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비공개 입찰 시스템에서 입찰자의 자격과 진위를 SSI(Self-Sovereign Identity)를 활용해 인증하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 모델은 Verifiable Credentials(VC)와 Zero-Knowledge Proofs(ZKP)를 사용해 입찰자의 요구사항을 증명하면서 입찰 내용을 비밀로 유지한다.
시사점 이 연구는 분산 시스템에서 신뢰할 수 있는 비공개 입찰을 가능하게 하여, 기존의 TTP(신뢰할 수 있는 제3자)에 의존하지 않고도 입찰의 공정성을 보장하는 방법을 제시한다.
이 연구는 무선 에지 네트워크에서 의미 통신을 할 때 개인 정보 유출을 방지하기 위해 비주얼 언어 모델(VLM)을 활용한 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 이미지에서 텍스트 의미를 추출하고, 에지 서버에만 유지되는 프라이버시 데이터베이스를 사용해 민감한 엔티티를 식별하여 제거한다. 서버는 텍스트 임베딩과 VLM 기반 의미 사전을 사용해 제거된 영역을 재구성하고, 물리 계층 키를 사용한 암호화된 의미 채널 수신기를 설계한다. 실험 결과, 제안된 방법은 개인 정보 유출을 50% 이상 감소시키며, 서버의 인식 재구성 품질은 적대자에 비해 48% 향상된다.
시사점 이 연구는 무선 에지 네트워크에서 의미 통신을 할 때 개인 정보를 보호하는 새로운 프레임워크를 제안하여, 실무에서 프라이버시 보호를 강화할 수 있다.
모바일 포렌식 데이터베이스에서 개인 식별 정보(PII)를 발견하는 문제를 해결하기 위해 가설 기반 프레임워크를 제안한다. 25개 SQLite 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, Gemini 2.5 Pro 모델은 94.5% F1 점수를 달성하면서 평균적으로 79.9%의 탐색 공간을 줄였다.
시사점 이 연구는 모바일 앱 데이터베이스에서 PII를 효율적으로 탐지할 수 있는 방법을 제시하여, 개인정보 보호 실무에 기여할 수 있다.
AI 튜터 시장의 성장과 함께 보안 및 프라이버시 위험을 분석한다. 보안 취약점과 프라이버시 침해 가능성, 프롬프트 인젝션 공격을 다룬다.
시사점 부모와 교육 기관은 AI 튜터 사용 시 보안 및 프라이버시 정책을 철저히 검토해야 한다.
스크린샷은 증거로서의 신뢰도가 낮아지고 있으며, 생성형 AI 등으로 인해 조작이 쉬워지고 있다. 소비자와 기업은 스크린샷을 신뢰할 수 없게 되었다.
시사점 소비자와 기업은 스크린샷을 단독 증거로 신뢰하지 말고 추가적인 검증 절차를 도입해야 한다.
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