• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.210-222
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• 2011

In this work, we study the problem of privacy-preservation data publishing in moving objects databases. In particular, the trajectory of a mobile user in a plane is no longer a polyline in a two-dimensional space, instead it is a two-dimensional surface of fixed width $2A_{min}$, where $A_{min}$ defines the semi-diameter of the minimum spatial circular extent that must replace the real location of the mobile user on the XY-plane, in the anonymized (kNN) request. The desired anonymity is not achieved and the entire system becomes vulnerable to attackers, since a malicious attacker can observe that during the time, many of the neighbors' ids change, except for a small number of users. Thus, we reinforce the privacy model by clustering the mobile users according to their motion patterns in (u, ${\theta}$) plane, where u and ${\theta}$ define the velocity measure and the motion direction (angle) respectively. In this case, the anonymized (kNN) request looks up neighbors, who belong to the same cluster with the mobile requester in (u, ${\theta}$) space: Thus, we know that the trajectory of the k-anonymous mobile user is within this surface, but we do not know exactly where. We transform the surface's boundary poly-lines to dual points and we focus on the information distortion introduced by this space translation. We develop a set of efficient spatiotemporal access methods and we experimentally measure the impact of information distortion by comparing the performance results of the same spatiotemporal range queries executed on the original database and on the anonymized one.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.7-17
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• 2019

기계 학습은 다양한 현상의 예측 및 분석 등을 가장 정확하게 수행하는 기술 중 하나이다. K-평균 클러스터링은 주어진 데이터들을 비슷한 데이터들의 군집으로 분류하는 기계 학습 기법의 한 종류로 다양한 분야에서 사용된다. K-평균 클러스터링의 성능을 높이기 위해서는 가능하면 많은 데이터에 기반한 분석을 수행하는 것이 바람직하므로, K-평균 클러스터링은 데이터를 제공하는 다수의 클라이언트들과 제공받은 데이터들을 사용하여 클러스터의 중심값을 계산하는 서버가 있는 모델에서 수행될 수 있다. 그러나 이 모델은 클라이언트들의 데이터가 민감한 정보를 포함하고 있는 경우, 서버가 클라이언트들의 프라이버시를 침해할 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다수의 클라이언트가 있는 모델에서 이러한 문제를 해결하기 위해 동형 암호를 사용하여 클라이언트의 프라이버시를 보호하며 기계 학습을 수행할 수 있는 프라이버시 보장형 K-평균 클러스터링 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4345-4363
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• 2021

Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.11-26
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• 2011

프라이버시 보호를 위한 그룹 서명 기법에 기반한 기존의 익명 인증 기법은 실제 응용 환경에서 필요로 하는 익명인가는 제공하지 못한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 짧은 그룹 서명 기법에 기반하여 익명 인증과 동시에 익명 인가를 통해 사용자에게 권한별 서비스 제공이 가능한 익명 인증 및 인가 기법을 제안한다. 익명 인증 및 인가 기법은 그룹 매니저의 권한 분할과 권한 매니저를 이용하여, 실명, 익명, 권한이 모두 분리 관리 되도록 하며, 다양한 접근제어 모델의 적용이 가능하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.251-260
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• 2010

의료서비스와 IT 기술간의 융합으로 환자 개인의 건강정보가 전자의무기록(EHR)의 보급과 함께 빠르게 전자화되고 있다. 이와 함께 유헬스사회에 접어들면서 전자화 된 환자의 건강기록들을 진료 이외의 공중보건 및 의학 분야의 연구, 의료서비스 향상을 위해 사용하고자 하는 2차이용의 요구가 증가하고 있다. 개인건강정보의 2차이용으로 의학 분야의 발전의 매우 유익한 일이지만 부주의하게 개인의 건강정보를 이용하는 경우 환자 개인의 프라이버시 손상이 발생, 더불어 2차이용융 통한 연구나 서비스 발전에도 제한이 발생할 수 있다. 하지만 아직 개인건강정보를 이용한 2차적 이용에 대해 체계적인 연구나 논의가 없는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 개인건강정보의 2차이용과 관련하여 국내외의 법안들을 살펴보고 이를 비교 분석하여 앞으로 개인의 프라이버시를 존중하고 더불어 의료분야 서비스 있는 방향을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.139-149
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• 2008

조직이나 기관에서 수집한 개인정보를 통계 분석, 공공 의료 연구 등을 목적으로 배포할 때는 데이터에 포함된 개인의 민감한 정보가 노출되지 않도록 보호해야 한다. 한편, 배포되는 데이터는 가능한 정확한 통계 정보를 제공해야 한다. k-anonymity와 l-diversity 모델은 이러한 프라이버시 침해 문제 해결을 위해 제안되었다. 그러나 두 모델은 데이터에 삽입과 삭제가 발생하지 않는 정적인 데이터를 단 한번 배포하는 상황을 가정하기 때문에 삽입과 삭제가 발생하는 동적인 데이터에 그대로 적용할 수 없다. 동적인 데이터의 프라이버시 보호 문제를 해결하기 위해 최근 m-invariance 모델이 제안되었다. 그러나 m-invariant 일반화 기법은 일반화로 인해 통계 정보로써 데이터의 품질을 저하시킨다는 단점이 있고, 배포된 데이터 중 일부 개인의 민감한 속성이 노출되었을 경우에 그 영향이 다른 부분으로 전이된다. 본 논문에서는 일반화를 사용하지 않으면서 간단한 삽입과 삭제 연산을 지원하는 동적 데이터의 배포 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 품질을 높이면서 m-invariance와 동등한 수준의 프라이버시 보호 정도를 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5135-5149
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• 2015

Communications among multi-party must be fast, cost effective and secure. Today's computing environments such as internet conference, multi-user games and many more applications involve multi-party. All participants together establish a common session key to enable multi-party and secure exchange of messages. Multi-party password-based authenticated key exchange scheme allows users to communicate securely over an insecure network by using easy-to-remember password. Kwon et al. proposed a practical three-party password-based authenticated key exchange (3-PAKE) scheme to allow two users to establish a session key through a server without pre-sharing a password between users. However, Kwon et al.'s scheme cannot meet the security requirements of key authentication, key confirmation and anonymity. In this paper, we present a novel, simple and efficient multi-party password-based authenticated key exchange (M-PAKE) scheme based on the elliptic curve cryptography for mobile environment. Our proposed scheme only requires two round-messages. Furthermore, the proposed scheme not only satisfies security requirements for PAKE scheme but also achieves efficient computation and communication.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-566
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• 2016

클라우드 컴퓨팅의 발전과 더불어 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 정보보호를 지원하는 Topk 질의처리 연구는 다양한 형태로 정보가 노출되는 문제점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호, 데이터 접근 패턴 은닉을 모두 지원하는 아웃소싱 데이터베이스 상에서의 안전한 Topk 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율적인 성능을 제공함을 보인다.

• 가정과삶의질연구
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• 제22권5호
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• pp.101-111
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• 2004

This study was conducted to examine how the types of housing values influence the preference for computerized housing (so called 'Intelligent Housing'). A questionnaire survey was conducted on 347 residents in Seoul metropolitan area. The following findings were obtained: 1) The housing values were classified into 6 types: ostentation, information & technology, tradition preservation, personality, practicality, and privacy pursuit. 2) There were significant differences in housing values by the generation and the level of familiarity with information technology. 3) In general, computerized housing was highly preferred, and the housing value types that affected the preference were 'ostentation' and 'information & technology.' 4) There is a need to develop diverse models of computerized housing systems to respond to consumer demands.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.285-291
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• 2022

With the growing exchange of data between individuals and institutions through various electronic communication, valuable data protection is in high demand to ensure that it is not hacked and that privacy is protected. Many security techniques, such as encryption and steganography, have emerged to prevent security breaches. The purpose of this research is to integrate cryptographic and steganography techniques to secure text message sending. The Rijndael algorithm was used to encrypt the text message, and the Least Significant Bit algorithm was also used to hide the encrypted message in a color image. Experiments on the suggested method have proven that it can improve the security of sent messages due to the human eye's inability to identify the original image from the image after it has been covered, as well as the encryption of the message using a password.