Not only does it cause damage to individuals and businesses due to the occurrence of large-scale personal information leakage accidents, but it also causes many problems socially. Companies are embodying efforts to deal with the threat of personal information leakage. However, it is difficult to obtain detailed information related to personal information leakage accidents, so there are limitations to research activities related to leakage accidents. This study collects information on personal information leakage incidents reported through the media for 15 years from 2005 to 2019, and analyzes how the personal information leakage incidents occurring to companies are related to the characteristics of the company. Through the research results, it is possible to grasp the general characteristics of personal information leakage accidents, and it may be helpful in decision making for prevention and response to personal information leakage accidents.
In this paper, we design and implement PADIL(Prediction And Detection of Information Leakage) system that predicts and detect information leakage behavior of insider by analyzing network traffic and applying a variety of machine learning methods. we defined the five-level information leakage model(Reconnaissance, Scanning, Access and Escalation, Exfiltration, Obfuscation) by referring to the cyber kill-chain model. In order to perform the machine learning for detecting information leakage, PADIL system extracts various features by analyzing the network traffic and extracts the behavioral features by comparing it with the personal profile information and extracts information leakage level features. We tested various machine learning methods and as a result, the DecisionTree algorithm showed excellent performance in information leakage detection and we showed that performance can be further improved by fine feature selection.
Most of vaccine type security solutions detect intrusion of computer virus or malicious code. However, they almost don't have functionalities of the information leakage detection. In particular, information leakage through keylogging attact cannot be detected. In this paper, we design and implement a solution to detect the leakage of information through keylogging attact. Proposed solution detects the user-specified information in real time. To detect the leakage of user-specified information, the solution extracts the payload field from each outbound packet and compares with user-specified information. We design the solution to reduce the effect on the packet transmission delay time due to packet monitoring operation. And we design a simple user interface. By proposed solution, user can response to intrusion or information leakage immediately because he or she can perceives a leakage of information in real time.
Covid-19이 앞당긴 디지털 트랜스포메이션과 함께 원격근무 환경이 보편화되면서 정보 유출 공격에 의한 산업기밀과 개인정보 유출 피해 규모가 증가하고 있다. 최근 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격은 대량의 정보를 빠르게 유출하는 것이 아니라 소량의 정보를 장기간에 걸쳐 지속해서 유출하기 때문에 탐지가 어려워 심각한 보안 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 트래픽 특징을 기반으로 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격을 탐지하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 페이로드가 암호화되어 있더라도, 트래픽 패턴, 패킷 사이즈, 메타데이터를 활용하여 지능적이고 지속적인 정보 유출 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다.
IT 환경변화에 따라 IT기술을 기반으로 하는 금융환경에서 정보보안의 사고 경로는 다양해지고 있고 그 발생 가능한 피해 유형은 점차 광범위해지고 있다. 특히 기업에게 정보보안사고로 인한 개인정보유출은 1차적인 문제로 그치지 않고 유출된 개인정보로 2차 피해가 충분히 발생가능하기에 그 어느 유형의 정보보안사고보다 심각하다고 할 수 있다. 본 연구는 개인정보유출사고가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지 최근 15년간 1,899개의 상장기업 중 개인정보유출사고가 발생한 21개의 상장기업을 대상으로 사건연구방법론을 통해 분석하였고 사고일 전후의 거래량 흐름을 통해 개인정보유출사고에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하고자 하였다. 더불어, 우리나라 주식시장에서 외국인, 기관, 개인투자자 등으로 그 투자자유형을 세분화하여 개인정보유출사고가 투자자 유형별 투자성과에 어떠한 영향을 주는 사건인지를 실증적으로 정량분석 하였다. 본 논문을 통해 우리나라 주식시장에서 개인정보유출사고가 기업가치 뿐만 아니라 기업의 이해관계자인 투자주체별 투자성과에도 차별적인 영향을 주는 사건이라는 것을 제시함으로서 정보보안사고로 인한 피해예방과 기업의 정보보안을 담당하는 사람들의 지위 및 역할에 있어 경영자들에게 정보보안의 중요성을 인지시켜주는데 있어 본 연구가 실무적으로 많은 시사점을 줄 것이라 기대해 본다.
한국은 단기간에 IT강국으로 급성장함에 따라 사이버 폭력, 개인정보 유출, 사이버 테러 등 사이버상의 각종 부작용이 새로운 사회적 문제로 대두되고 있다. 특히 안전한 사이버 생활의 기본이 되는 개인정보 유출에 대한 심각성은 전 세계적으로 심각한 문제로 부각되고 있다. 이와 관련하여 개인정보 유출에 따른 피해비용 규모의 추정이 필요한데 이와 관련한 연구는 국내에서는 아직 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 개인정보 유출에 따른 피해비용 산출 모델을 실거래 평균값 기반, 개인 인식 가치 기반, 보상금액 기반, 타 국가 기반의 네 가지 방식을 제시한다. 그리고, 2007년부터 2016년까지의 뉴스와 보고서 등의 자료를 분석하여 10년간의 개인정보 유출사건을 수집하여 피해비용을 추정하였다. 추정에 활용한 사건의 수는 65건이고 총 개인정보 유출 건수는 약 4억 3천만 건에 이른다. 추정결과 2016년의 개인정보 유출로 인한 피해비용은 최소 74억에서 최대 220조로 추산되었으며 10개년도 평균은 연간 약 107억에서 307조로 추산 되었다. 또한 개인정보 유출로 인한 추정 피해액이 3년 주기로 상승하는 특이점을 발견할 수 있었다. 앞으로 본 연구를 통해 개인정보 유출로 인한 피해비용을 조금 더 정확하게 측정할 수 있는 지표를 마련하고 그 피해비용을 줄일 수 있는 방안 마련의 지표로 사용되기를 기대한다.
Recently, spread of large amount Smartphones made users to download location-based service applications, which provided by application developers. These location-based service applications are convenient tool for users. Location-based service use technology to find location of user and provide information of user's location. Leakage of information of user's location and expose of privacy life raised new controversy. In this thesis, it will analyze relations of increase of Smartphone market, usage of Location-based service and severity of personal information leakage. Also, it will analyze examples of user's case of damage which caused by leakage personal information and find solutions to reduce damage of personal information leakage. In research, it will find cases of damage that cause by Location-based service. Also it will analyze and research cases of damage and present with graph and chart. In conclusion, to reduce and prevent from damage which caused by leakage personal information, it is important that users and application developers to realize danger of private and personal information leakage. Also, user's personal information must deal with cautiously and application developers have to research and develop the application with powerful security.
2014년 카드3사의 개인정보유출로 약 1건의 고객정보가 유출되었다. 카드사는 개인정보유출로 인한 2차 피해는 없다고 단정지었지만, 실제로 개인정보유출 2차 피해가 발생하고 있다. 특히 스마트폰에서 Smishing은 유출된 개인정보를 이용하여 지인을 가장한 송금과 소치올림픽 김모양 소송, 차량단속대상적발 등 개인정보 유출로 인한 2차피해가 스마트폰에서 Smishing사고가 발생하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 Smishing사고에 대한 개인정보유출에 대한 Forensic 하고 스미싱 사고로 인한 금융피해에 대한 Forensic을 분석 하고자 한다.
올 들어 카드3사를 비롯한 개인금융정보 유출 사건이 끊임없이 발생되고 있다. 이는 개인정보의 암호화 미비와 인적 보안의 태만 등 원칙을 지키지 않은데 그 원인이 있다. 또 유출된 불법정보를 활용해 영업을 하는 모집인들이 수요처로 작용하는 것도 유출 원인중 하나로 분석되고 있다. 정보 유출은 개인에게는 정신적 피해와 함께 2차 피해를 줄 수 있으며 해당 금융사에는 영업 손실을 가져올 뿐만이 아니라 신뢰성을 악화시키고 나아가 지금까지 쌓아온 신용사회의 근간을 무너뜨릴 수 있다는 점에서 철저한 재발방지가 요구된다. 이에 정부에서는 사후제재강화와 개인정보 수집 보유 제공 제한을 골자로 하는 금융분야 정보유출 방지 종합대책을 발표하기에 이르렀고 국회에서는 관련법 개정안 심의가 진행되고 있다. 본 논문에서는 개인정보유출의 원인을 분석하고 정부 대책의 실효성에 대해 따져보고 정보유출방지를 위한 개선방안을 모색해 본다.
Kim, Jinhyung;Park, Choonsik;Hwang, Jun;Kim, Hyung-Jong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권3호
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pp.558-575
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2013
The purpose of a data leakage prevention system is to protect corporate information assets. The system monitors the packet exchanges between internal systems and the Internet, filters packets according to the data security policy defined by each company, or discretionarily deletes important data included in packets in order to prevent leakage of corporate information. However, the problem arises that the system may monitor employees' personal information, thus allowing their privacy to be violated. Therefore, it is necessary to find not only a solution for detecting leakage of significant information, but also a way to minimize the leakage of internal users' personal information. In this paper, we propose two models for representing the level of personal information disclosure during data leakage detection. One model measures only the disclosure frequencies of keywords that are defined as personal data. These frequencies are used to indicate the privacy violation level. The other model represents the context of privacy violation using a private data matrix. Each row of the matrix represents the disclosure counts for personal data keywords in a given time period, and each column represents the disclosure count of a certain keyword during the entire observation interval. Using the suggested matrix model, we can represent an abstracted context of the privacy violation situation. Experiments on the privacy violation situation to demonstrate the usability of the suggested models are also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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