• 정보보호학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.125-137
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• 2007

본 논문에서는 센서 네트워크에서의 소스 위치 프라이버시를 제공하기 위한 방법을 제안하고 그 방법이 제공하는 익명성 정도를 분석하였다. 센서 네트워크에서의 소스 위치는 실제 센서의 지리적 위치이기 때문에 소스의 위치가 노출되지 않도록 보호하는 것이 매우 중요하다. 그러나 센서 네트워크에서는 내용 보호 및 인증에 관한 연구에 비해 소스 위치 프라이버시에 관한 연구는 아직 미흡하다. 더욱이 인터넷과 Ad-Hoc 네트워크에서 소스의 익명성을 제공하기 위한 기법들이 많이 제안되었지만, 이러한 기법들은 에너지 제한적인 센서 네트워크에 적합하지 않기 때문에 센서 네트워크의 특성에 맞는 익명성 제공 기법이 요구된다. 본 논문에서는 먼저 센서 네트워크에서 나타날 수 있는 Eavesdropper의 유형을 Global Eavesdropper와 Compromising Eavesdropper으로 정의하고, 이러한 Eavesdropper의 유형에 따라 소스의 익명성을 제공할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 그리고 엔트로피 기반의 모델링 방법을 이용해 제안한 기법이 제공하는 익명성 정도를 분석하였다. 그 결과, 제안하는 기법을 사용할 경우가 그렇지 않은 경우 보다 소스의 익명성 정도가 높고, 센서의 전송 거리가 소스의 익명성 정도를 높이는데 중요한 요소임을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.805-816
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• 2017

Tor망은 인터넷 사용자의 트래픽 정보 및 경로 흔적을 은폐하여, 사용자에게 온라인 익명성을 제공해주는 인기 있는 개방형 네트워크이다. 그러나 동시에, Tor의 익명성을 훼손하여 사용자 정보를 획득하기 위한 트래픽 분석 기반의 수동/능동적인 사이버 공격 방법들이 제안되고 있으며, 사용자 정보를 암호화하지 않는 특정 응용프로그램의 트래픽을 통해 사용자의 IP주소가 공개될 수 있다. 이러한 문제는 응용프로그램의 트래픽이 사용자의 시스템에서 Tor 프록시 설정을 우회하여 Tor망 외부로 연결을 형성하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 특정 응용프로그램이 이러한 문제를 유발하는지 확인할 수 있는 테스트 방법을 제시한다. 다양한 응용프로그램들을 테스트 해본 결과, Flash 및 BitTorrent와 같은 애플리케이션이 Tor사용자의 IP주소를 나타낼 수 있음을 보여 준다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.