• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.77-84
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• 2023

본 연구는 다자간 계산에 참여하는 참여자가 조작되지 않은 진실한 입력을 입력하도록 보장하는 기능을 통해 안전한 다자간 프로토콜의 보안을 강화해야 할 필요성으로부터 시작되었다. 이것은 악의적인 참가자가 참여하는 경우이지만 전통적인 보안 모델을 벗어나는 것으로, 실제 상황에서 입력 조작을 통한 악의적인 행동은 종종 일어나며 이를 통해 프라이버시를 침해받거나 다자간 계산 결과의 정확성이 보장받을 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 인증 기술을 이용하여 입력의 정확성을 강화하기 위해 비밀 공유를 기반으로 하는 안전한 다자간 기술에 결합하여 적용이 가능한 서명 체계를 제안하며 배치인증 기술을 이용하여 인증의 효율성을 강화하기 위한 방법에 대해 연구한다. 이를 위해 경량화된 서명 체계인 CL signature scheme에 commitment scheme과 영지식증명을 적용하여 입력 인증이 가능한 스킴을 설계하였으며, 인증 간에 효율성을 향상시키기 위해 배치인증을 적용하였다.

• 대한수학회지
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• 제46권1호
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• pp.59-69
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• 2009

The element reduction of a multiset S is to reduce the number of repetitions of an element in S by a predetermined number. Privacy-preserving element reduction of a multiset is an important tool in private computation over multisets. It can be used by itself or by combination with other private set operations. Recently, an efficient privacy-preserving element reduction method was proposed by Kissner and Song [7]. In this paper, we point out a mathematical flaw in their polynomial representation that is used for the element reduction protocol and provide its correction. Also we modify their over-threshold set-operation protocol, using an element reduction with the corrected representation, which is used to output the elements that appear over the predetermined threshold number of times in the multiset resulting from other privacy-preserving set operations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.115-118
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• 2023

IoT 장치들은 연구, 의료, 금융, 민생 분야 등에 지원하고 있으며 취약한 보안 메커니즘으로 인하여 IoT 네트워크의 개인정보 안전성이 중요해지고 있다. 안전한 다자간 계산은 서로 믿지 않는 참여자라도 데이터 수요자에게 원본 데이터를 누설하지 않는 범위 안에서 다자간 연합 계산 능력을 제공한다. 상업 네트워크나 산업 네트워크에서는 대량의 데이터는 다른 플랫폼들과 통신하기 때문에 기업이나 개인의 개인정보 데이터가 통신 과정에서 도청될 경우 데이터 보유자에게 막대한 경제적이나 잠재적인 손실이 발생한다. 본 논문에서 데이터 통신 과정을 계층별로 정의하여 블록체인에 기반의 안전한 다자간 계산 아키텍처를 제안한다. 제안하는 이키텍처에서 블록체인을 사용함으로써 데이터의 유효성 및 검증 가능성을 보장한다. 인증된 데이터로 안전한 다자간 계산 수행하기 때문에 통신과정의 보안성 및 기밀성도 확보한다. 암호학 및 블록체인 기술의 지속적 발전 및 활성화에 따라 제안하는 아키텍처가 지속적으로 개선할 잠재력이 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.514-523
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• 2024

In the Internet of Medical Things, due to the sensitivity of medical information, data typically need to be retained locally. The training model of heart disease data can predict patients' physical health status effectively, thereby providing reliable disease information. It is crucial to make full use of multiple data sources in the Internet of Medical Things applications to improve model accuracy. As network communication speeds and computational capabilities continue to evolve, parties are storing data locally, and using privacy protection technology to exchange data in the communication process to construct models is receiving increasing attention. This shift toward secure and efficient data collaboration is expected to revolutionize computer modeling in the healthcare field by ensuring accuracy and privacy in the analysis of critical medical information. In this paper, we train and test a multiparty decision tree model for the Internet of Medical Things on a heart disease dataset to address the challenges associated with developing a practical and usable model while ensuring the protection of heart disease data. Experimental results demonstrate that the accuracy of our privacy protection method is as high as 93.24%, representing a difference of only 0.3% compared with a conventional plaintext algorithm.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.439-452
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• 2007

본 논문에서는 랜덤화 기법을 이용한 프라이버시 보존형 데이터 마이닝(PPDM) 기술에 대하여 논한다. 계산 효율성 때문에 실용화 되지 못하고 있는 안전한 다자간 계산(SMC) 기반 PPDM은 현재의 컴퓨팅 환경에서는 실용성 없는 다분히 이론적인 것이다. 그래서 우리는 실용적인 PPDM 기술에 집중하여 가장 널리 사용되고 있는 랜덤화 기법에 대한 연구 결과를 소개한다. 특히, 랜덤화를 이용한 실용적인 PPDM 분야에서 가장 중요한 프라이버시 측도 개념을 심도 있게 분석하였으며, 연관규칙 마이닝에서의 프라이버시 보호 기술에 초점을 맞춘다. Evfimievski 등이 제안한 select-a-size 범주에 속하는 새로운 랜덤화 작용소인 binomial-selector 개념을 제안하고, 적절한 파라미터를 찾기 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 기존의 cut-and-paste 랜덤화 작용소는 아이템 집합이 큰 경우에는 매우 비효율적이며 복원된 지지도의 분산이 크다는 단점을 지니고 있다. 여기에서 제안하는 binomial-selector 랜덤화 작용소는 cut-and-paste 작용소가 갖는 단점들을 보완한다.