International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.197-203
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2011
Personal Identifiable Information (PII) is considered information that identifies or can be used to identify, contact, or locate a person to whom such information pertains or that is or might be linked to a natural person directly or indirectly. In order to recognize such data processed within information and communication technologies such as PII, it should be determined at which stage the information identifies, or can be associated with, an individual. For this, there has been ongoing research for privacy protection mechanism to protect PII, which now becomes one of hot issues in the International Standard as privacy framework and privacy reference architecture. Data processing flow models should be developed as an integral component of privacy risk assessments. Such diagrams are also the basis for categorizing PII. The data processing flow may not only show areas where the PII has a certain level of sensitivity or importance and, as a consequence, requires the implementation of stronger safeguarding measures. This paper propose a standard format for satisfying the ISO/IEC 29100 "Privacy Framework" and shows an implementation example for privacy reference architecture implementing privacy controls for the processing of PII in information and communication technology.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.8C
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pp.1076-1085
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2004
Privacy enforcement has been one of the most important problems in IT area. Privacy protection can be achieved by enforcing privacy policies within an organization's data processing systems. Traditional security models are more or less inappropriate for enforcing basic privacy requirements, such as privacy binding. This paper proposes an extended role-based access control (RBAC) model for enforcing privacy policies within an organization. For providing privacy protection and context based access control, this model combines RBAC, Domain-Type Enforcement, and privacy policies Privacy policies are to assign privacy levels to user roles according to their tasks and to assign data privacy levels to data according to consented consumer privacy preferences recorded as data usage policies. For application of this model, small hospital model is considered.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.1057-1071
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2016
Privacy-right infringement using unmanned aerial vehicle (UAV) usually occurs due to the unregistered small UAV with the image data processing equipment. In this paper we propose that privacy protection acts, Personal Information Protection Act, Information and Communications Network Act, are complemented to consider the mobility of image data processing equipment installed on UAV. Furthermore, we suggest the regulations for classification of small UAVs causing the biggest concern of privacy-right infringement are included in aviation legislations. In addition, technological countermeasures such as recognition of UAV photographing and masking of identifying information photographed by UAV are proposed.
Along with the development of digital technologies, the information obtained during the medical procedures was working as a source of valuable assets. Especially, the secondary use of personal health information gives the ordeal to privacy protection problems. In korea, the usage of personal medical information is basically regulated by the several laws in view of general and administrative Act like Medicine Act, Public institutions' personal information protection Act, Information-Network Act etc. There is no specific health information protection Act. Health information exchange program for the blood donor referral related with teratogenic drugs and contagious disease and medical treatment reporting system for income tax convenience are the two examples of recently occurred secondary use of health information in Korea. Basically the secondary use of protected health information is depend on the risk-benefit analysis. But to accomplish the minimal invasion to privacy, we need to consider collection limitation principle first. If the expected results were attained with alternative method which is less privacy invasive, we could consider the present method is unconstitutional due to the violation of proportionality rule.
Internet-based distribution of digital contents provides great opportunities for producers, distributors and consumers, but it may seriously threaten users' privacy. The Digital Rights Management (DRM) systems which one of the major issues, concern the protection of the ownership/copyright of digital content. However, the most recent DRM systems do not support the protection of the user's personal information. This paper examines the lack of privacy in DRM systems. We describe a privacy policy and user's privacy preferences model that protect each user's personal information from privacy violation by DRM systems. We allow DRM privacy agent to automatically negotiate between the DRM system policy and user's privacy preferences to be disclosed on behalf of the user. We propose an effective negotiation algorithm for the DRM system. Privacy rules are created following the negotiation process to control access of the user's personal information in the DRM system. The proposed privacy negotiation algorithm can be adapted appropriately to the existing DRM systems to solve the privacy problem effectively.
Privacy means the right not to interfere with the private life of an individual. Bio data is the most private personal information about the person itself, and according to advancement of technology, it is possible to analyze and judge individual as well as identify individual. The Personal Information Protection Act is based on global privacy principles, but the legislation for the protection of bio information has yet to be enacted. Therefore, it is time to protect biometric data as more sensitive information than general personal information. We will review the global privacy discussions for protecting biometric information and propose additional privacy principles and measures for utilization that should be defined in the biometric information protection guideline.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.6123-6138
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2018
Named data networking (NDN) is a new network architecture designed for next generation Internet. Router-side content caching is one of the key features in NDN, which can reduce redundant transmission, accelerate content distribution and alleviate congestion. However, several security problems are introduced as well. One important security risk is cache privacy leakage. By measuring the content retrieve time, adversary can infer its neighbor users' hobby for privacy content. Focusing on this problem, we propose a cache privacy protection mechanism (named as CPPM-DAM) to identify legitimate user and adversary using Bloom filter. An optimization for storage cost is further provided to make this mechanism more practical. The simulation results of ndnSIM show that CPPM-DAM can effectively protect cache privacy.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.4
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pp.767-779
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2013
A field of privacy protection lacks statistical information about the current status, compared to other fields. On top of that, since it has not been classified as a concrete separate field, the related survey is only conducted as a part of such concrete areas. Furthermore, this trend of being regarded as a part of fields such as informatization, information protection and law will continue in the near future. In this paper, a novel and practical way for collecting and storing a big amout of data from 110,000 privacy policies by data controller is proposed and the real analysis results is also shown. The proposed method can save time and cost compared with the traditional survey-based method while maintaining or even advancing the accuracy of results and speediness of process. The collected big personal data can be used to set up various kinds of statistical models and they will play an important role as a breakthrough of observing the present status of privacy information protection policy. The big data concept is incorporated into the privacy protection and we can observe the method and some results throughout the paper.
Drawing on Protection Motivation Theory(PMT), this study attempts to clarify antecedents that influence the intention to protect individuals' privacy on the Internet. Protection motivation forms through individuals' cognitive appeal involving threat and efficacy. Then protection motivation causes privacy behavioral change. Protection motivation factors are established privacy trust and privacy risk, which are related to privacy attitude and belief. This proposed model is empirically analyzed by utilizing structural equation analysis(SEM). According to the result of the empirical analysis, it is founded that almost paths have statistically significant explanatory power except path from efficacy to privacy risk and path from privacy trust to privacy behavioral intention. This study shows powerful evidence of antecedent factors based on protection motivation of individuals' privacy behavioral intention in online environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1717-1732
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2015
The widespread use of location-based services (LBSs), which allows untrusted service provider to collect large number of user request records, leads to serious privacy concerns. In response to these issues, a number of LBS privacy protection mechanisms (LPPMs) have been recently proposed. However, the evaluation of these LPPMs usually disregards the background knowledge that the adversary may possess about users' contextual information, which runs the risk of wrongly evaluating users' query privacy. In this paper, we address these issues by proposing a generic formal quantification framework,which comprehensively contemplate the various elements that influence the query privacy of users and explicitly states the knowledge that an adversary might have in the context of query privacy. Moreover, a way to model the adversary's attack on query privacy is proposed, which allows us to show the insufficiency of the existing query privacy metrics, e.g., k-anonymity. Thus we propose two new metrics: entropy anonymity and mutual information anonymity. Lastly, we run a set of experiments on datasets generated by network based generator of moving objects proposed by Thomas Brinkhoff. The results show the effectiveness and efficient of our framework to measure the LPPM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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