모바일 기기 및 와이브로, HSDPA 등의 초고속무선인터넷 보급/확산으로 개인의 위치 정보에 기반을 둔 다양한 광고 및 서비스가 가능해졌다. 그러나 이러한 편리성과 함께 실시간으로 개인의 위치 및 이동 행태 등 개인 프라이버시가 타인에게 노출될 가능성이 커졌고, 또한 개인 프라이버시가 유출될 경우 생명 및 재산 등에 큰 피해를 줄 수 있어 사회적인 문제가 되고 있다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 이용자들의 위치정보와 관련된 프라이버시 보호를 위한 필요한 요소들을 분석하고 이를 기반으로 자신의 위치정보 프라이버시를 직접 제어하고 관리하도록 하기 위한 위치정보 프라이버시 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안된 위치정보 프라이버시 프로토콜을 이용하여 이용자 스스로가 자신의 위치정보 프라이버시를 관리할 수 있는 개인위치정보 프라이버시 자기제어 시스템의 프로토타입을 설계하고 구현하였다.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Awareness)이며 이것은 시공간에 따라 변하는 사용자 데이터를 직접 입력 하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 Context Aware 환경에서 위치정보는 사용자의 명확한 동의 없이 수집될 수 있기 때문에 사용자는 자신의 위치정보에 대한 완전한 제어를 할 수 없다. 이러한 문제로 인해 사용자 위치정보 접근시 Privacy Issue가 발생할 수 있다. 여기서, 시간이나 장소, 사용자의 상황, 정보를 요구하는 사람 등 다양한 조건에 따라 위치정보의 공개를 결정하는 프라이버시를 고려한 위치정보 시스템의 구축은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 위치정보의 유출을 차단하고 안전하게 위치기반 서비스를 제공하기 위해 기존의 LBS에 고객의 상황에 민감하게 반응할 수 있도록 CS-RBAC을 기반으로 새로운 시스템을 제안하였다. 아울러 사용자의 Preference를 적극적으로 반영 할 수 있는 PCP의 장점도 그대로 수용하였다. 또한 Privacy Weight라는 새로운 개념을 통하여 정보공개의 가부만을 결정하는게 아니라 위치정 보에 Grade를 부여하도록 하였다. 이러한 방법으로 Context-Aware 환경에서 Role에 기반하여 사용자의 위치정보를 안전하게 보호할 수 있다.
Contact-tracing applications have significantly contributed to mitigating the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19), yet the extensive use of these location-based applications raises serious privacy concerns. Drawing on the Information-Motivation-Behavioral (IMB) skills model, our study investigated factors that influence users' protective behaviors toward location privacy, elucidating the privacy paradox and the mediating role of implementation intention. Through an online survey conducted in China with 311 participants, we found that privacy concerns and privacy awareness positively affected the use of mobile location service settings, with privacy concerns mediating the relationship between privacy awareness and the intention to protect privacy. Furthermore, our study demonstrated the privacy paradox, revealing the pivotal mediating role of implementation intentions in bridging the gap between users' intentions and their actual behaviors. This study offers new perspectives on the privacy paradox, particularly through the lens of implementation intention, and provides valuable insights for motivating greater use of contact-tracing applications. It offers both theoretical and practical guidance for stakeholders to address privacy concerns during global pandemics like COVID-19, thereby encouraging a more widespread and responsible engagement with technology in public health.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3199-3218
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2019
Location-based services (LBSs) have become popular in recent years due to the ever-increasing usage of smart mobile devices and mobile applications through networks. Although LBS application provides great benefits to mobile users, it also raises a sever privacy concern of users due to the untrusted service providers. In the lack of privacy enhancing mechanisms, most applications of the LBS may discourage the user's acceptance of location services in general, and endanger the user's privacy in particular. Therefore, it is a great interest to discuss on the recent privacy-preserving mechanisms in LBSs. Many existing location-privacy protection-mechanisms (LPPMs) make great efforts to increase the attacker's uncertainty on the user's actual whereabouts by generating a multiple of fake-locations together with user's actual positions. In this survey, we present a study and analysis of existing LPPMs and the state-of-art privacy measures in service quality aware LBS applications. We first study the general architecture of privacy qualification system for LBSs by surveying the existing framework and outlining its main feature components. We then give an overview of the basic privacy requirements to be considered in the design and evaluation of LPPMs. Furthermore, we discuss the classification and countermeasure solutions of existing LPPMs for mitigating the current LBS privacy protection challenges. These classifications include anonymization, obfuscation, and an encryption-based technique, as well as the combination of them is called a hybrid mechanism. Finally, we discuss several open issues and research challenges based on the latest progresses for on-going LBS and location privacy research.
위치공유기반 서비스(Location-sharing based service)는 사용자가 친구관계를 맺고 있는 다른 사용자와 자신의 위치정보를 공유하는 서비스를 일컫는다. 이 때, 이 위치정보는 서비스 제공자(SP, Service Provider)를 통해 공유되며, 자신의 위치정보는 서비스 제공자에게 노출되게 된다. 이로써 개인의 위치정보가 SP에게 노출되는 프라이버시 문제가 제기되어 왔고, 이를 보호하기 위한 메커니즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 위치공유기반 서비스의 종류와 그 특징을 살펴보고, 이를 위한 프라이버시 보호 메커니즘들의 연구 동향을 조사한다. 조사된 기존 메커니즘 분석을 통해, 현 서비스에 적합한 프라이버시 메커니즘 설계 방향 및 향후 연구 방향을 제언한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1653-1670
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2022
The fear that location privacy may be compromised greatly hinders the development of location-based service. Accordingly, some schemes based on the distributed architecture in peer-to-peer network for location privacy protection are proposed. Most of them assume that mobile terminals are mutually trusted, but this does not conform to realistic scenes, and they cannot make requirements for the level of location privacy protection. Therefore, this paper proposes a scheme for location attribute-based security authentication and private sharing data group, so that they trust each other in peer-to-peer network and the trusted but curious mobile terminal cannot access the initiator's query request. A new identifier is designed to allow mobile terminals to customize the protection strength. In addition, the caching mechanism is introduced considering the cache capacity, and a cache replacement policy based on deep reinforcement learning is proposed to reduce communications with location-based service server for achieving location privacy protection. Experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed scheme.
Dai, Yingling;Weng, Jian;Yang, Anjia;Yu, Shui;Deng, Robert H.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2827-2848
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2021
Mobile Crowdsourcing (MCS) has become an emerging paradigm evolved from crowdsourcing by employing advanced features of mobile devices such as smartphones to perform more complicated, especially spatial tasks. One of the key procedures in MCS is to collect answers from mobile users (workers), which may face several security issues. First, authentication is required to ensure that answers are from authorized workers. In addition, MCS tasks are usually location-dependent, so the collected answers could disclose workers' location privacy, which may discourage workers to participate in the tasks. Finally, the overhead occurred by authentication and privacy protection should be minimized since mobile devices are resource-constrained. Considering all the above concerns, in this paper, we propose a lightweight and privacy-preserving answer collection scheme for MCS. In the proposed scheme, we achieve anonymous authentication based on traceable ring signature, which provides authentication, anonymity, as well as traceability by enabling malicious workers tracing. In order to balance user location privacy and data availability, we propose a new concept named current location privacy, which means the location of the worker cannot be disclosed to anyone until a specified time. Since the leakage of current location will seriously threaten workers' personal safety, causing such as absence or presence disclosure attacks, it is necessary to pay attention to the current location privacy of workers in MCS. We encrypt the collected answers based on timed-release encryption, ensuring the secure transmission and high availability of data, as well as preserving the current location privacy of workers. Finally, we analyze the security and performance of the proposed scheme. The experimental results show that the computation costs of a worker depend on the number of ring signature members, which indicates the flexibility for a worker to choose an appropriate size of the group under considerations of privacy and efficiency.
Recently, the popularity of smartphones has led to a dramatic increase in the frequency of use of App(Application) services. LBS (Location-Based Service) App service adopts various methods such as push marketing and useful information by region through providing location-based service based on the location of the consumer. In particular, an enterprise or an App management company can provide necessary information to the consumer through the necessary information among the customer related knowledge information obtained by utilizing the location information of the consumer in real time. Nevertheless, since LBS is a service that can be performed only when the company obtains consent to provide location information voluntarily by the consumer, there is a case of privacy infringement due to consumers' use of personal information. The purpose of this study is to identify the characteristics of privacy related variables and the knowledge structure for consumer value formation based on the theory of privacy calculation. We also compared the characteristics of Korea with those of China in privacy issue. As a result of the analysis, it was confirmed that factors such as information utilization ability and information control ability were influential as a key factor of privacy calculation. In addition, perceived value influences the reputation of the LBS App service.
Mobile Cloud Computing is today's emerging technology. Customers enjoy the services and application from this combination of mobile technology and cloud computing. Beside all these benefits it also increases the concerns regarding privacy of users, while interacting with this new paradigm One of the services is Location based services, but to get their required services user has to give his/her current location to the LBS provider that is violation of location privacy of mobile client. Many approaches are in literature for preserve location privacy but some has computation restriction and some suffer from lack of privacy. In this paper we proposed a novel idea that not only efficient in its protocol but also completely preserves the user's privacy. The result shows that by sharing just service name and a large enough geographic area (e.g. a city) user gets required information from the server by doing little client side processing We perform experiments at client side by developing and testing an android based mobile client application to support our argument.
Damiani, Maria Luisa;Silvestri, Claudio;Bertino, Elisa
Journal of Computing Science and Engineering
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제2권2호
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pp.137-160
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2008
The increasing availability of personal location data pushed by the widespread use of location-sensing technologies raises concerns with respect to the safeguard of location privacy. To address such concerns location privacy-preserving techniques are being investigated. An important area of application for such techniques is represented by Location Based Services (LBS). Many privacy-preserving techniques designed for LBS are based on the idea of forwarding to the LBS provider obfuscated locations, namely position information at low spatial resolution, in place of actual users' positions. Obfuscation techniques are generally based on the use of geometric methods. In this paper, we argue that such methods can lead to the disclosure of sensitive location information and thus to privacy leaks. We thus propose a novel method which takes into account the semantic context in which users are located. The original contribution of the paper is the introduction of a comprehensive framework consisting of a semantic-aware obfuscation model, a novel algorithm for the generation of obfuscated spaces for which we report results from an experimental evaluation and reference architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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