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본 연구에서는 개인정보가 웹사이트에 노출될 시 위험 정도를 수치화할 수 있는 웹사이트 구조기반의 개인정보 노출 위험도 모델을 정의하기 위해 아래와 같은 두 가지 측면을 고려한다. 첫 번째는 개인정보가 노출되었을 경우 얼마나 민감한 정보인가에 따라 위험수준을 정의한다. 두 번째는 개인정보의 실제 노출 가능성을 측정하기 위해 웹페이지의 예상 방문 확률을 계산하여 어느 웹페이지에 노출된 개인정보가 더 위험한지 판별한다. 이를 바탕으로 대학교, 은행, 중앙 행정 기관, 시 · 도 교육청 4개의 분류를 선정하여 웹사이트 위험도를 측정하였다. 실험 결과, 은행은 다른 분류에 비해 상대적으로 잘 관리되고 있었으며 시 · 도 교육청, 중앙행정 기관, 대학교의 경우 웹사이트 위험도가 높게 측정되었다. 마지막으로, 본 연구는 개인정보 노출 문제의 완화를 위한 우선순위 기반 대처방안 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 개인정보 노출 위험도 계산 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
BizSpring Education Consulting Team, “Website Measurement and Analysis,” BizSpring, p. 87, 2011.
Brin, S. and Page, L., “The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine,” Journal of Computer Networks and ISDN Systems, Vol. 30, No. 1-7, pp. 107-117, 1998.
Cheon, M. H., Choi, J. S., and Shin, Y. T., “Measuring Method of Personal Information Leaking Risk Factor to Prevent Leak of Personal Information in SNS,” Journal of the Korean Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 23, No. 6, pp. 1199-1206, 2013.
Cho, S. and Jun, M., “Privacy Leakage Monitoring System Design for Privacy Protection,” Journal of the Korean Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 22, No. 1, pp. 99-106, 2012.
Choi, D. S., Kim, S. H., Jo, J. M., and Jin, S. H., “Big Data Privacy Risk Analysis Technique,” Korea Institute of Information Security and Cryptology Review, Vol. 23, No. 3, pp. 56-60, 2013.
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