The purpose of this study was to discuss the role of mothers in children's privacy protection on the Internet. Specifically, the study explored 1)children's privacy protection efforts on the Internet, 2)types of personal information children provided at Web sites, and 3)the effect of mothers' privacy protection efforts on their children's privacy protection levels. The Internet survey was conducted and total of 153 mothers and their children aged 12-13 were included for statistical analysis. The descriptive statistics and Ordinary Least Squares were used. The results yield that children showed relatively high levels in providing personal information on the Internet, while they have no sufficient competency at privacy protection. The effect of mothers' privacy protection efforts on children's privacy protection was partially supported. The longer hours of Internet use and frequent participation in online events increased the potential consequences of children's privacy invasion. Providing privacy standards for online service providers and marketers targeting children could help protect children's privacy. Moreover, education program targeting parents and children could contribute them reduce potential consequences of children's privacy invasion.
Today, with the development of the internet of things, wearable devices related to personal health care have become widespread. Various global information and communication technology companies are developing various wearable health devices, which can collect personal health information such as heart rate, steps, and calories, using sensors built into the device. However, since individual health data includes sensitive information, the collection of irrelevant health data can lead to personal privacy issue. Therefore, there is a growing need to develop technology for collecting sensitive health data from wearable health devices, while preserving privacy. In recent years, local differential privacy (LDP), which enables sensitive data collection while preserving privacy, has attracted much attention. In this paper, we develop a technology for collecting vast amount of health data from a smartwatch device, which is one of popular wearable health devices, using local difference privacy. Experiment results with real data show that the proposed method is able to effectively collect sensitive health data from smartwatch users, while preserving privacy.
사물인터넷, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 등의 정보과잉시대를 맞이하여 개인의 의지와는 상관없이 데이터가 수집되고 정보가 처리된다. 연구의 목적은 개인정보과잉이 정보프라이버시 위험, 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)와 개인정보 프라이버시보호반응에 관련된 모형을 제시하고 실증분석을 하였다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인정보과잉은 정보프라이버시 염려(수집, 통제, 인식)에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보프라이버시 위험은 정보프라이버시 염려의 수집, 인식에 유의한 영향을 미친 반면, 통제는 유의한 영향을 미치지 않는다. 이러한 결과는 정보과잉으로 인한 개인정보가 개인의도와 다르게 정보가 다른 방향으로 이용될지도 모른다는 것이다. 정보위험을 개인정보사용자는 정보의 수집과정에서 인지하고 있음을 알 수 있다. 정보에 대한 통제는 개인정보사용자가 가능하지 않는 것으로 판단되어, 정보프라이버시 염려(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 정보프라이버시 염려(수집, 인식)는 정보프라이버시 보호반응에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정보프라이버시(통제)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 개인정보사용자는 개인정보과잉으로 인해 정보침해를 염려하고 있으며, 자신의 정보에 대한 보호능력이 강해질 것이다.
최근 의료분야에서 대용량 의료정보의 이차적인 활용에 관심이 대두되고 있다. 대용량 의료정보의 경우 질병에 대한 연구나 예방 등에 활용되어 의료분야의 발전에 기여할 수 있는 유용한 정보이다. 그러나 개인정보보호법이나 의료법 등으로 인해, 의료정보는 환자나 의료진 등의 개인정보를 포함하고 있기 때문에 이차적인 활용에 많은 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현재까지 k-익명성[1], l-다양성[2], 그리고 차분 프라이버시[3] 등 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 지금까지 연구된 다양한 방법들 중 라플라스 노이즈를 이용한 그리고 이전에 제안된 차분 프라이버시 방법들의 문제점들에 대해 논의해보고자 한다. 끝으로 우리는 분석가들로부터의 질의에 대한 응답을 확인하기 위해 주어진 데이터 집합의 마지막 컬럼에 1 비트의 상태필드를 추가하여 기존의 문제점을 해결하는 새로운 방법에 대해 제안해 보고자 한다.
본 연구는 소셜로그인 서비스에서 프라이버시 염려를 유발하는 원인 및 이와 관련된 요인들을 분석하였다. 특히, 주인-대리인 이론을 바탕으로 지각된 정보 비대칭성, 서비스 제공자의 기회주의 우려 요인을 추출하였으며, 프라이버시 계산 이론 모델을 적용하여 프라이버시 염려와 사용의도 간의 관계를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 지각된 정보 비대칭성은 정보 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치지 못했으며, 서비스 제공자의 기회주의 우려는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 정보 프라이버시 염려는 지각된 위험에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 프라이버시 계산 이론에 따라 소셜로그인 서비스를 이용함으로써 발생되는 잠재적 손실보다 기대되는 이익이 클수록 사용의도가 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소셜로그인 서비스 기업들이 고객의 정보 프라이버시 보호 행동에 대해 이해하고 서비스를 개선시키는데 도움을 줄 것으로 본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2708-2730
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2012
The growing concern for the protection of personal information has made it critical to implement effective technologies for privacy and data management. By observing the limitations of existing approaches, we found that there is an urgent need for a flexible, privacy-aware system that is able to meet the privacy preservation needs at both the role levels and the personal levels. We proposed a conceptual system that considered these two requirements: a graph-based, access control model to safeguard patient privacy. We present a case study of the healthcare field in this paper. While our model was tested in the field of healthcare, it is generic and can be adapted to use in other fields. The proof-of-concept demos were also provided with the aim of valuating the efficacy of our system. In the end, based on the hospital scenarios, we present the experimental results to demonstrate the performance of our system, and we also compared those results to existing privacy-aware systems. As a result, we ensured a high quality of medical care service by preserving patient privacy.
In the case of uploading privacy information of an information owner in the Internet, the information owner may want to deliver the privacy information itself or remove such information from the search list in order to prevent third parties from accessing the privacy information of the information owner. Such a right to be forgotten may collide with the freedom of expression of a third party. The right to be forgotten, which originates from the self-determination right on privacy information based on Article 10 and 17 of the Constitution and the freedom of expression, which is based on Article 21 thereof are all relative basic rights and are both limited by Item 2 under Article 37 of the same law, which is the general limitation provision for the basic rights. Therefore, when the right to be forgotten and the freedom of expression collides, it is not possible to give priority to one of the those unilaterally. It depends on the nature of the case at hand to find a natural balance for the harmonious solution for both parties. The criteria can be the sensitivity to the privacy of the information owner caused by the disclose of the privacy information, the public benefits such information may serve, the social common good that could be expected by the disclosure of the privacy information and the damages suffered in terms of the personal interest caused by the disclosure of the information, in a comprehensive manner.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2490-2506
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2022
In Mobile Edge Computing (MEC), attackers can speculate and mine sensitive user information by eavesdropping wireless channel status and offloading usage pattern, leading to user privacy leakage. To solve this problem, this paper proposes a Privacy-preserving and Energy-efficient Offloading Algorithm (PEOA) based on Lyapunov optimization. In this method, a continuous Markov process offloading model with a buffer queue strategy is built first. Then the amount of privacy of offloading usage pattern in wireless channel is defined. Finally, by introducing the Lyapunov optimization, the problem of minimum average energy consumption in continuous state transition process with privacy constraints in the infinite time domain is transformed into the minimum value problem of each timeslot, which reduces the complexity of algorithms and helps obtain the optimal solution while maintaining low energy consumption. The experimental results show that, compared with other methods, PEOA can maintain the amount of privacy accumulation in the system near zero, while sustaining low average energy consumption costs. This makes it difficult for attackers to infer sensitive user information through offloading usage patterns, thus effectively protecting user privacy and safety.
본 연구에서는 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 의사결정에 미치는 영향에 대하여 프라이버시 계산 이론을 중심으로 규명하고자 하였다. 프라이버시 계산 이론을 기반으로 프라이버시 이익과 프라이버시 위험이 정보제공행동에 미치는 영향에 대해 파악하고, 프라이버시 염려와 제도적 신뢰가 프라이버시 계산에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이때, 개인정보를 수집하는 대상에 따른 차이를 파악하기 위해 전자상거래 분야와 위치기반서비스 분야에 대한 비교를 하고자 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 위치기반서비스 그룹에서 프라이버시 위험과 정보제공행동 간의 관계를 제외하고 다른 인과관계는 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 전자상거래와 위치기반서비스 그룹에 있어 구성개념의 차이를 분석한 결과, 프라이버시 염려의 구성요인인 인식구성개념을 제외하고는 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 전자상거래 그룹이 위치기반서비스 그룹에 비해 프라이버시 염려가 높고 제도적 신뢰가 낮은 것으로 나타나 소비자가 전자상거래 사이트에서 수집되는 개인정보에 대해 더욱 민감하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 도서관 개인정보 가이드라인(안)을 제안하되, 관종을 구분하지 않고 어느 도서관에서나 적용가능하도록 하였다. 개개 도서관은 이 가이드라인(안)을 기초로 하여 자관의 실정에 맞게 수정 보완하여 사용할 수 있도록 하였다. 목적, 용어정의, 개인정보의 범위, 관련법 및 정책, 일반적인 내용, 도서관의 업무수행상 개인정보처리, 도서관의 외주업체 등으로 구분하여 도서관 개인정보보호 가이드라인을 개발하였으며, 개정된 "개인정보 보호법" 시행에 따른 도서관의 대처방향 마련, 개인정보처리지침의 도서관 최적화, 관련법령에의 반영, 도서관 개인정보 가이드라인 표준화 지향 등을 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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