The utilization of NFC has been continuously increasing due to the spread of smart phones and the development of short-range wireless communication networks. However, it has been suggested that stability and security of convenient NFC short-range wireless communications can be unstable and problematic. The unstable causes for NFC are the lack of security technologies for NFC, the controversy about personal information infringement, and the lack of social awareness on security breach against data settlement. NFC service can be conveniently used by simply touching other NFC devices and NFC tags through the NFC device. This thesis analyzes that NFC authentication technology, which is convenient for user are one of the unstable causes of security of NFC. This thesis suggest that ministry should research countermeasures and promote how users can use NFC safely. It also suggests that users should have awareness when they use payment and authentication service through NFC to prevent from security threat.
As personal data breach reared up as a problem domestically and globally, organizations appointing chief privacy officers (CPOs) are increasing. Related Korean laws, 'Personal Data Protection Act' and 'the Act on Promotion of Information and Communication Network Utilization and Information Protection, etc.' require personal data processing organizations to appoint CPOs. Research on the characteristics and role of CPO is called for because of the importance of CPO being emphasized. There are many researches on top management's role and their impact on organizational performance using the Upper Echelon theory. This study investigates what influence the characteristics of CPO gives on the organizational privacy performance. CPO's definition varies depending on industry, organization size, required responsibility and power. This study defines CPO as 'a person who takes responsibility for all the duties on handling the organization's privacy,' This research assumes that CPO characteristics such as role, personality and background knowledge have an influence on the organizational privacy performance. This study applies the part relevant to the upper echelon's characteristics and performance of the executives (CEOs, CIOs etc.) for CPO. First, following Mintzberg and other managerial role classification, information, strategic, and diplomacy roles are defined as the role of CPO. Second, the "Big Five" taxonomy on individual's personality was suggested in 1990. Among these five personalities, extraversion and conscientiousness are drawn as the personality characteristics of CPO. Third, advance study suggests complex knowledge of technology, law and business is necessary for CPO. Technical, legal, and business background knowledge are drawn as the background knowledge of CPO. To test this model empirically, 120 samples of data collected from CPOs of domestic organizations are used. Factor analysis is carried out and convergent validity and discriminant validity were verified using SPSS and Smart PLS, and the causal relationships between the CPO's role, personality, background knowledge and the organizational privacy performance are analyzed as well. The result of the analysis shows that CPO's diplomacy role and strategic role have significant impacts on organizational privacy performance. This reveals that CPO's active communication with other organizations is needed. Differentiated privacy policy or strategy of organizations is also important. Legal background knowledge and technical background knowledge were also found to be significant determinants to organizational privacy performance. In addition, CPOs conscientiousness has a positive impact on organizational privacy performance. The practical implication of this study is as follows: First, the research can be a yardstick for judgment when companies select CPOs and vest authority in them. Second, not only companies but also CPOs can judge what ability they should concentrate on for development of their career relevant to their job through results of this research. Cultural social value, citizen's consensus on the right to privacy, expected CPO's role will change in process of time. In future study, long-term time-series analysis based research can reveal these changes and can also offer practical implications for government and private organization's policy making on information privacy.
본 논문에서는 페이스북 사용자들의 공개된 정보만으로, 그들의 출생지 정보를 추론할 수 있음을 보인다. 다양한 기계학습 알고리즘 및 노출 정보들의 조합을 통한 실험을 통해, 지지벡터기계 알고리즘 및 졸업고등학교소재지, 현 주소, 고등학교 졸업연도가 추론의 가장 최적의 성능을 나타냄을 발견하였고, 약 78%의 출생지 정보를 추론할 수 있었다. 출생지 정보는 패스워드 분실시 복구에 사용되는 질문에 자주 사용되고, 또한 주민등록번호의 일부를 이루는 중요한 정보이므로, 사용자들은 이러한 사실에 주의하여 페이스북을 사용하는 것이 필요하다.
유럽연합은 자국민의 개인정보보호를 위해 강력한 규제 법령으로 GDPR을 2018년 5월 25일 시행하였다. 글로벌 경제 시대에서 유럽시장 진출 기업에서는 GDPR 대응은 꼭 필요한 선결과제이다. 본 논문에서는 유럽 연합내 거주민의 개인정보 역외 이전을 위한 적절한 수준의 보호조치 대응을 위해 기업에서 준비해야 할 단계별 추진과제를 살펴보았다. 제3국에서의 GDPR 대응은 개별 기업 또는 정부차원의 대응을 할수 있으며, 정부차원의 적정성 결정시 기업의 혜택과 기대효과에 대해서 탐색해 보았다. 적정성 결정 국가의 기업에서는 EU 진출시에 프로세스 간소화, 비용 절감 등의 혜택과 유출사고 대응시 정부차원의 독립된 감독기구 지원으로 인한 부담감 해소 등에 따른 시사점이 있다. 그러나, 적정성 결정 이후에도 기업은 GDPR 원칙, 의무규제 준수를 통한 개인정보보호체계 확보 활동은 지속적으로 필요하며, GDPR 대응 과제에 대한 중요도 변화에 대해서도 유럽 국가와의 계약서 체결을 제외한 대부분 준수되어야 할 과제로 유지가 필요하며, GDPRR 대상 기업들의 차별화된 관리 방안 구축도 기대한다.
스마트폰 게임시장의 성장과 함께 모바일 소셜 네트워크 게임(SNG) 서비스의 이용이 크게 증가하고 있다. 이와 더불어 이들 서비스를 대상으로 한 게임 데이터 조작, 결제 부정, 계정도용, 개인정보 유출 등 보안위협이 동시에 증가하고 있다. 모바일 소셜 네트워크 게임의 보안강화를 위해 강력한 개발보안 표준이 요구 되지만 게임의 짧은 생명주기, 추가적인 개발 비용의 발생, 원활한 서비스 제공의 어려움을 이유로 이의 적용이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 게임의 보안 강화 방안으로 발생빈도와 위험성이 높은 공격 방법 중 하나인 메모리 변조에 대한 대응 방안을 제시하고자 한다. 또한 이 방법은 모바일 환경에 맞게 가볍고 강력한 보안을 제공할 것으로 기대 된다.
사물인터넷(IoT)의 발전으로 이른바 '연결된 생활(Connected Living)'이 가능해지면서 스마트 홈 서비스가 급격한 성장세를 보이고 있다. 그런데 스마트 홈 카메라를 통한 개인정보 유출 피해가 늘어나고 있으나, 사용자들은 걱정을 하면서도 개인정보 보호 행동에는 소극적인 성향을 보이고 있다. 본 연구는 스마트 홈 카메라의 소프트웨어 업데이트 알림 메시지를 어떻게 디자인하는 것이 사용자의 보안행동 준수(업데이트 설치)에 효과적인지를 이론적으로 설명하고 검증하였다. 실제 사용자 120명이 참여한 설문 실험을 통해 확인한 결과, 감정적 소구(공포 유발을 위한 보안침해 경고 이미지), 이성적 소구(업데이트 미설치 시 발생할 수 있는 부정적 결과(영상 유출)를 강조한 손실 프레이밍 메시지))의 효과가 모두 확인되었다. 본 연구의 결과는 스마트 홈 카메라 사용자의 위협 판단(Threat Appraisal) 및 보호 동기(Protection Motivation) 형성에 효과적인 메시지 디자인 특성(Message Design Features)에 대한 이론적 해석을 제공하며, 실무적인 가이드라인 마련에 도움이 될 수 있다.
현재의 신용평가체계에서는 신용정보회사가 개인의 신용정보를 금융기관으로부터 수집하고 이를 기반으로 신용평가를 수행한다. 하지만 이런 신용평가방법은 민감한 신용정보가 하나의 중앙기관에 집중되기에 프라이버시 침해 소지가 있으며, 외부의 공격이 성공할 경우 대규모의 개인정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 개인이 스스로 금융기관으로부터 수집한 신용정보를 바탕으로 신용점수를 계산하고, 이 신용점수가 정상적으로 계산되었음을 영지식 증명과 블록체인으로 증명하는 프라이버시 보장 신용평가방법을 제안한다. 또한 영지식 증명에 이용된 신용정보가 금융기관에서 실제로 제공한 값인지 블록체인을 통해 확인하기 위해, 커밋된 입력에 대해 효율적으로 증명이 가능한 영지식 증명 기법을 제안한다. 이 기법은 Agrawal 등의 기법과 달리 완벽한 영지식성을 제공하며, CRS와 증명의 크기가 작고 증명과 검증 과정이 빠르다. 그리고 제안한 신용평가방법에 실제 환경과 유사한 신용점수 알고리즘을 적용하여 구현 및 실험함으로써 실제 환경에 이용 가능함을 확인하였다.
최근 개인정보에 대한 유출과 침해행위가 급증하면서 악의적인 목적의 피해사례가 급증하고 있다. 대부분의 사용자가 윈도우즈 운영체제를 사용하고 있으며, 최근 Windows 7 운영체제가 발표되면서 Windows 7 OS 환경에서의 침해대응 기법에 대한 연구가 필요하다. 현재까지 개발된 침해사고 대응 기법은 대부분 Windows XP 또는 Windows Vista를 중심으로 구현되어 있다. 윈도우즈 운영체제에서 시스템 침해사고를 효율적으로 분석하기 위해서는 시스템에서 생성되는 이벤트 정보의 시간정보 및 보안 위협 가중치 정보를 중심으로 이를 시각적으로 분석할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 발표된 Windows 7 운영체제에서 생성되는 시스템 이벤트 정보에 대해 시각적으로 분석하고 이를 통해 시스템 침해사고를 분석할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 개발된 시스템을 이용할 경우 보다 효율적인 침해사고 분석이 가능할 것으로 예상된다.
블록체인의 tamper-free 특성으로 많은 응용들이 개발되고 있다. MIT Media Lab 등은 기존 학력 증명의 진본 여부를 확인하는 절차의 복잡한 문제를 해결하기 위해서 블록체인 기반 디지털 졸업장 시스템을 개발하였다. 기존의 연구는 public blockchain 기반으로 원칙적으로 누구나 디지털 졸업장을 발급자가 될 수 있으나 이를 해결하기 위한 방법을 명확히 제시하고 있지 않다. 기존의 학력 증명 블록체인 시스템은 블록체인의 무결성을 활용하지만 개인정보가 다수 들어 있는 졸업장의 기밀성 문제를 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 최초로 private blockchain 기반으로 HyperCerts라 명명된 디지털 졸업장 시스템을 제안한다. Private blockchain 기반이므로 신원이 확인된 신뢰할 수 있는 자만이 디지털 졸업장을 발급할 수 있으며 practical byzantine fault tolerance를 합의 알고리즘으로 이용하여 작은 컴퓨팅 파워를 필요로 하며 합의에 따른 지연이 매우 적은 장점이 있다. 디지털 졸업장은 민감한 개인정보를 포함한다. 따라서 디지털 졸업장의 privacy는 보장되어야 한다. HyperCerts는 디지털 졸업장의 hash값만 분산 원장에 저장하므로 악의적 노드의 참여로 인한 개인정보 유출 문제를 원천적으로 차단한다. 또한 디지털 졸업장은 암호화되고 OTP와 함께 제공되어 복호화 횟수 제한 등으로 디지털졸업장이 유출되었을 때 무분별한 복호화를 방지하도록 하였다.
최근 코로나 19, 정치적 상황 등 사회적 현안을 악용한 스미싱, 해킹메일 공격이 지속되고 있다. 공격의 대부분은 악성 URL 접근을 유도하여 개인정보를 탈취하는 방식을 취하고 있는데, 이를 대비하기 위해 현재 머신러닝, 딥러닝 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 데이터 세트의 특징들이 단순하기 때문에 악성으로 판별할 근거가 부족하다고 판단하였다. 본 논문에서는 URL 데이터 분석을 통해 기존 연구에 반영된 URL 어휘적인 특징 이외에도 "URL Days", "URL Words", "URL Abnormal" 3종, 9개 주요특징을 추가 제안하였고, 4개의 머신러닝 알고리즘 적용을 통해 F1-Score, 정확도 지표로 측정하였다. 기존 연구와 비교 분석 시 평균 0.9%가 향상된 결과 값과 F1-Score, 정확도에서 최고 98.5%가 측정됨에 따라 주요특징이 정확도 및 성능 향상에 기여하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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