용자의 프라이버시 보호를 증가시킬 수 있는 효율적인 더미 생성 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 최근 기법보다 성능이 우수함을 증명하였다.
오늘날 사물 인터넷은 우리에게 편의를 제공하기 위해 가정, 산업 현장 및 병원을 포함한 많은 장소에서 사용된다. 다양한 장치가 네트워크에 연결됨에 따라 많은 서비스들이 실시간 데이터 수집, 저장 및 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이처럼 많은 분야에서 IoT 장치 내의 센서 및 통신 기능을 활용하는 서비스 및 애플리케이션을 개발하고 있다. 예시로 산업 분야에서 Samsung과 LG는 자사의 IoT 애플리케이션을 통해 가전과 IoT 기기를 연결하여 스마트 홈을 구축하는 서비스를 제공하며, 의료 및 건강 분야에서 Samsung과 Xioami와 같은 기업들은 피트니스 워치 및 앱을 통해 심전도를 확인하거나 운동량을 기록, 관리한다. 위 같은 사례에서 스마트 홈을 구축하는 서비스의 경우에 수집한 데이터를 통해 해당 가정의 생활 패턴이나 출퇴근 여부 등의 민감정보를 유출할 수 있다. 또한 의료 데이터로 사용하기 위해 측정한 데이터를 통해 개인 정보와 질병의 존재와 같은 민감정보를 유출할 수 있다. 따라서 이를 보호하기 위해 해당 논문이 제안하는 방법에 따라 데이터를 수집, 배포한다면 데이터를 제공하는 사용자의 개인 정보 보호에 위협을 막을 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근에는 프라이버시 보호 데이터 처리에 차분 프라이버시(DP)가 채택되어왔다. 따라서 DP를 기반으로 스마트워치 플랫폼에서 건강 데이터를 안전하게 수집할 수 있는 방법을 제안하며, 이를 통해 위와 같이 다양한 분야에서 프라이버시를 보호하는 환경에서의 데이터 수집 및 배포를 가능케 할 수 있다.
센서 기술의 발전과 스마트 워치, 스마트 밴드와 같은 웨어러블 기기의 보편화로 개인의 건강데이터를 실시간으로 수집하는 일이 가능해졌다. 웨어러블 기기에서 파생된 걸음 수, 심박 수와 같은 건강 데이터들은 모바일 환경의 위치, 날씨 데이터 등의 외부 데이터와 결합하여, 개인의 라이프 스타일 및 건강 상태를 분석하는 방식으로 활용되고 있다. 이처럼 웨어러블 기기에서 파생된 건강 데이터는 편리하고 유용한 기능을 제공하지만 개인의 생활과 밀접한 연관이 있기 때문에 외부에 노출될 경우 심각한 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이에 본 연구는 지역차분프라이버시와 특징점 추출 알고리즘을 사용하여, 웨어러블 기기에서 추출한 건강 데이터를 데이터 소유자의 프라이버시 침해 없이 데이터 수집가에게 전송할 수 있는 기법을 소개한다. 지역차분프라이버시를 통해 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하였으며 특징점 알고리즘으로 프라이버시 보호 수준과 데이터 유용성간의 상충 관계를 조절하였다. 실험 결과는 제안하는 기법이 단순 방법에 비해 최대 77% 정도의 오차율 개선이 있음을 보여준다. 수집된 데이터는 데이터 사용자의 요구에 따라 헬스 케어 및 맞춤형 서비스 산업에서 유의미하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 차세대 이동통신 환경에서 모바일 이용자가 자신의 단말기를 이용, 부가가치 서비스 제공자(VASP, Value Added Service Provider)에게 접근하여 서비스를 받을 경우에 대한 과금 문제를 다루고자 한다. 또한 이 과정에서 발생할 수 있는 모바일 이용자와 부가가치 서비스 제공자사이에 인증문제, 상호간에 분쟁이 발생했을 경우에 대한 해결, 모바일 사용자의 위치 정보에 대한 프라이버시 보호 그리고 모바일 사용자의 신분에 대한 익명성 보장문제 등을 암호학적인 프리미티브들을 이용하여 아울러 해결하고자 한다.
본 논문에서는 신성장 동력 기술 중의 하나인 유비쿼터스 환경에서의 개인정보 보호 기술에 관하여 연구하였다. 유비쿼터스 환경에서는 사람이나 물건의 상황과 주변 환경 등을 센싱하여 다양한 대량의 데이터를 수집하게 되며, 또한 서비스 제공에 의해 개인 프라이버시에 관한 정보를 센싱 노드나 네트워크 상에서 주고받게 된다. 지능형 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술에서 RFID 태그 시스템에서의 프라이버시 보호 방법에 관한 기술들을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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