방대한 소셜네트워킹 데이터를 자동관리하는 모델

KISTI 미리안『글로벌동향브리핑』 2010-09-03

Little Rock에 있는 Arkansas대학교(UALR) 공학 및 정보기술대학(College of Engineering and Information Technology)의 교수와 대학원생은 사용자가 만든 컨텐츠를 관리할 수 있는 새로운 모델을 개발하고 있다. 이것은 페이스북과 트위터를 포함하여 점차 성장하고 있는 소셜 네트워킹 사이트에 의해서 만들어진 컨텐츠를 관리하게 된다.

EIT의 Nitin Agarwal 교수와 그의 박사과정 학생인 M. Venkata Swamy는 ABB India의 Srini Ramaswamy박사와 공동으로 CBPM(Context-Based Privacy Model)을 개발하였다. 이 모델은 지능적이고, 확장성이 있으며, 적응가능하고, 강력한 패턴매칭 알고리즘을 이용하여, 데이터가 액세스되는 환경에 맞도록 인터넷 사이트가 자동으로 소비자나 기관들의 요구에 적합한 개인정보보호를 조정하게 된다. 이 연구는 ONR(Office of Naval Research)과 NSF(National Science Foundation)로부터 일부를 지원받고 있다. 이 프로젝트에 대한 논문으로 개인정보 및 보안 애플리케이션에 대한 2차 국제 심포지엄(Second International Symposium on Privacy and Security Applications)에서 최고의 논문상을 수상했다.

“페이스북, 마이스페이스 및 트위터와 같은 소셜 미디어 웹사이트의 출현과 PatientsLikeMe와 같은 소셜 헬스 웹사이트의 출현 때문에, 사용자들이 생성하는 방대한 컨텐츠들이 만들어지게 되는 것이다. 결과적으로, 사용자들은 개인정보보호 문제를 생각하지 않으면서, 무의식적으로 그들의 데이터를 액세스할 수 있도록 승인해줄 수 있다.” 라고 Agarwal이 말했다.

최근 몇 년동안, 기업의 데이터 정보센터는 그들의 정보보호 문제 때문에 여러 가지 연방정부의 규제에 부딪치게 되었다. 왜냐하면, 계속해서 연방정부가 개인정보보호와 관련된 정책을 수정해 가고 있기 때문이다. 기존의 개인정보보호 모델에 관한 연구들이 설득력 있어 보일지라도, 본질적으로는 사용자, 역할 또는 서비스 신원확인에 기초를 하고 있다. 이러한 모델들은 데이터가 액세스되는 것에 맞추어서 소비자나 기관들의 개인정보보호 요구를 자동으로 조정할 수 있었다.

“이 연구에서, 우리는 CBPM(Context Based Privacy Model)을 주장하고 있다. 이것은 객체지향방법론에서 나온 개념 중에서 정보소비자들의 자동 컨텍스트 식별방법을 이용하고 있다.” 라고 연구자들이 말했다. 컨텍스트는 안전하거나 또는 안전하지 않은 장소, 가족 또는 친구들 그룹 등으로 정의될 수 있다.

“이름, 전화번호, 이메일, 나이, 성별, 온라인 구매아이템, 각 개인들의 사회적 상호작용과 같은 다양한 정보들이 고려되어진다. 그러면, 수많은 컨텍스트들이 만들어지고, CBPM 매트릭스는 거대하고, 관리하기 어렵게 된다.” UALR팀은 매트릭스를 압축하기 위해서 지능적이고, 확장성이 있으며, 적응가능하고, 강력한 패턴매칭 알고리즘을 이용하는 것이 더 관리하기 어렵게 만들고 있다고 말했다.

“우리의 연구는 새로운 종류의 정보소스에 대한 도전을 처리하는 아방가르드한 개인정보보호문제의 필요성을 보여주고 있다. 그리고 복잡한 액세스 요구 및 제약을 가진 대규모의 데이터를 만들게 하며, 기존의 사용자, 역할 또는 서비스 기반 개인정보보호 모델, 그 이상을 생각하도록 해준다.” 라고 Agarwal가 말했다. 그리고 “이 제안된 연구는 독특하며, 컨텐츠보다 더 중요하게 컨텍스트를 강조하는 것 중의 하나이다. 그리고 개인정보보호 뿐만 아니라 정보보안 분야에도 광범위한 영향을 미치게 될 것이다.” 라고 덧붙였다.

출처 : http://www.sciencedaily.com/releases/2010/08/100826215935.htm