• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.189-193
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• 2014

네트워크 서비스는 로컬서비스와 결합하면서 생활밀착형 서비스로 발전하고 있다. 생활밀착형 서비스는 기존의 모바일 서비스와는 달리, 위치정보와 로컬정보 그리고 소셜 네트워크서비스 정보 등을 모아 개인화된 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 여러 정보를 모아 처리하는 과정에서 빅데이터 기술, 클라우드 기술 등이 필요하다. 이미 이에 대한 효율성 높은 알고리즘이 연구되고 있으나 반면, 생활 밀착형 서비스 모델 또는 빅데이터 환경에서의 프라이버시 보호 모델에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 편이다. 이 글은 생활밀착형 서비스에 활용될 빅데이터 기술이 야기하는 프라이버시 문제에 대하여 구조혈 중심으로 다룬다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1155-1159
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• 2006

본 논문에서는 난수 기반의 ID를 동적으로 RFID 태그에 부여함으로써 태그의 ID 추적으로 인해 태그 소유자의 프라이버시가 침해당할 소지를 제거할 수 있는 RFID 시스템을 제안한다. 현재 RFID 시스템의 취약한 문제점으로 사생활 침해의 문제가 대두되고 있다. 이는 RFID 태그에 저장되는 ID를 추적함으로써 발생하고 있으며 본 논문에서는 이러한 문제점을 방지하기 위해 태그에 난수 기반의 ID를 필요할 때마다 동적으로 할당함으로써 ID 추적이 불가능한 RFID 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 대형 할인매장에서 손님들에게 태그를 나누어 주고 프라이버시를 보호하면서 그 이동 경로를 추적하여 고객정보를 축적하는 RFID 시스템에 적용할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1103-1113
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• 2012

개인정보유출 방지 솔루션으로 사용되고 있는 DLP 방식 기술은 데스크톱 컴퓨터 중심의 온라인 작업환경에서는 고객 정보 유출 방지에 효과적이었으나 스마트 폰이 일반화되고 스마트 워크가 도입되면서 스마트폰에 의한 개인정보유출과 APT공격에 취약하다는 점이 문제점으로 지적되고 있다. 본고에서는 DLP 기술이 갖고 있는 기본적인 문제점을 해결하기 위해 DLP기술의 내용 검색 기능을 정보 유출 방지 솔루션 E-DRM과 통합한 새로운 개인정보 보호 기술을 제안한다. 내용 검색기능을 활용하되 E-DRM이 갖고 있는 암호화 모듈과 접근제어 기능을 활용함으로 스마트워크 환경에서도 문서가 내부와 외부의 어느 사용자에게 전달되더라도 개인정보 유출을 효과적으로 막을 수 있을 것으로 기대되고 있다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.101-113
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• 2019

최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.163-171
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• 2023

The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.227-239
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• 2023

Online marketing is a rapidly growing industry that heavily depends on digital technologies and data analysis to effectively reach and engage consumers. For that, artificial intelligence (AI) has emerged as a crucial tool for online marketers, enabling marketers to analyze extensive consumer data and automate decision-making processes. The purpose of this study was to investigate the ethical implications of using AI in online marketing, focusing on its impact on consumer privacy and decision-making. AI has created new possibilities for personalized marketing but raises concerns about the collection and use of consumer data, transparency and accountability of decision-making, and the impact on consumer autonomy and privacy. In this study, we reviewed the relevant literature and case studies to assess the potential risks and make recommendations for improving consumer protection. The findings provide insights into ethical considerations and offer a roadmap for balancing the advantages of AI in online marketing with the protection of consumer rights. Companies should consider these ethical issues when implementing AI in their marketing strategies. In this study, we explored the concerns and provided insights into the challenges posed by AI in online marketing, such as the collection and use of consumer data, transparency, and accountability of decision-making, and the impact on consumer autonomy and privacy.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.366-368
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• 2011

In this paper, we introduce a new kind of expressions for privacy protection techniques in database, such as K-anonymity L-diversity and t-closeness. With such kind of expressions, we provide a new way to solve the privacy protection problems, such as Linear programming, Non-linear programming, Integer programming and so on. Also most of the heuristic techniques are also efficient to be adopted under the expressions given.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.169-174
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• 1996

In the present paper an attempt has been made to improve the Mangat Strategy (1994) in view of the protection of privacy, variance and the range of .pi.. Conditions are obtained under which the proposed model is more efficient than those of warner (1965) and Mangat and Singh(1990).

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.990-992
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• 2011

In this paper, we introduce a new Tabu method to get K-anonymity character in database information privacy protection. We use the conception of lattice to form the solution space for K-anonymity Character and search the solution area in this solution space to achieve the best or best approach modification solution for the information in the database. We then compared the Tabu method with other traditional heuristic method and our method show a better solution in most of the cases.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권3호
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• pp.177-186
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• 2013

We briefly review the problem of statistical disclosure control under differential privacy model, which entails a formal and ad omnia privacy guarantee separating the utility of the database and the risk due to individual participation. It has born fruitful results over the past ten years, both in theoretical connections to other fields and in practical applications to real-life datasets. Promises of differential privacy help to relieve concerns of privacy loss, which hinder the release of community-valuable data. This paper covers main ideas behind differential privacy, its interactive versus non-interactive settings, perturbation mechanisms, and typical applications found in recent research.