• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권3호
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• pp.257-276
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• 2021

This study investigates the factors that facilitate or hinder people to use mobile payment, especially drawing upon the theoretical perspectives on individual's privacy protection motivation and perceived market condition. Survey data (n = 200) were collected through a web-based platform and used to test a theoretical model. The results show that one's privacy protection power is formed by various individual and technological factors (i.e., perceived data exposure, self-efficacy, and response efficacy), and in turn it determines his/her intention to use mobile payment. Moreover, the relationship between privacy protection power and mobile payment use is conditional on the perceived market control by the service provider - with a perception of the high level of provider's market control, one uses mobile payment regardless of his/her privacy protection power, while under the low level of provider's market control, the decision depends on the degree of privacy protection power. The findings would help our understanding of why some people are more susceptible to mobile payment and others are not.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.501-522
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• 2016

디지털시대에 정보는 가치창출의 원천이다. 지식 및 정보의 중요성이 높아지는 만큼 관련된 위험 및 위협 역시 증가하는 추세다. 정보는 한 번 유출되면 완전한 회수가 힘들고 2차 3차 유포는 쉽기 때문에 위험성이 높다. 특히 개인정보는 활용성이 높기 때문에 주요표적이 된다. 하지만 정보주체는 자신의 정보 활용에 대한 동의는 하지만 제공 후 처리는 모르는 등 온전하게 개인정보자기결정권을 행사하기 힘든 상황이다. 이에 본 논문은 개인정보자기결정권이 올바르게 행사될 수 있도록 프라이버시 리터러시 수준 측정 모델 개발을 목적으로 한다. 정보주체들의 현재 정보보호에 대한 지식수준과 이해의 정도, 실제 적용하는 능력을 파악하기 위하여 프라이버시 리터러시의 개념과 지수를 제시한다. 본 지수를 통하여 정보주체의 선택능력을 강화하고 개인정보의 보호와 활용에 대한 판단 및 결정능력을 증진하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.707-714
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• 2014

스마트폰 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 정상 앱은 특정 개인정보를 외부로 전달하는 행위를 하며, 이러한 정상 앱의 행위는 악성 앱과 행위 측면에서 유사한 면을 지닌다. 즉, 정상 앱을 악의적인 목적으로 일부 조작한다면, 정상 앱은 쉽게 악성 앱으로 변조될 수 있다. 때문에 정상 앱이라 할지라도 개인정보의 유출 가능성을 사용자에게 앱 설치 이전에 경고해서 잠재적인 악의적 행위를 예방하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 추출된 API간 상호의존성 정보 내부에서 개인정보 탈취 및 유출 노드사이의 최단거리를 계산하여 개인정보 유출의 가능성을 지닌 의심스러운 일반 앱 탐지 방법을 제안한다. 또한 제안방법을 적용시켜 "LeakDroid"를 구현하였으며, 이를 검증하기 위해 악성 앱 250개와 일반 앱 1700개를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험결과 악성 앱은 96.4%의 탐지율을 달성하였고, 일반 앱은 1700개중 실제 68개의 앱에서 개인정보 유출을 의심할 수 있는 흐름을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.81-92
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• 2023

프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.83-95
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• 2020

Because sensor nodes have limited resources in wireless sensor networks, data aggregation can efficiently reduce communication overhead and extend the network lifetime. Although many existing methods are particularly useful for data aggregation applications, they incur unbalanced communication cost and waste lots of sensors' energy. In this paper, we propose a privacy-preserving, energy-saving data aggregation scheme (EBPP). Our method can efficiently reduce the communication cost and provide privacy preservation to protect useful information. Meanwhile, the balanced energy of the nodes can extend the network lifetime in our scheme. Through many simulation experiments, we use several performance criteria to evaluate the method. According to the simulation and analysis results, this method can more effectively balance energy dissipation and provide privacy preservation compared to the existing schemes.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.73-96
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• 2013

본 연구에서는 사서들을 대상으로 도서관 이용자 프라이버시에 대한 인식을 조사하고자 하였다. 이를 위해 도서관 이용자 프라이버시에 대한 설문응답자의 의견, 도서관 기록이 이용자의 프라이버시를 침해하는 정도, 도서관 이용자 프라이버시 보호를 위한 사서 및 도서관의 노력, 그리고 도서관 이용자 프라이버시 교육의 필요성 등 크게 네 개의 부분으로 나누어 조사하였다. 연구결과, 사서들은 프라이버시 침해에 대한 문제는 심각하게 인식하고 있으나 도서관 이용자 프라이버시에 대한 인식은 그다지 높지 못한 것으로 나타났다. 특히 도서관의 어떤 기록과 어떤 업무가 이용자 프라이버시 침해 가능성이 있는지에 대한 인식은 매우 낮게 나타났다. 또한 도서관 이용자 프라이버시를 보호하기 위해 어떤 노력을 어느 정도 해야 하는지에 대한 인식도 매우 낮게 나타났다. 반면에 도서관 이용자 프라이버시 관련 교육 프로그램의 필요성은 매우 높게 인지하고 있으며, 교육 프로그램에 참여할 의사도 비교적 높음을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.141-156
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• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.89-98
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• 2012

According to the enforcement of Personal Information Protection Act as of September 2011, the laws and regulations for the protection of personal information that were applied only to the certain sectors such as information & communication network, financial institutions, public sector etc. for the time being has been expanded to apply to all public and private sectors to process personal information. In particular, because the public institutions are obliged to be mandatorily conducted of the Privacy Impact Assessment, it will be enforced in earnest for each agency's informationization business that handles personal information. In this paper, I examine the most derived vulnerability and set up the improvement measure to supplement it with the examples of 10 of all the institutions conducting the Privacy Impact Assessment in the year 2011. And, I suggest the measures to be prepared by the institutions to observe the Personal Information Protection Act.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1057-1071
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• 2016

무인항공기에 의한 사생활 침해는 신고를 필요로 하지 않는 소형 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기로 인해 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서는 무인항공기로부터의 사생활 보호를 위해 사생활 보호 관련 법령 - 개인정보보호법, 정보통신망법 - 등이 무인항공기에 장착된 영상정보처리기기의 이동성을 반영할 수 있도록 보완될 것을 제안한다. 이와 함께, 사생활 침해의 우려가 가장 큰 미신고 소형 무인항공기에 대한 규정을 항공관련 법령에 포함할 것을 제안한다. 또한 피촬영자의 무인항공기 인지 및 촬영된 영상정보에 대한 비식별화 조치 등의 기술적 대응 방안을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3497-3515
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• 2018

Differential privacy has broadly applied to statistical analysis, and its mainly objective is to ensure the tradeoff between the utility of noise data and the privacy preserving of individual's sensitive information. However, an individual could not achieve expected data utility under differential privacy mechanisms, since the adding noise is random. To this end, we proposed an adaptive Gaussian mechanism based on expected data utility under conditional filtering noise. Firstly, this paper made conditional filtering for Gaussian mechanism noise. Secondly, we defined the expected data utility according to the absolute value of relative error. Finally, we presented an adaptive Gaussian mechanism by combining expected data utility with conditional filtering noise. Through comparative analysis, the adaptive Gaussian mechanism satisfies differential privacy and achieves expected data utility for giving any privacy budget. Furthermore, our scheme is easy extend to engineering implementation.