Chao Ma;Xiaojun Jin;Song Luo;Yifei Wei;Xiaojun Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1935-1950
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2023
The arrival of the Internet of Things and 5G technology enables users to rely on edge computing platforms to process massive data. Data sharing based on edge computing refines the efficiency of data collection and analysis, saves the communication cost of data transmission back and forth, but also causes the privacy leakage of a lot of user data. Based on attribute-based encryption and blockchain technology, we design a fine-grained access control scheme for data in edge computing, which has the characteristics of verifiability, support for outsourcing decryption and user attribute revocation. User attributes are authorized by multi-attribute authorization, and the calculation of outsourcing decryption in attribute encryption is completed by edge server, which reduces the computing cost of end users. Meanwhile, We implemented the user's attribute revocation process through the dual encryption process of attribute authority and blockchain. Compared with other schemes, our scheme can manage users' attributes more flexibly. Blockchain technology also ensures the verifiability in the process of outsourcing decryption, which reduces the space occupied by ciphertext compared with other schemes. Meanwhile, the user attribute revocation scheme realizes the dynamic management of user attribute and protects the privacy of user attribute.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.383-393
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2013
Data stream mining is a technique to obtain the useful information by analyzing the data generated in real time. In data stream mining technology, frequent itemset mining is a method to find the frequent itemset while data is transmitting, and these itemsets are used for the purpose of pattern analyze and marketing in various fields. Existing techniques of finding frequent itemset mining are having problems when a malicious attacker sniffing the data, it reveals data provider's real-time information. These problems can be solved by using a method of inserting dummy data. By using this method, a attacker cannot distinguish the original data from the transmitting data. In this paper, we propose a method for privacy preserving frequent itemset mining by using the technique of inserting dummy data. In addition, the proposed method is effective in terms of calculation because it does not require encryption technology or other mathematical operations.
The continuous increase in life expectancy and high interest in health has brought about significant changes in the use of health information by the public according to the development of information technology represented by the Internet and smartphones. As the medical market expands to the mobile health environment, many health-related apps have been created and distributed, but the acceptance rate is slow as it has become challenging to provide services due to various regulations. In this study, perceived value, perceived risk factors (psychological risk, risk of time-loss, legal risk), and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were derived and verified as factors that affect the acceptance resistance of personal health record apps based on the privacy calculation model. In addition, by analyzing the moderating effect of trust in the manufacturer, how the perceived risk and perceived benefit affect the perceived value was verified. A survey was conducted on Korean college students who recognized the personal health record apps but did not use them, and 127 samples were analyzed using structural equations. As a result of hypothesis verification, perceived value has a negative effect on acceptance resistance, perceived risk (risk of time-loss) has a negative effect on perceived value, and perceived benefits (usefulness, interaction, autonomy) were found to have a positive effect on perceived value. Trust in manufacturers has weakened the impact of perceived risks (legal risk) on perceived values. This study is expected to play an important role in maintaining a competitive advantage in the personal health record app market environment by identifying and proposing detailed criteria for reducing the acceptance resistance of personal health record apps.
Video-on-demand (VOD) service allows subscribers to view any video whenever they want. With the development of the high speed computer networks, web-based VOD services are available. To support VOD services, charging scheme is necessary. Pay-per-view is an effective charging scheme for VOD services. Pay-per-view allows the subscribers to pay for what they have viewed. Privacy is another important attribute for VOD services. The subscribers may not want to reveal what they have viewed to anyone including the VOD provider. Anonymity makes it complicated to calculate charge for the VOD service. An approach that achieves both anonymity and pay-per-view charge calculation is necessary. In this paper, anonymous web-based VOD service is proposed. The proposed approach also gives pay-per-view capability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.826-845
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2017
Outsourcing computation is one of the most important applications in cloud computing, and it has a huge ability to satisfy the demand of data centers. Modular exponentiation computation, broadly used in the cryptographic protocols, has been recognized as one of the most time-consuming calculation operations in cryptosystems. Previously, modular exponentiations can be securely outsourced by using two untrusted cloud servers. In this paper, we present two practical and secure outsourcing modular exponentiations schemes that support only one untrusted cloud server. Explicitly, we make the base and the index blind by putting them into a matrix before send to the cloud server. Our schemes provide better performance in higher efficiency and flexible checkability which support single cloud server. Additionally, there exists another advantage of our schemes that the schemes are proved to be secure and effective without any cryptographic assumptions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.3937-3954
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2014
With the increasing electricity consumption and the wide application of renewable energy sources, energy auction attracts a lot of attention due to its economic benefits. Many schemes have been proposed to support energy auction in smart grid. However, few of them can achieve range query, ranked search and personalized search. In this paper, we propose an efficient multi-keyword range query (EMRQ) scheme, which can support range query, ranked search and personalized search simultaneously. Based on the homomorphic Paillier cryptosystem, we use two super-increasing sequences to aggregate multidimensional keywords. The first one is used to aggregate one buyer's or seller's multidimensional keywords to an aggregated number. The second one is used to create a summary number by aggregating the aggregated numbers of all sellers. As a result, the comparison between the keywords of all sellers and those of one buyer can be achieved with only one calculation. Security analysis demonstrates that EMRQ can achieve confidentiality of keywords, authentication, data integrity and query privacy. Extensive experiments show that EMRQ is more efficient compared with the scheme in [3] in terms of computation and communication overhead.
With the application and promotion of biometric technology, biometrics has become more and more important to identity authentication. In order to ensure the privacy of the user, the biometrics cannot be stored or manipulated in plaintext. Aiming at this problem, this paper analyzes and summarizes the scheme and performance of the existing biometric authentication system, and proposes an iris-based ciphertext authentication system based on fully homomorphic encryption using the FV scheme. The implementation of the system is partly powered by Microsoft's SEAL (Simple Encrypted Arithmetic Library). The entire system can complete iris authentication without decrypting the iris feature template, and the database stores the homomorphic ciphertext of the iris feature template. Thus, there is no need to worry about the leakage of the iris feature template. At the same time, the system does not require a trusted center for authentication, and the authentication is completed on the server side directly using the one-time MAC authentication method. Tests have shown that when the system adopts an iris algorithm with a low depth of calculation circuit such as the Hamming distance comparison algorithm, it has good performance, which basically meets the requirements of real application scenarios.
Existing human activity recognition systems detect activities through devices such as wearable sensors and cameras. However, these methods require additional devices and costs, especially for cameras, which cause privacy issue. Using WiFi signals that are already installed can solve this problem. In this paper, we propose a CNN-based human activity recognition system using channel state information of WiFi signals, and present results of designing and implementing accelerated hardware structures. The system defined four possible behaviors during studying in indoor environments, and classified the channel state information of WiFi using convolutional neural network (CNN), showing and average accuracy of 91.86%. In addition, for acceleration, we present the results of an accelerated hardware structure design for fully connected layer with the highest computation volume on CNN classifiers. As a result of performance evaluation on FPGA device, it showed 4.28 times faster calculation time than software-based system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.103-112
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2024
This study was initiated with the aim of authenticating that inputs have not been tampered with without disclosing them in the case of computations where multiple inputs are entered by participants using the same key. In general, in the authentication stage, authentication is performed after the input value is disclosed, but we do not want to reveal the inputs until the end. This is a case of deviating from the traditional security model in which malicious participants exist in cryptography, but it is a malicious attack method that can actually occur enough. Privacy infringement or distortion of calculation results can occur due to malicious manipulation of input values. To prevent this, this study studied a method that can authenticate that the message is not a modified message without disclosing the message using the signature system, zero-knowledge proof, and commitment scheme. In particular, by modifying the ElGamal signature system and combining it with the commitment scheme and zero-knowledge proof, we designed and proved a verification protocol that the input data is not a modified data, and the efficiency was improved by applying batch verification between authentication.
The reason location based service is drawing attention recently is because smart phones are being supplied increasingly. Smart phone, basically equipped with GPS that can identify location information, has the advantage that it can provide contents and services suitable for the user by identifying user location accurately. Offering such diverse advantages, location based services are increasingly used. In addition, for use of location based services, release of user's personal information and location data is essentially required. Regarding personal information and location data, in addition to IT companies, general companies also are conducting various profitable businesses and sales activities based on personal information, and in particular, personal location data, comprehending high value of use among personal information, are drawing high attentions. Increase in demand of personal information is raising the risk of personal information infringement, and infringements of personal location data also are increasing in frequency and degree. Therefore, infringements of personal information should be minimized through user's action and efforts to reinforce security along with Act on the Protection of Personal Information and Act on the Protection of Location Information. This study aimed to improve the importance of personal information privacy by empirically analyzing the effect of perceived values on the intention to strengthen location information security and continuously use location information for users who received location-based services (LBS) in mobile environments with the privacy calculation model of benefits and risks as a theoretical background. This study regarded situation-based provision, the benefit which users perceived while using location-based services, and the risk related to personal location information, a risk which occurs while using services, as independent variables and investigated the perceived values of the two variables. It also examined whether there were efforts to reduce risks related to personal location information according to the values of location- based services, which consumers perceived through the intention to strengthen security. Furthermore, it presented a study model which intended to investigate the effect of perceived values and intention of strengthening security on the continuous use of location-based services. A survey was conducted for three hundred ten users who had received location-based services via their smartphones to verify study hypotheses. Three hundred four questionnaires except problematic ones were collected. The hypotheses were verified, using a statistical method and a logical basis was presented. An empirical analysis was made on the data collected through the survey with SPSS 12.0 and SmartPLS 2.0 to verify respondents' demographic characteristics, an exploratory factor analysis and the appropriateness of the study model. As a result, it was shown that the users who had received location-based services were significantly influenced by the perceived value of their benefits, but risk related to location information did not have an effect on consumers' perceived values. Even though users perceived the risk related to personal location information while using services, it was viewed that users' perceived value had nothing to do with the use of location-based services. However, it was shown that users significantly responded to the intention of strengthening security in relation to location information risks and tended to use services continuously, strengthening positive efforts for security when their perceived values were high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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