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SNS에서 개인정보유출방지를 위한 개인정보 유출위험도 측정 방법
Measuring method of personal information leaking risk factor to prevent leak of personal information in SNS 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.23 no.6, 2013년, pp.1199 - 1206  

천명호 (숭실대학교) ,  최종석 (숭실대학교) ,  신용태 (숭실대학교)

초록
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SNS는 인간관계를 기반으로 하는 서비스로 최근에는 스마트폰 보급률이 증가하면서 다양한 형태로 서비스를 사용할 수 있게 되어 사용자가 급속하게 증가하고 있다. 이에 따라 SNS에서 개인정보가 쉽게 노출될 수 있고 빠르게 전파될 수 있어 개인정보 공개 및 유통에 대해 스스로 통제할 수 있는 권리, 즉 자기정보관리통제권을 가져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 SNS에서의 개인정보 자산가치와 관계를 기반으로 한 개인정보 유출가능영역의 개인정보별 노출빈도율과 접근율을 통한 개인정보 유출위험도 측정방법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 SNS 사용자에게 개인정보의 노출에 대한 경각심을 환기시켜 자기정보관리통제권을 강화하는데 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

SNS is relationship based service and its users are increasing rapidly because it can be used in variety forms as penetration rate of Smartphone increased. Accordingly personal information can be exposed easily and spread rapidly in SNS so self-control on information management, right to control ope...

주제어

#Privacy   #Personal Information Exposure   #SNS  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인정보에 대한 자기정보관리통제권 향상을 위해 SNS에서 개인정보유출에 영향을 주는 요소들을 도출하고, 유출 시 위험도를 측정하여 이를 보여줌으로써, SNS 이용 시 개인정보 유출에 대한 경각심을 일깨워주는 방법에 대해 제안한다.
  • 본 논문에서 위험도 평가 기준은 무엇보다 SNS의 환경에서 영역을 나누어 개인정보를 자산가치별로 개인정보 유출위험도를 측정하여 사용자가 효율적인 보안정책을 수립할 수 있다는 장점을 제공한다.
  • 본 논문에서는 SNS에서의 개인정보 사용형태와 개인정보 영향도 등급표를 고려하여 SNS에서의 개인정보 자산가치를 지정하였다.
  • 본 논문에서는 SNS에서의 정량적인 위험도 계산을 위해서 SNS에서의 개인정보 자산가치와 개인정보 유출가능영역을 기반으로 총체적인 위험수준을 산출한다.
  • 본 논문에서는 보안정책에 활용할 수 있는 개인정보 유출위험도 측정 방법을 제안했다. 제안한 기법은 SNS상의 개인정보를 자산가치별로 분류하고, 관계를 가지는 사용자에 대한 개인정보유출지수 등을 통해 유출위험도를 제공함으로써, 효율적인 보안정책을 수립하는데 도움이 될 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
개인정보보호법에 따른 개인정보는 무엇인가? 개인정보보호법에 따르면 개인정보란 살아있는 개인에 관한 정보로서 개인을 식별할 수 있는 성명, 주민등록번호 및 영상 등의 정보를 말하며, 또한 해당 정보만으로는 개인을 식별할 수 없더라도 다른 정보와 결합하여 쉽게 식별할 수 있는 정보도 포함된다. 이러한 개인정보는 신뢰적인 정보를 기반으로 하는 SNS에서는 더욱 유출될 위험이 크다.
개인정보 자산가치는 무엇에 따라 위험정도가 부여되는가? 개인정보 자산가치는 개인을 식별할 수 있는 정도와 이를 악용하는 정도에 따라 위험정도가 부여된다[8]. SNS에서의 개인정보 자산가치는 개인정보 영향평가의 개인정보 영향도 등급표를 참고하며 SNS에서의 개인정보 사용형태를 고려하여 측정한다.
보안 정책 방식을 세우는 기술에는 무엇이 있는가? 이를 통해 데이터를 요구하는 주체가 해당 데이터를 읽거나 연산을 가할 권한이 있는가를 판단하여 권한이 있는 사용자에게만 데이터에 대한 접근을 허가하는 것이다. 이러한 정책을 세우는 기술은 P3P(Platform for Privacy Preferences)[4], EPAL(Enterprise Privacy Authorization Language)[5], XACML(Extensible Access Control Markup Language)[6]등이 있다. 대표적으로 XACML은 OASIS의 표준 정책 언어로서 정보시스템 보안 정책을 표현하기 위해 필요한 요구사항에 대한 해결방법을 제안한다.
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참고문헌 (9)

  1. Chungha Kim and Seog Park, "Detecting privacy leak using adjacent nodes in social network," Korea Computer Congress, 39(1-C), pp.131-133, June. 2012. 

  2. G. Wondracek, Tholz, E, Kirda, and C. Kruegel, "A Practical Attack to De - anonymize Social Network Users," IEEE Symposium on Security and Privacy, vol,0, pp. 223 - 238, May. 2010. 

  3. Ming Li, Ning Cao, Shucheng Yu, and Wenjing Lou, "FindU: Privacy - Preserving Personal Profile Matching in Mobile Social Network," In Proc. of IEEE INFOCOM'11, Shanghai, China, pp. 2435-2443, Apr. 2011. 

  4. W3C, "The Platform for Privacy Pre- ferences 1.0(P3P1.0) Specification" http://www.w3.org/TR/P3P/. April. 2002. 

  5. IBM, EPAL v1.2. http://www.zurich.ibm.com/security/enterprise-privacy/epal/Specification/index.html 

  6. OASIS, "eXtensible Access Control Mark Language(XACML) V2.0" Committee draft 04, Dec. 2004. 

  7. Jihye Kim and Hyunghyo Lee, "Implementation of Privacy Protection Policy Language and Module For Social Network Services," Journal of The korea Institute of Information Security and Cryptology, 21(1), pp. 53-63, Feb. 2011. 

  8. Ministry of Public Administration and Security(MOSPA).Korea Internet and Security Agency(KISA), "Perform manual of Privacy Impact Assessment in public authorities", pp. 31, 2011 

  9. S. Wasserman, "Social network analysis: methods and applications," Cambridge University Press, Nov. 1994. 

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