Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.335-339
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2009
RFID security and privacy issues have been intensively studied in the research field, the authentication between RFID reader and tag is the fundamental them. Most of the existing authentication protocols draw assumptions on classic primitives. Since tags have small capacities, the security mechanisms which are in use in computer networks and communication are not suitable. In this paper, we compare and analyze recent technical research on the problems of privacy and security. It consists of security mechanism, threats and performance evaluation, etc.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.6
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pp.121-134
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2009
Consumer-centric marketing business is surely one of the most successful emerging business but it poses a threat to personal privacy. Between the service provider and the user there are many contrary issues to each other. The enterprise asserts that to abuse the privacy data which is anonymous there is not a problem. The individual only will not be able to willingly submit the problem which is latent. Web traffic analysis technology itself doesn't create issues, but this technology when used on data of personal nature might cause concerns. The most criticized ethical issue involving web traffic analysis is the invasion of privacy. So we need to inspect how many and what kind of personal informations being used and if there is any illegal treatment of personal information. In this paper, we inspect the operation of consumer-centric marketing tools such as web log analysis solutions and data gathering services with web browser toolbar. Also we inspect Microsoft explorer-based toolbar application which records and analyzes personal web browsing pattern through reverse engineering technology. Finally, this identified and explored security and privacy requirement issues to develop more reliable solutions. This study is very important for the balanced development with personal privacy protection and web traffic analysis industry.
Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.
For enjoying the convenience provided by location based services, the user needs to submit his or her location and query to the LBS server. So there is a probability that the untrusted LBS server may expose the user's id and location etc. To protect user's privacy so many approaches have been proposed in the literature. Recently, the approaches about using dummy are getting popular. However, there are a number of things to consider if we want to generate a dummy. For example, when generating a dummy, we have to take the obstacle and the distance between dummies into account so that we can improve the privacy level. Thus, in this paper we proposed an efficient dummy generation algorithm to achieve k-anonymity and protect user's privacy in LBS. Evaluation results show that the algorithm can significantly improve the privacy level when it was compared with others.
The concept of the Internet of Things (IoT) enables physical objects or things to be virtually accessible for both consuming and providing services. Undue access from irresponsible activities becomes an interesting issue to address. Maintenance of data integrity and privacy of objects is important from the perspective of security. Privacy can be achieved through various techniques: password authentication, cryptography, and the use of mathematical models to assess the level of security of other objects. Individual methods like these are less effective in increasing the security aspect. Comprehensive security schemes such as the use of frameworks are considered better, regardless of the framework model used, whether centralized, semi-centralized, or distributed ones. In this paper, we propose a new semi-centralized security framework that aims to improve privacy in IoT using the parameters of trust and reputation. A new algorithm to elect a reputation coordinator, i.e., ConTrust Manager is proposed in this framework. This framework allows each object to determine other objects that are considered trusted before the communication process is implemented. Evaluation of the proposed framework was done through simulation, which shows that the framework can be used as an alternative solution for improving security in the IoT.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
RBAC(Role based Access Control) is effective way of managing user's access to information object in enterprise level and e-government system. The concept of RBAC is that the access right to object in a system is not directly assigned o users but assigned by being a member of a role which is defined in a organization. RBAC is utilized for controling access range of privacy but it does not support the personal legal right of control over information and right of limited access to the self. Nor it contains the way of observation of privacy flow that is guided in a legal level. In this paper, extended RBAC model for protecting privacy will be suggested and discussed. Two components of Data Right and Assigning Data Right are added to existed RBAC and the definition of each component is redefined in aspect of privacy preservation. Data Right in extended RBAC represents the access right to privacy data. This component provides the way of control over who can access which privacy and ensures limitation of access quantity of privacy. Based on this extended RBAC, implemented examples are presented and the evaluation is discussed by comparing existed RBAC with extended RBAC.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.11
no.2
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pp.133-154
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2007
This research investigated consumer's usage of, evaluation on and satisfaction of the Auction Site, with a view to analyze the key factors influencing a commission paid Auction Site. The findings of results from the analysis are summarized as follows. First of all, the consumer group at the age equal to and less than 20 years old showed the highest purchasing frequency, and the consumer group with a household income less than 2,500,000 won showed the highest number of hours on the site. Secondly, the evaluation index showed that consumers think highly of the complaint resolution process, and, especially, the aged consumer group respected the Auction Site's level of confidentiality of transaction and privacy. Thirdly, among consumers' satisfaction, subdivided by types, price satisfaction was the highest followed by quality satisfaction, settlement satisfaction, delivery satisfaction, information satisfaction and AS satisfaction, in that order. Fourthly, in the event consumers used the commission paid Auction Site, the number of times it has been used, evaluations related to information provision and evaluations on confidentiality of transactions and privacy are influential parameters.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.665-679
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2018
With the development of information and communication technology, especially wireless Internet technology and the spread of smart phones, digital data has increased. As a result, privacy issues which concerns about exposure of personal sensitive information are increasing. In this paper, we analyze the privacy vulnerability of online big data in domestic internet environment, especially focusing on portal service, and propose a measure to evaluate the possibility of privacy violation. For this purpose, we collected about 50 million user posts from the potal service contents and extracted the personal information. we find that potal service user can be identified by the extracted personal information even though the user id is partially anonymized. In addition, we proposed a risk measurement evaluation method that reflects the possibility of personal information linkage between service using partial anonymized ID and personal information exposure level.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.5
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pp.987-999
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2021
Recently, Federated learning has become an issue due to privacy invasion caused by data. Federated learning is safe from privacy violations because it does not need to be collected into a server and does not require learning data. As a result, studies on application methods for utilizing distributed devices and data are underway. However, Federated learning is no longer safe as research on the reconstruction attack to restore learning data from gradients transmitted in the Federated learning process progresses. This paper is to verify numerically and visually how well data reconstruction attacks work in various data situations. Considering that the attacker does not know how the data is constructed, divide the data with the class from when only one data exists to when multiple data are distributed within the class, and use MNIST data as an evaluation index that is MSE, LOSS, PSNR, and SSIM. The fact is that the more classes and data, the higher MSE, LOSS, and PSNR and SSIM are, the lower the reconstruction performance, but sufficient privacy invasion is possible with several reconstructed images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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