디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
지능형 CCTV 환경에서의 다중객체 인증기반 프라이버시 보호방안
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.2.154
지능형 CCTV 감시환경에서는 얼굴인식을 기반으로 개인의 신원을 확인한다. 그러나 아직까지도 현재의 얼굴인식 기술은 인식률이 완전하지 않다는 단점이 있다는 문제를 안고 있다. 특히, CCTV 촬영화질, 날씨, 개인의 포즈 및 표정, 헤어스타일, 조명상태 등 다양한 원인에 따라 얼굴인식이 정확하게 작동하지 않을 경우가 발생할 것이다. 이 경우, 잘못된 객체 판단으로 인하여 영상감시환경에서 객체의 프라이버시 정보를 노출하게 될 위험성이 크다. 제안하는 방법은 CCTV-RFID 복합인증방식을 기반으로 객체의 인식률을 보다 높일 수 있어 영상 객체의 프라이버시를 안전하게 보호할 수 있다는 장점이 있다.
클라우드 환경을 위한 Privacy-Preserving BCI 기반의 뇌파신호 보안기법 설계
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.1.45
최근 BCI 기술이 등장함에 따라, 다양한 BCI 제품이 출시되고 있다. BCI 기술은 뇌파 정보를 직접 컴퓨터에 전달 가능하게 하는 기술이며, 이러한 기술은 생활에 많은 편의성을 가져다 줄 것이다. 그러나, 이러한 이면에는 정보보호의 문제가 존재한다. 특히, 뇌파정보는 일종의 개인 프라이버시로써 취급될 수 있으며, 뇌파정보를 클라우드 상에서 수집하여 빅데이터 기반으로 수집하고 분석할 시 심각한 개인정보 노출이 우려된다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서의 안전한 Privacy-Preserving BCI 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 클라우드 환경에서 개인 식별을 방지하고 뇌파 데이터를 안전하게 보호할 수 있으며, 스니핑 및 내부자 공격 등에 안전하다는 장점이 있다.
