• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.209-226
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• 2016

최근 금융과 IT가 결합된 핀테크에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 핀테크 서비스는 확산 초기 단계에 있으며, 사용 확산을 위한 이슈로서 정보 보안 이슈가 대두되고 있다. 본 연구에서는 핀테크 서비스 실 사용자들이 인지하는 정보프라이버시 염려를 중심으로 사용 저항 정도를 분석하고, 이들에 영향을 주는 요인들로 사회적 영향 정도와 모바일 인터넷 활용 능력을 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 사용자의 조절초점성향과 정보프라이버시 염려의 상호작용이 사용자 저항에 미치는 효과를 검증하였다. 이를 통해, 핀테크 서비스에 대한 저항 감소 및 사용 확산을 위한 전략적 시사점을 제공하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1187-1199
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• 2015

최근 다양한 기능을 가진 센서가 개발됨에 따라 여러 종류의 데이터를 간편하게 측정할 수 있게 되었다. 특히, 센서들이 인터넷에 연결되는 사물인터넷(Internet of Things: IoT)환경과 헬스 케어 서비스가 결합하면서 원격에서 심박수, 혈중 산소 농도, 체온, 혈압 등의 사용자 데이터를 수집하는 어플리케이션이 등장하고 있다. 사용자의 유전 정보를 이용하여 이상형을 찾거나 환자의 질병유무를 알려주는 어플리케이션 등이 대표적이 예이다. 이 때에 수집되는 사용자 데이터는 사용자의 프라이버시와 매우 밀접하기 때문에 이러한 정보는 반드시 보호되어야 한다. 즉, 사용자의 프라이버시를 보장하면서 서비스제공자는 적절한 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 PhysioNet에서 제공하는 생체정보를 활용하여 헬스 케어 서비스를 제공하는 환경에서 프라이버시를 보장하며 서비스 제공자가 서비스를 제공할 수 있는 있는 기법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.107-111
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• 2006

우리는 Domingo-Ferrer의 첫 번째 privacy homomorphism 스킴에 대하여 알려진 평문 공격을 한다. 그 결과, 법 n이 공개일 경우에는 두개의 평문-암호문 쌍이, 비밀일 경우에는 세 개 또는 그 이상의 평문-암호문 쌍이 있으면 비밀키를 얻기에 충분하다는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.280-284
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사물의 인식을 위해 바코드 시스템을 대체하여 RFID 시스템이 사용될 것으로 예상된다. 하지만 RFID 시스템은 태그와 리더 사이에서 프라이버시 침해 문제가 심각할 것으로 예상된다. 하지만 이를 해결하기 위해 기존의 연구방법을 그대로 적용하기에는 태그가 가지고 있는 하드웨어적인 제약사항으로 인해 어려움이 많다. 본 논문에서는 하드웨어 친화적인 암호 알고리즘을 사용한 RFID 프라이버시 보호 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 RFID 프라이버시 보호 시스템은 CBC_MAC과 RC5를 이용하여 태그가 가진 제약사항을 극복할 수 있다. 제안한 시스템의 구현을 위해서 온 칩 마이크로프로세서 환경에서 시뮬레이션 하고 실험 결과를 살펴본다. 실험결과, CBC_MAC과 RC5를 이용해 RFID 시스템에 대한 프라이버시 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4522-4536
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• 2020

Nowadays, cloud is the fastest emerging technology in the IT industry. We can store and retrieve data from the cloud. The most frequently occurring problems in the cloud are security and privacy preservation of data. For improving its security, secret information must be protected from various illegal accesses. Numerous traditional cryptography algorithms have been used to increase the privacy in preserving cloud data. Still, there are some problems in privacy protection because of its reduced security. Thus, this article proposes an ElGamal Elliptic Curve (EGEC) Homomorphic encryption scheme for safeguarding the confidentiality of data stored in a cloud. The Users who hold a data can encipher the input data using the proposed EGEC encryption scheme. The homomorphic operations are computed on encrypted data. Whenever user sends data access permission requests to the cloud data storage. The Cloud Service Provider (CSP) validates the user access policy and provides the encrypted data to the user. ElGamal Elliptic Curve (EGEC) decryption was used to generate an original input data. The proposed EGEC homomorphic encryption scheme can be tested using different performance metrics such as execution time, encryption time, decryption time, memory usage, encryption throughput, and decryption throughput. However, efficacy of the ElGamal Elliptic Curve (EGEC) Homomorphic Encryption approach is explained by the comparison study of conventional approaches.

• 융합보안논문지
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• 제12권2호
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• pp.13-21
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• 2012

경비업체는 다른 모든 기업조직과 마찬가지로 조직 구성원들의 잠재적 능력을 최대한 발휘하여 조직의 목표와 개인의 목표를 달성할 수 있도록 인적자원을 관리하고 있다. 특히 경비업은 고객의 생명 및 신체에 대한 위해, 재산에 대한 침해 등을 경계하고 방지하는 업무를 수행하기 때문에 그 업무를 담당하고 있는 경비요원의 능력과 자질이 무엇보다 중요하다. 따라서 민간경비 서비스를 제공하는 경비요원들이 어떤 교육을 받고 어떤 서비스를 제공하느냐는 바로 고객의 생명과 신체와 재산에 직접적인 영향을 미치기 때문에 경비원의 법정교육 등은 매우 중요하며 나아가 직 간접적으로 민간경비산업에 영향을 미치는 것이다. 이러한 문제의식 하에서 본 연구는 경비원 법정교육의 변천과정을 살펴보고 나아가 현행 경비원 법정교육제도를 분석하여 문제점을 도출한 후 이에 대한 발전방안을 제시하는 것이 목적이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.8057-8063
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• 2015

사물인터넷은 센서, 통신, 인터페이스 기술들이 유기적으로 동작해야 하는 ICT의 대표적인 사례로 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 세계 각국에서는 사물인터넷 관련 기술에 대한 연구를 진행하고 있다. 하지만 사물인터넷은 보안 측면에서 지속적으로 문제가 제기되고 있다. 그 중에서도 프라이버시에 대한 문제는 사물인터넷에서 꼭 해결해야 할 문제이다. 사용자를 인증하는 과정에서 사용자 정보를 남기지 않는다면 이러한 프라이버시 문제를 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 프라이버시 문제를 해결할 수 있는 사물인터넷 환경에 적합한 OAuth 기반의 사용자 인증 프레임워크를 제안하고 안전성을 분석한다.

• ETRI Journal
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• 제35권3호
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• pp.501-511
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• 2013

Protecting privacy is an important goal in designing location-based services. Service providers want to verify legitimate users and allow permitted users to enjoy their services. Users, however, want to preserve their privacy and prevent tracking. In this paper, a new framework providing users with more privacy and anonymity in both the authentication process and the querying process is proposed. Unlike the designs proposed in previous works, our framework benefits from a combination of three important techniques: k-anonymity, timed fuzzy logic, and a one-way hash function. Modifying and adapting these existing schemes provides us with a simpler, less complex, yet more mature solution. During authentication, the one-way hash function provides users with more privacy by using fingerprints of users' identities. To provide anonymous authentication, the concept of confidence level is adopted with timed fuzzy logic. Regarding location privacy, spatial k-anonymity prevents the users' locations from being tracked. The experiment results and analysis show that our framework can strengthen the protection of anonymity and privacy of users by incurring a minimal implementation cost and can improve functionality.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.47-61
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• 2006

인터넷에서 기업의 정보시스템은 기업이 보유하고 있는 개인정보와 다른 기업에 저장 유지되는 개인정보를 개인이나 기업의 이익을 위해 사용한다. 본 논문은 개인정보 제공자인 사용자와 개인정보 활용자인 기업의 프라이버시 정책을 기반으로 개인정보에 대한 접근을 통제하는 프라이버시 인가 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 프라이버시 인가 시스템은 OASIS에서 제정한 인가정책 기술언어 표준인 XACML을 이용하여 프라이버시 보호 정책을 기술한다. 프라이버시 인가시스템은 XACML 1.0 스펙과 일부 XACML 2.0 스펙을 구현한 Sun사의 SUNXACML 1.2 패키지를 수정 및 확장하여 프라이버시 인가 시스템은 구현되었으며 프라이버시 보호 정책 설정과 점검을 위한 GUI 개발 도구 및 시험 도구도 함께 개발되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.589-598
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• 2019

온라인상에 축적되는 디지털 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 데이터들은 매우 큰 잠재적 가치를 갖고 있다. 국가 및 기업들은 방대한 양의 데이터로부터 다양한 부가가치를 창출하고 있으며 데이터 분석 기술에 많은 투자를 하고 있다. 그러나 데이터 분석에서 발생하는 프라이버시 문제는 데이터의 활용을 저해하는 큰 요인으로 작용하고 있다. 최근 신경망 모델 기반의 분석 기술에 대한 프라이버시 침해 공격들이 제안됨에 따라 프라이버시를 보존하는 인공 신경망 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 이에 따라 엄격한 프라이버시를 보장하는 차분 프라이버시 분야에서 다양한 프라이버시 보존형 인공 신경망 기술에 대한 연구가 수행되고 있지만, 신경망 모델의 정확도와 프라이버시 보존 강도 사이의 균형이 적절하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 프라이버시와 모델의 성능을 모두 보존하고 모델 전도 공격에 저항성을 갖는 차분 프라이버시 기술을 제안한다. 또한, 프라이버시 보존 강도에 따른 모델전도 공격의 저항성을 분석한다.