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정보유출 탐지 서버에 의해 실행되는 패턴 기반 개인정보 검출 방법에 있어서,적어도 하나 이상의 사용자 단말로부터, 상기 적어도 하나 이상의 사용자 단말에서 사용되는 로그 데이터에 대응하는 데이터 패킷을 수집하는 단계;상기 수집된 데이터 패킷을 분석하여 기 정의된 개인정보 패턴과의 매핑 데이터를 생성하는 단계;상기 생성된 매핑 데이터에 기초하여 개인정보 노출도를 산출하는 단계;를 포함하고,상기 기 정의된 개인정보 패턴은 주민등록번호, 이름, 회사 아이디, 의료보험번호, 주소, 전화번호, 핸드폰 번호, 이메일 주소, 카드 번호, 카드 회사 이름, 계좌 번호, 은행명의 기 정의된 개인 정보 중 적어도 두 개 이상의 조합으로 정의되며,상기 개인정보 노출도는 정보유출 탐지도와 반비례 관계인 것인 패턴 기반 개인정보 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 기 정의된 개인정보는 유일성, 대중성, 변경가능, 소유량, 결제기능에 대응하는 가중치가 부여되고,상기 부여된 가중치의 합은 1인 것인, 패턴 기반 개인정보 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 매핑 데이터는 하기 수학식에 의하여 산출되는 것인, 패턴 기반 개인정보 검출 방법:여기서, T는 단위 시간을 의미하고, PMValue는 상기 기 정의된 개인정보에 기초한 키워드와의 매핑 데이터를 의미하고, PIEt는 t 시간에서의 개인정보 노출도를 의미한다
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제 1 항에 있어서,상기 개인정보 노출도는 하기 크로네커 델타((Kronecker delta) 함수와,하기 수학식에 기반하여 산출되는 것인, 패턴 기반 개인정보 검출 방법:여기서, PIEDType은 상기 데이터 패킷의 유형별 개인정보 노출도를 의미하고, PIEA1,t1은 A1 패턴이 t1 단위 시간에서의 개인정보 노출도를 의미하고, PIEDA1은 PIEA1,t1 + PIEA1,t2 + … + PIEA1,tn을 의미하고, 상기 크로네커 델타 함수는 j=n인 경우에 대하여 1 을 사용하는 행렬을 사용한다
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제 1 항에 있어서,상기 개인정보 노출도는 하기 크로네커 델타((Kronecker delta) 함수와,하기 수학식에 기반하여 산출되는 것인, 패턴 기반 개인정보 검출 방법:여기서, PIEDTime은 단위 시간별 개인정보 노출도를 의미하고, PIEA1, t1은 A1 패턴이 t1 단위 시간에서의 개인정보 노출도를 의미하고, PIEDt1은 PIEA1,t1 + PIEA1,t2 + … + PIEA1,tn을 의미하고, 상기 크로네커 델타 함수는 i=n인 경우에 대하여 1 을 사용하는 행렬을 사용한다
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제 1 항에 있어서,상기 개인정보 노출도는 하기 수학식에 의해 산출되는 것인, 패턴 기반 개인정보 검출 방법:여기서, PVL은 개인정보 침해도를 의미하고, PIED는 상기 개인정보 노출도를 의미하고, W는 가중치를 의미하고, Tn은 단위 시간을 의미하고, PMValue는 상기 기 정의된 개인 정보에 기초한 키워드와의 매핑 데이터를 의미하고, δij는 기 정의된 개인정보 패턴을 의미한다
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