컴퓨터와 개인 휴대 단말장치 사용의 대중화와 함께 이들 장치들을 이용한 개인정보 혹은 사업상 중요 데이터를 처리하고 저장하는 행위도 따라 증가하게 되었다. 따라서 이들 장치로부터 사용자의 허락 없이 중요 데이터가 자신의 장치로부터 빠져나가는 행위가 일어나서는 안 된다. 본 논문에서는 중요 파일과 관련된 파일 오픈 시스템 콜을 호출하는 프로세스를 일정시간 추적하여 네트워킹 인터페이스를 통해 이들 중요 데이터가 빠져 나가는 것을 방지하는 간단한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 기존 인증 혹은 암호화를 이용한 방법과 비교해 해킹 기술 발전과 하드웨어 및 소프트웨어의 새로운 취약점 발견과 무관하게 안정적으로 동작하는 이점이 있다. 특히, 본 논문에서는 리눅스 환경의 사용자와 커널 영역에서 제안된 알고리즘을 직접 구현하여 타당성을 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.35-45
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2002
For improving the quality of survey dat a of sensitive character, we suggest a conditional in direct survey method. In th at method, only the respondents who answer directly to the less sensitive question respond indirectly to the more sensitive one by using the one sample unrelated question randomized response technique with the known $\pi_y$, the true proportion of unrelated group Y. We extend it to two sample method when $\pi_y$ is unknown. We also consider the case that people who possess less sensitive character answer untruthfully. Finally we compare our method with the methods of Greenberg et al. and Carr et al..
최근 개인정보 유출 사건과 관련된 사고가 사회적 이슈가 되고 있다. 민감한 개인정보를 암호화하여 데이터를 보호한다면 정보 유출이 확실히 줄어들 것이다. 본 논문에서는 데이터 보호를 위한 기존의 연구 방법을 분석하고, 블룸필터 방식에 버킷을 혼합한 복합적인 방법으로 민감한 정보를 암호화하기 위하여 제안하였다. 가장 많이 사용되는 튜플 암호화 방식에 버킷인덱스 방식을 적용한 방식이다. 이 방식은 버킷정보로 인하여 데이터의 분포가 노출된다는 단점을 가진다. 이러한 버킷인덱스 방식의 데이터 노출 특성을 방지하기 위하여, 본 논문에서는 버킷인덱스와 블룸필터를 적용한 복합적인 암호화방식을 제안한다. 제안된 방식의 특징은 데이터의 노출을 방지할 뿐 아니라 데이터베이스의 검색성능을 향상시킨다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.731-741
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2004
This paper is planned to use multi-proportions randomized response model for sensitive information on internet survey. This is an indirect response technique as a way of obtaining much more precise information. In this system we consider that respondents are generally reluctant to answer in a survey to get sensitive information targeting employees, customers, etc.
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5153-5170
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2016
The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권1호
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pp.30-34
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2009
The encryption method is a well established technology for protecting sensitive data. However, once encrypted, the data can no longer be easily queried. The performance of the database depends on how to encrypt the sensitive data. In this paper we review the conventional encryption method which can be partially queried and propose the encryption method for numerical data which can be effectively queried. The proposed system includes the design of the service scenario, and metadata.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.275-278
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2003
In this paper, a simple and obvious procedure is presented that allows to estimate $\pi$, the population proportion of a sensitive group. Suggested procedure is combined procedure of direct question and randomized response technique. It is found that the proposed procedure is more efficient than Warner's(1965).
Recently, Virtual Desktop Infrastructure (VDI) has been widely adopted to ensure secure protection of enterprise data and provide users with a centrally managed execution environment. However, user experiences may be restricted due to the limited functionalities of thin clients in VDI. If thick client devices like laptops are used, then data leakage may be possible due to malicious software installed in thick client mobile devices. In this paper, we present Data Firewall, a security framework to manage and protect security-sensitive data in thick client mobile devices. Data Firewall consists of three components: Virtual Machine (VM) image management, client VM integrity attestation, and key management for Protected Storage. There are two types of execution VMs managed by Data Firewall: Normal VM and Secure VM. In Normal VM, a user can execute any applications installed in the laptop in the same manner as before. A user can access security-sensitive data only in the Secure VM, for which the integrity should be checked prior to access being granted. All the security-sensitive data are stored in the space called Protected Storage for which the access keys are managed by Data Firewall. Key management and exchange between client and server are handled via Trusted Platform Module (TPM) in the framework. We have analyzed the security characteristics and built a prototype to show the performance overhead of the proposed framework.
최근 고감성 PET 사를 이용하여 생산한 PET 직물은 고감성 의류용 직물로서 많이 사용되고 있다. 이러한 고감성 의류용 PET 직물은 다양한 공정을 거치면서 장력이나 열 등의 영향을 받음으로서 사의 물성의 변화를 초래하여 감성 의류용도의 PET 직물에 많은 결점을 유발시킴으로서 직물 생산시 공정조건 설정 등의 어려움에 직면하고 있다. 이러한 고감성 의류에 치명적인 문제를 유발하는 문제점에 관한 감성사 제조시의 공정조건 변화와 관련된 연구논문은 많이 발표가 되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 7개 원사 Maker의 cake내의 Denier 별 PET 사의 물성을 균일한 길이의 Layer를 설정하여 분석, 조사하고 Layer 별 물성 차이와 습·건열 열처리 온도에 따른 사의 수축률 등을 비교함으로서 감성 의류용 직물 생산에 필요한 기초 물성 Data를 제공하고 PET 사의 품질향상을 도모함으로서 최종 감성 의류용 직물 소재 개발에 기여할 수 있는 기초자료를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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