All human spatial behavior and psychological stress are affected by the 'Privacy'of each space. This Paper deals with the theoretical review of 'privacy'concept and establishment of 'Privacy Model' that can be a useful design tool. 'Privacy Index(Pl)' model of 10 point scale, which is based on 'Hierarchic system of Privacy' in urban spaces by Chermeyeff and Alexander(1963), was established as a hypothetical model in this study. And'Activity Suitability', based on each hierarchy of primacy level, was investigated at each site to construct the validity of 'Privacy Model'. Total 67 sites were investigated by on.-site questionnaire in 3 types of outdoor spaces, (Park), (Campus), and (Garden) respectively. The major results are as follows; 1. The P7rivacy level of earth spaces, distributed from to in and . and (Groun Private> spaces are dominant In , spaces are dondnant 2, Privacy level, based on , showed higher privacy level than that of . This means the criteria of each privacy level should be modified for more specific space. The . could be derived from the (Activity Suitability) of each space. 3.The cognition of privacy level. by user group, showed no significant difference in dach group by sex, age, education, and job, respectively.
사용자의 개인정보를 통합 관리하는 ID관리시스템에서 프라이버시 문제는 일반 사용자들에게 매우 주요한 관심사이다. 따라서 ID관리 환경에서 개인의 프라이버시가 보호되지 않는다면 ID관리시스템의 활용도는 낮아질 수밖에 없다. 본 논문에서는 단일 COT(Circle of Trust)안에서 프라이버시 정책을 이용하여 개인프라이버시를 보호하는 접근통제기반의 프라이버시 보안 모델을 제안한다. 또한 프라이버시 보안모델 구성요소와 특성들을 정형적으로 기술하고, 프라이버시 보안 아키텍처와 프라이버시 정책들을 위한 XML기반의 스키마를 보인다.
최근 프라이버시 적용이 IT분야의 가장 중요한 문제의 하나로 대두되고 있다. 프라이버시 보호는 조직의 데이터 처리 시스템에 프라이버시 정책을 적용함으로써 달성 될 수 있다. 전통적인 보안 모델은 다소간 프라이버시 바인딩과 같은 기본적인 프라이버시 요구를 적용하기에 부적절하다. 본 논문은 조직에 프라이버시 정책을 적용할 수 있는 하나의 확장된 역할기반 접근제어 모델을 제안한다. 이 모델은 RBAC과 도메인-타입 적용, 그리고 프라이버시 정책을 결합함으로써 프라이버시 보호와 함께 문맥기반 접근제어를 제공한다. 프라이버시 정책은 역할에 프라이버시 등급을, 데이터에 고객의 프라이버시 선호에 따른 데이터 프라이버시 등급을 부여하는 데이터 사용 정책을 적용함으로써 달성한다. 또 이 모델을 응용에 적용하기 위하여 작은 병원 모델이 사용되었다.
최근 프라이버시 적용이 IT분야의 가장 중요한 문제의 하나로 대두되고 있다. 프라이버시 보호는 조직의 데이터 처리 시스템에 프라이버시 정책을 적용함으로써 달성될 수 있다. 전통적인 보안 모델은 목적 결합(purpose binding)과 같은 프라이버시의 기본적인 요구사항을 적용하기에 부적절하다. 본 논문은 기존의 보안모델에 통합하여 쉽게 적용할 수 있는 프라이버시 제어 모델을 제안한다. 이를 위하여 기존의 보안모델로 RBAC과 도메인-타입을 적용하여 문맥기반 접근제어를 제공하는 하나의 확장된 역할기반 접근제어 모델이 사용되었고, 프라이버시 제어 모델에서는 프라이버시 선호로 표현되는 목적 결합을 적용하기위해 GRBAC이 사용되었다. 또 이 모델의 응용을 위하여 작은 병원 모델이 고려되었다.
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.
Seung Hwan Ryu;Yongki Hong;Gihyuk Ko;Heedong Yang;Jong Wan Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권9호
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pp.81-92
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2023
프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.
Purpose This study aims to investigate the factors that influence decision making in relation to providing personal information on the internet with respect to the integration of the privacy calculus theory and protection motivation theory based on the dual-calculus model proposed by Li(2012). Design/methodology/approach The privacy calculus theory and protection motivation theory have been applied to explain privacy behavior to a certain degree but few studies have been conducted to explain privacy behavior based on the integration of these two theories. Although Li(2012) proposed the dual-calculus model, he only proposed its framework and did not carry out an empirical study. Therefore, this study proposes a research model that integrates these two theories and examines the relationship between the two theories through an empirical study. Findings According to the results of empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between coping appraisal and privacy risk in the risk calculus process. Thus, the results verify that external threat played a decisive role in increasing the risk level of a consumer's privacy. It can be discussed the ways to enhance the privacy behavior of consumer on the internet through these findings.
Purpose This study provided empirical support for the model that explain the formation of privacy concerns in the perspective of Information Boundary Theory. This study investigated an integrated model suggesting that privacy concerns are formed by the individual's disposition to value privacy, privacy awareness, awareness of privacy policy, and government legislation. The Information Boundary Theory suggests that the boundaries of information space dependends on the individual's personal characteristics and environmental factors of e-commerce. When receiving a request for personal information from e-commerce websites, an individual assesses the risk depending on the risk-control assessment, the perception of intrusion give rise to privacy concerns. Design/methodology/approach This study empirically tested the hypotheses with the data collected in a survey that included the items measuring the constructs in the model. The survey was aimed at university students. and a causal modeling statistical technique(PLS) is used for data analysis in this research. Findings The results of the survey indicated significant relationships among environmental factors of e-commerce websites, individual's personal privacy characteristics and privacy concerns. Both individual's awareness of institutional privacy assurance on e-commerce and the privacy characteristics affect the risk-control assessment towards information disclosure, which becomes an essential components of privacy concerns.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3328-3349
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2020
With rapid development of ubiquitous computing and location-based services (LBSs), human trajectory data and associated activities are increasingly easily recorded. Inappropriately publishing trajectory data may leak users' privacy. Therefore, we study publishing trajectory data while preserving privacy, denoted privacy-preserving activity trajectories publishing (PPATP). We propose S-PPATP to solve this problem. S-PPATP comprises three steps: modeling, algorithm design and algorithm adjustment. During modeling, two user models describe users' behaviors: one based on a Markov chain and the other based on the hidden Markov model. We assume a potential adversary who intends to infer users' privacy, defined as a set of sensitive information. An adversary model is then proposed to define the adversary's background knowledge and inference method. Additionally, privacy requirements and a data quality metric are defined for assessment. During algorithm design, we propose two publishing algorithms corresponding to the user models and prove that both algorithms satisfy the privacy requirement. Then, we perform a comparative analysis on utility, efficiency and speedup techniques. Finally, we evaluate our algorithms through experiments on several datasets. The experiment results verify that our proposed algorithms preserve users' privay. We also test utility and discuss the privacy-utility tradeoff that real-world data publishers may face.
Purpose: The widespread use of social network services (SNS) has caused users concern about the disclosure of their privacy or personal information. The purpose of this study is to analyze the factors of privacy concern and self presentation that affect the user resistance in the use of social network service. Methods: This study verifies the factors that affecting the user resistance in SNS. The research model suggested in this study is tested via a survey of 260 SNS users. SPSS and Smart PLS had been used to test the suggested hypotheses. Results: This study shows that privacy experience, privacy awareness, self esteem, and social desirability significantly influence perceived risk and that privacy awareness, self esteem, self efficacy, and perceived risk significantly influence perceived trust. It also verifies that perceived risk and perceived trust positively affect user resistance. Conclusion: This paper suggests that high awareness on privacy of SNS user encourages the SNS companies to consider the privacy protection mechanism for eliminating various factors that affecting the risk. This study also shows that the privacy calculus model applies to understanding the mechanism on resistance of SNS user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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