Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.2
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pp.147-172
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2019
With the provision of the original text information disclosure service, the time spent on determining the disclosure of the original text information decreased, and the number of original text information disclosure significantly increased. In public institutions, the risk of the exposure of personal information also increased. In this study, the status of personal information protection in the original text information disclosure service was investigated. Moreover, the causes of the exposure of personal information were analyzed, and improvements were proposed. The survey presented the following results. First, 13% of the original text information collected contains personal information, which is the nondisclosure information. Second, among the original text information that includes personal information, the original text information, including the personal information of the public official, was the most important. In particular, many records about vacation and medical leaves were found. Third, there were many cases in which information about the individual of the representative was exposed in the agency that deals mainly with the contract work. Fourth, a large volume of personal information was not detected by filtering personal information. Upon analyzing the cause of the exposure of personal information, the following improvements are suggested. First, privacy guidelines should be redesigned. Second, the person in charge of the task of deciding whether or not to disclose original text information should be trained further. Third, the excessive disclosure of information based on the government's quantitative performance should be eased. Fourth, the filtering function of the personal information of the original text information disclosure system should be improved.
In a disaster situation such as COVID-19, our society has experienced the spread of the damage due to confirmed patients who have a negative or uncooperative attitude toward the disclosure of personal information. Accordingly, this study aims to find a policy direction that can improve the awareness of the disclosure of personal information about confirmed COVID-19 patients. This study classified the concept of acceptability into personal and social acceptability, and statistically verified their relationship with influential factors. In this study, 594 cases of data collected through an online survey were used. The analysis results show that the greater the trust in the government's personal information management capability, the lower the perception of the risks associated with the disclosure of personal information, and the lower the awareness of the risk, the higher the personal and social acceptability of the personal information disclosure of COVID-19 confirmed patients. In addition, the greater the recognition of the utility of personal information disclosure, the higher the perception of personal and social acceptability of the personal information disclosure. It is expected that the analysis results and discussions of this study will be useful information for policy development to create a more mature social atmosphere to reduce the public's reluctance to disclose information not only in COVID-19 but also in new disaster situations in the future.
LBS(Location-Based Service) is one of the smartphone application services which has been receiving great attention recently. Various applications of smartphone use LBS to provide innovative services. However, use of LBS raises privacy concerns because the location information of users is constantly exposed. Privacy calculus perspective attempts to understand the characteristics of the user's privacy. It is based on the risk-benefit analysis in the economics' perspective. That is, when the benefit expected through personal information disclosure is higher than risk, we are willing to provide personal information. This research suggested a research model based on the privacy calculus perspective to clarify the effect of information disclosure intention of smartphone LBS application users. Based on the main factors of privacy calculus, perception of privacy risk and privacy benefit, the relationship of the perceived value and the information disclosure intention was empirically analyzed by utilizing structural equation modeling(SEM) methodology. According to the results of the empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between privacy concern and information disclosure intention. This study showed a strong evidence of antecedent factors based on privacy calculus of personal information disclosure in smartphone LBS applications.
Disclosure of personal information to be carried out in one of the Administrative Publicity, Administrative agency as specific information about the person who has violated the obligation imposed by the law is an unspecified number people know is through the direct or Internet media it is to be disclosed in an unspecified number of people. This is, indirect sanctions so as to fulfill its obligations by the addition of psychological pressure that exposes the personal information of the fact that in breach of his obligations to the breach of duty and it has been an unspecified number of people know it is a means. However, publication of these personal information, infringement of the moral rights of the Constitution guarantees an individual, of course, not only a matter of law that the right to self-determination of the personal information, has continued also doubts for the effectiveness of the system. As a result, in this paper, to discuss legal issues with the disclosure of management personal information and its improvement measures, and expected to be able to take advantage of the efficient development of the future of personal information disclosure system.
The proliferation of the Internet and the advent of e-commerce have amplified public concerns about privacy. Accordingly, much research effort has been made on the issue. While existing research on online information privacy has usually focused on the examination of antecedents of personal information disclosure, the literature has not paid attention to the potential changes of the antecedents' effects depending on the user's experience of the service. The current study aims to investigate the moderating role of site usage experience in Internet users' decision on personal information disclosure. Specifically, this study considers two types of antecedents of personal information disclosure on a site - the attributes of personal information requested (sensitivity and relevance of information) and the value of the service provided by the site; and examines how the effects of the antecedents on the disclosure intention are affected by the users'experience of the site. Our analysis of the data gathered through a web-based experiment reveals that site usage experience moderates the relationship between the attributes of personal information and disclosure intention. While usage experience attenuates the negative effect of information sensitivity on disclosure intention, it intensifies the positive impact that relevance of information has on disclosure intention. Based on the analysis results, we provide implications for the mitigation of the Internet users' privacy concerns as well as theoretical implications.
Kim, Jinhyung;Park, Choonsik;Hwang, Jun;Kim, Hyung-Jong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.3
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pp.558-575
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2013
The purpose of a data leakage prevention system is to protect corporate information assets. The system monitors the packet exchanges between internal systems and the Internet, filters packets according to the data security policy defined by each company, or discretionarily deletes important data included in packets in order to prevent leakage of corporate information. However, the problem arises that the system may monitor employees' personal information, thus allowing their privacy to be violated. Therefore, it is necessary to find not only a solution for detecting leakage of significant information, but also a way to minimize the leakage of internal users' personal information. In this paper, we propose two models for representing the level of personal information disclosure during data leakage detection. One model measures only the disclosure frequencies of keywords that are defined as personal data. These frequencies are used to indicate the privacy violation level. The other model represents the context of privacy violation using a private data matrix. Each row of the matrix represents the disclosure counts for personal data keywords in a given time period, and each column represents the disclosure count of a certain keyword during the entire observation interval. Using the suggested matrix model, we can represent an abstracted context of the privacy violation situation. Experiments on the privacy violation situation to demonstrate the usability of the suggested models are also presented.
While feeling anxious about the risk of exposure of personal information and privacy, users of microblogs and social network services are continuously using them. This study aims to develop a model to investigate this phenomenon. Specifically, this study explores the relationship between personal characteristics (represented by privacy concern and self-presentation) and an individual's self-disclosure. An individual's personal belief (represented by perceived risk and perceived trust) is also tested as an mediator between the relationship. Through a questionnaire survey to 183 twitter users in Korea, the results indicate that self-presentation has a direct influence on self-disclosure as well as an indirect influence through perceived trust. In contrast, privacy concern has not a direct but an indirect negative influence on self-disclosure through perceived risk. In conclusion, self-presentation has a stronger influence on self-disclosure then privacy concern to Twitter users. An individual who has a higher propensity for self-presentation will form a stronger perceived trust on Twitter, which in turn, affects the individual's self-disclosure. On the other hand, an individual who is more concerned with personal privacy will feel more serious about perceived risk, which in turn, negatively influences one's perception of the trust in Twitter as well as his desire for self-disclosure.
There is a tradeoff between user's privacy and utility of context-aware services in ubiquitous computing environments. Many privacy models have been proposed to support the disclosure of personal information at different levels of detail, in ubiquitous computing environments. However, most of these models do not allow for explicit criteria to assess the benefit users are likely to reap by disclosing their personal information. In this paper, we propose an automated decision making mechanism that evaluates the "benefit of disclosure" for the users based on trust relationships between users and information requesters and manages the disclosure of user's personal information accordingly. Unlike other trust models, we do not regard the reputation of an information requester as sufficient to determine his/her trustworthiness. Instead, we represent trustworthiness as a function of information requester's reputation in the eyes of the user and his/her competence in a given context. To validate our mechanism, we apply it to context-aware healthcare application that monitors physiological condition of a user.
This study examined the overall relationship between information privacy concern, need for uniqueness (NFU), and disclosure behavior to explain the personal factors that drive data-sharing on Facebook. The results of an online survey conducted with 222 Facebook users show that among diverse data that social media users disclose online, four distinct factors are identified: basic personal data, private data, personal opinions, and personal photos. In general, there is a negative relationship between privacy concern and a positive relationship between the NFU and the willingness to self-disclose information. Overall, the NFU was a better predictor of willingness to disclose information than privacy concern, gender, or age. While privacy concern has been identified as an influential factor when users evaluate social networking sites, the findings of this study contribute to the literature by demonstrating that an individual's need to manifest individualization on social media overrides privacy concerns.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.9
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pp.1653-1667
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2011
Privacy is one of the most important and difficult research issues in ubiquitous computing. It is qualitative rather than quantitative. Privacy preserving mainly relies on policy based rules of the system, and users cannot adjust their privacy disclosure rules dynamically based on their wishes. To make users understand and control their privacy measurement, we present a scheme to quantize the personal privacy. We aim to configure the person's privacy based on the numerical privacy level which can be dynamically adjusted. Instead of using the traditional simple rule engine, we implement this scheme in a complex way. In addition, we design the scenario to explain the implementation of our scheme. To the best of our knowledge, we are the first to assess personal privacy numerically to achieve precision privacy computing. The privacy measurement and disclosure model will be refined in the future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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