본 연구는 4차 산업혁명의 디지털 전환과 함께 날로 가치가 증가하고 있는 개인정보를 보호하기 위한 민간기업의 개인정보보호 활동 효율성을 분석하고자 하였다. 민간기업 2,000개의 개인정보처리자를 대상으로 효율성 분석 방법 중 모수적 추정 방법인 확률변경분석을 이용하여 보호 활동의 절대적 효율성을 측정하였다. 특히 효율성 분석을 위한 산출변수로는 개인정보 활동 지수를 활용하였으며, 투입변수로는 개인정보보호 예산과 담당자 수를 활용하였다. 분석 결과, 효율성은 최소 0.466에서 최대 0.949로 전체 평균 0.818 즉 81.8%로 분석되었으며, 비효율성의 주된 원인으로는 개인정보 안전한 이용과 관리조치 미이행, 개인정보보호 교육 추진 체계 미흡 및 영상정보처리기기 관련 의무 미이행 등으로 분석되었다. 따라서 사회 전반의 개인정보보호 수준 제고 및 개인정보보호 활동 효율성 향상을 위해서는 안전조치 이행과 개인정보 암호화 등에 대한 정책적 지원이 요구되며, 특히 중소 영세기업에 대해서는 맞춤형 컨설팅이 필요하다.
우리나라 전자정부는 UN 전자정부 참여지수 2위, 미국 브루킹스연구소(전 브라운대학) 평가에서 3년 연속 1위를 차지할 정도로 잘 구축되어 있으나, 반면에 세계경제포럼(WEF)에서 2007년 조사한 정보보호 순위는 51위로서 인터넷 이용자수와 서비스 환경에 비해서 상대적으로 열악한 수준이다. 2008년 한 해 동안에만 옥션 정보유출, GS 칼텍스 정보 유출 등 크고 작은 보안 사고들이 끊임없이 발생하여 국민들이 사이버위협에 노출되고 주요 정보들이 유출되자 점차 정보보안, 개인정보보호의 필요성과 중요성에 눈을 뜨게 되어 정보보호에 대한 요구가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 본고에서는 주요 국가들의 전자정부 서비스 수준과 정보보호를 위한 투자 제도 정책 등을 벤치마킹하여, 우리나라에서 이를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 찾아보고, 중앙행정기관 및 지방자치단체에서 제공하고 있는 전자정부 서비스의 안전성과 보안성을 향상시킬 수 있도록 국제적으로 표준화된 정보보호 관리체계인 ISO 27001 ISMS를 적용할 수 있는 정책을 발굴하여 국가 정보보호 수준을 더욱 높이고자 한다.
정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.
최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.
최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.
개인정보보호위원회에서 공공기관을 대상으로 시행하고 있는 개인정보 관리수준 진단제도의 지표체계는 「개인정보 보호법」의 법적 준수사항을 점검하지만, 새로운 IT기술의 도입에 따르는 개인정보보호사항을 기준으로 적용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 본 연구에서는 제4차 산업혁명의 핵심기술인 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷, 인공지능을 특정IT기술의 도입에 따라, 개인정보보호가 강화될 수 있도록 별도의 지표체계가 운영될 수 있도록 지표체계의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해서 선정한 특정IT기술의 개인정보보호사항에 관한 국내외 문헌조사를 통해 지표체계의 구성요소를 도출하고, 공공기관의 개인정보 보호담당자 대상으로 한 설문조사 및 개인정보보호 전문가대상으로 FGI/Delphi분석을 통해 진단지표로 선정하였다. 이렇게 선정한 지표체계는 먼저, 모든 특정IT기술의 기획 및 설계단계에서부터 개인정보보호원칙(PbD)과 가명정보처리 및 비식별 조치에 관한 기준의 적용여부를 점검하는 공통지표를 선정하였다. 이외에 빅데이터에 관한 2개 점검항목, 클라우드에 관한 개인정보 처리방침 게재 사항 등 5개 점검항목, 사물인터넷관련 원칙적용, 로그기록 관리 등 5개 점검항목, 인공지능에 관한 원칙 적용 등 4개 점검항목을 선정하였다. 이처럼 본 연구는 개인정보 관리수준 진단제도의 발전을 위해 새로운 IT기술변화에 대응할 수 있도록 개인정보보호의 신속한 대응을 유도하는 진단제도가 되도록 제언하고자 하였다.
코로나19의 확산으로 인하여 대면에서 비대면이 가능한 업무 환경으로 급속히 변화하고 언제 어디서나 접속이 가능한 디지털 근무 환경으로 변화하고 있어 모든 생활에 편리성을 제공하고 있다. 그러나 보안에 취약한 중소기업을 대상으로 침해사고, 개인정보 유출과 기술유출이 지속적으로 증가 추세에 있다. 중소기업은 경영여건 이유로 자체 사이버 침해에 대한 방어 능력이 부족한 것이 현실이다. 이에 정부는 2014년부터 매년 중소기업 정보보호 컨설팅 지원 사업 등을 지속적으로 추진하고 있다. 이러한 정보보호 지원 사업에 대한 효과를 극대화하고 중소기업의 정보보호 대응 능력 향상을 위해서는 객관적인 효과 측정 및 성과 평가를 실시하고 그 결과를 환류에 반영하여 사업의 실효성을 확보하고 지속적 확대 추진을 위한 근거를 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 비대면에 따른 중소기업에 대한 정보보호의 중요성을 감안하여 정보보호 지원 사업이 보다 지속적이고 체계적인 지원 및 효율적 관리를 위한 성과모델 및 측정 방법론을 개발하여 향후 운영 방향과 목표 설정 시 기초자료로 활용하도록 제시하고자 한다. 본 연구의 주요 방법은 국내 문헌 및 사례조사와 그 결과를 기반으로 중소기업 정보보호 지원 사업에 대한 성과 모델 및 지표를 도출하고 개발된 성과측정 지표를 검증하기 위해 전문가 자문을 활용하고, 파일럿 형태의 설문조사를 통해 평가를 수행한다. 검증된 지표를 기반으로 중소기업 정보보호 지원 사업 성과모델 및 측정 지표를 제시하고자 한다.
범죄로부터 국민에 대한 안전의 보장은 사회계약에 의한 국가의 존재이유이며, 국민에 대한 국가의무로서, 헌법적 권리인 국민행복추구권의 보장에 핵심적인 과제이다. 보복범죄 근절을 위한 논의의 결론은 첫째 형사사법절차에서 범죄피의자 체포 시 적용되는 미란다원칙에 상응하는 범죄피해자, 범죄신고자, 증인 등에게 범죄신고나 증언 후 보복범죄에 대한 위험 유무를 확인하는 절차를 의무화하고, 이를 어길 경우 처벌하는 방안을 강구해야 한다. 둘째는 보복범죄에 대한 현행법의 보호대상을 확대 적용하고 정보보호를 강화하는 등 관련법과 제도의 개선이다. 셋째 보복범죄위험평가지표를 개발하고, 평가결과를 계량화하여 심화단계 별 신변안전에 대한 구체적인 조치방법과 책임을 명시하여야 한다. 넷째 범죄피해자 및 증인에 대한 적극적인 신변안전조치 제도의 확대 시행과 선진기법의 개발과 적용이다. 마지막으로 사법기관 근무자들의 인식전환이다. 범죄의 초동수사 단계에서부터 출소자 심리검사를 통한 보복의 가능성 진단과 조치에 이르기까지 형사사법기관의 총체적 협조와 공조체계가 구축되어야 하며, 보복범죄발생의 원인규명과 관련자의 직무상 문제점 발생 시 책임을 규정해야 한다. 등이다.
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.
개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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