KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3199-3218
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2019
Location-based services (LBSs) have become popular in recent years due to the ever-increasing usage of smart mobile devices and mobile applications through networks. Although LBS application provides great benefits to mobile users, it also raises a sever privacy concern of users due to the untrusted service providers. In the lack of privacy enhancing mechanisms, most applications of the LBS may discourage the user's acceptance of location services in general, and endanger the user's privacy in particular. Therefore, it is a great interest to discuss on the recent privacy-preserving mechanisms in LBSs. Many existing location-privacy protection-mechanisms (LPPMs) make great efforts to increase the attacker's uncertainty on the user's actual whereabouts by generating a multiple of fake-locations together with user's actual positions. In this survey, we present a study and analysis of existing LPPMs and the state-of-art privacy measures in service quality aware LBS applications. We first study the general architecture of privacy qualification system for LBSs by surveying the existing framework and outlining its main feature components. We then give an overview of the basic privacy requirements to be considered in the design and evaluation of LPPMs. Furthermore, we discuss the classification and countermeasure solutions of existing LPPMs for mitigating the current LBS privacy protection challenges. These classifications include anonymization, obfuscation, and an encryption-based technique, as well as the combination of them is called a hybrid mechanism. Finally, we discuss several open issues and research challenges based on the latest progresses for on-going LBS and location privacy research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5654-5673
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2016
Participatory sensing applications rely on recruiting appropriate participants to share their surrounding conditions with others, and have been widely used in many areas like environmental monitoring, health care, and traffic congestion monitoring, etc. In such applications, how to ensure the privacy of a participant is important, since incentive mechanisms are used to maintain their enthusiasm for sustainable participation by offering certain amount of reward. In this paper, we propose a pseudonym-based privacy protection scheme, that takes both privacy protection and user incentives into consideration. The proposed scheme uses the pseudonym mechanism and one-way hash function to achieve user incentives, while protecting their identity. We also show extensive analysis of the proposed scheme to demonstrate that it can meet the security and performance the requirement of a participatory sensing application.
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.
Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.
RFID 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하는데 핵심이 되는 주요기술로 최근 들어 활발 연구되고 있다. 그러나 RFID 시스템이 많은 장점을 가지고 있는 반면, 사용자의 프라이버시 침해와 같은 새로운 문제점들 야기시킨다. 본 논문에서는 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 제안된 기존의 방식들과 이들이 가지고 있는 취약점에 대하여 설명하고, 이를 해결할 수 있는 보다 안전한 사용자의 프라이버시 보호 기능을 제공하는 RFID 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 RFID 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보의 유출과 공격자에 의한 트래킹이 불가능하며, 펄요 시 권한을 가진 관리자에 의해서만 추적이 가능한 안전한 RFID 시스템이다.
인터넷 등의 정보기술의 발전은 기존의 의료기술에 빠른 변화를 가져오면서 e-Healthcare가 사회적 이슈로 등장하고 있다. 의료정보화 패러다임의 새로운 전환점이라 할 수 있는 e-Healthcare는 국내에서 의료정책방안이나 기술개발을 하고 있지만, 아직 의료정보화의 기반이 되는 인프라는 부족한 수준이며 개방된 인터넷 환경 내 역공학적 측면으로 민감한 의료정보 유출 및 프라이버시 침해에 대한 문제가 대두되는 실정이다. 본 논문에서는 앞서 제시한 문제점의 해결방안으로 e-Healthcare환경 내 개인의 의료정보 보호를 위한 역할기반의 접근제어 시스템(HPIP - Health Privacy Information Protection)을 네 가지 주요 메커니즘(사용자 신분확인, 병원 권한확인, 진료기록 접근제어, 환자진단)으로 제안하였으며, 실 환경에서 효과적으로 활용될 수 있도록 프로토타이핑을 통해 그 가능성을 타진해 보았다.
정보통신 기술의 발전에 따라 사람들은 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 다른 사람과 소통하고 자신의 정보를 공유하고 있다. 그러나 이 과정에서 SNS 이용자들의 개인정보가 의도하지 않게 노출되거나 악용되는 사례가 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 데이터 관리에 관한 선행 연구를 바탕으로 정보 통제 요소가 SNS 이용자들의 보안 우려와 SNS 사업자에 대한 신뢰에 미치는 효과를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 이를 통해 접근 통제, 열람 통제 및 확산 통제의 세 가지 정보 통제 요소를 추출하였다. 가장 널리 알려져 있는 SNS 서비스로서 페이스북 이용자를 대상으로 설문 조사를 진행하였다. 총 459개의 자료를 수집하였으며 PLS 알고리즘을 이용하여 분석한 결과, 열람 통제와 확산 통제는 유의하게 SNS 이용자들의 보안 우려를 감소시키고 SNS 서비스 제공자에 대한 신뢰를 증진시킴으로써 SNS 서비스에 대한 만족도와 지속적인 정보 공유 의도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구는 소셜 네트워크 서비스에서 보안 문제를 제기한 선도적인 연구일 뿐 아니라, 실제 구현이 용이한 보안 통제 기법을 소개함으로써 실무적인 측면에서도 가치가 높을 것으로 기대한다.
e-business 환경 내 정보기술이 혁신적으로 발전하면서 기업들 사이에서는 고객정보 보유량이 기업의 핵심 경쟁력임을 인지하게 되었고, 이때 민감한 개인정보들까지도 무작위로 오남용.도용되면서 개인정보에 대한 적절한 대안이 절실히 필요한 실정이다. 본 논문에서는 e-business 환경 내 노출되어질 수 있는 개인정보 위험을 분석하고, 이를 해결하기 위해 신뢰를 기반으로 한 개인정보정책 모델(TPM-Trusted Privacy Policy Model)을 제시하였고, 정보보호 관점에서 4가지 주요 메커니즘(CAM, SPM, RBAC Controller, OCM)을 제안하였다. 이는 e-business 환경에서 개인정보 정책 및 절차를 기반으로 사용자별 권한부여를 통한 접근제어 및 통제가 가능하도록 분석 설계하였다. 또한 TPM 모델의 활용성을 제안하고자 실제 e-business 환경의 CRM(Customer Relationship Management)에 적용하여 보았다.
인터넷 사용자와 정보서비스 제공자 사이의 권리 침해 행위의 예방을 위해 행위자들의 본인확인제와 활동에 사용된 개인정보의 수집이 이뤄지고 있다. 하지만 인터넷 사용상의 익명성 보장을 요구하는 개인들의 권리와 규제 법률의 집행 사이의 논쟁은 지속되고 있다. 다양한 기술적 목적으로 사용되는 프록시 서버(Proxy Server)의 특성을 이용해 인터넷 상의 익명성을 확보하려는 우회접속 사용자가 늘어나고 있지만 이에 대한 제도적 관리체계나 사용자들을 보호할 제도적 장치는 미미하다. 본 연구에서는 프록시 서버를 이용한 우회접속 서비스가 갖는 사이버범죄 위협과 프라이버시 보호를 위한 필요성에 대해 논하고 비례성 고찰을 통해 공익과 제한되는 개인의 권익 사이에 균형을 위해 필요한 제도적 보완책을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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