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      블록체인 기반 탈중앙 식별자를 이용한 의료 공통 데이터 모델 접근 제어

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      https://www.riss.kr/link?id=T15961774

      • 저자
      • 발행사항

        용인 : 단국대학교 대학원, 2021

      • 학위논문사항
      • 발행연도

        2021

      • 작성언어

        한국어

      • DDC

        621.39 판사항(23)

      • 발행국(도시)

        경기도

      • 기타서명

        Access Control Module for Cloud Common Data Model using DID

      • 형태사항

        vi, 41 장 : 삽화 ; 30 cm.

      • 일반주기명

        단국대학교 학위논문은 저작권에 의해 보호받습니다
        지도교수:박용범
        참고문헌 : 장 34-36

      • UCI식별코드

        I804:11017-000000196981

      • 소장기관
        • 단국대학교 율곡기념도서관(천안) 소장기관정보
        • 단국대학교 퇴계기념도서관(중앙도서관) 소장기관정보
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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      빅데이터 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 데이터를 활용한 분석과 연구가 활발히 일어나고 있다. 의료 분야에서도 향상된 치료 서비스 제공과 공공보건을 증진할 수 있다는 점에서 의료 빅데이터 분석의 중요성이 높아지고 있다. 이를 위해 의료 기관 간 데이터 공유의 필요성이 증대되었고, 여러 기관의 공동 연구를 가능하게 하는 공통 데이터 모델(Common Data Model, CDM)이 도입되어 활용되고 있다.
      CDM과 같은 의료 데이터는 대부분 환자로부터 생성되어 개인 정보와 직결되므로 높은 보안성이 요구된다. 따라서 의료 데이터를 기관 간 공유할 때는 안전한 환경에서, 데이터를 보호하기 위해 허가된 기관만 데이터를 사용할 수 있도록 데이터로의 접근을 제어할 수 있어야 한다. 현재 의료 데이터 공유를 위한 접근 제어 방법은 속성 기반 암호화(Attributed-based Encryption, ABE) 방식을 사용해 의료 데이터가 저장된 클라우드 스토리지로의 접근을 제어하는 방식이나 블록체인 기술을 적용한 접근 제어 방식이 최선의 방식이다. 그러나 클라우드의 중앙 집중형 관리 방식과 블록체인의 용량 문제를 해결하는 데는 여전히 문제가 존재한다.
      이에 본 논문에서는 분산형 클라우드 파일 시스템인 IPFS(InterPlanetary File System)와 블록체인 기반 SSI 기술을 적용하여, DID를 통해 공유할 상대와 P2P로 데이터 접근 정보를 공유하는 방식을 사용하였다. 또한, 데이터를 클라우드에 올리기 전에 분할 후 암호화하는 과정을 포함하여 데이터의 프라이버시를 강화하는 접근 제어 모델을 제안한다.
      접근 제어 프로세스는 먼저 데이터 사용자가 필요로 하는 CDM을 기관으로 요청한다. 데이터 소유자는 CDM 데이터를 분할하고, 암호화하여 클라우드에 저장한다. 암호화할 때 사용한 값들과 저장 후 얻은 해시를 증명의 형태로 발급한다. 그 후 DID를 사용해 데이터 사용자에게 공유하게 된다. 데이터 사용자는 직접 전달받은 접근 정보의 증명을 이용하여, 클라우드에서 데이터를 가져온 후 복호화하는 과정을 거쳐 요청한 데이터를 연구에 활용할 수 있도록 하는 흐름이다. 제안한 모델의 동작은 시나리오를 구성하여 실험하였다.
      제안한 접근 제어 모델을 통해 클라우드 상에서 데이터의 내용이 노출되지 않아 보안성을 높였고, 분산 클라우드를 사용하여 중앙 집중형 관리 방식의 위험성을 줄였다. 데이터 접근 정보의 발급 등을 블록체인 트랜잭션으로 기록하여 공유받은 데이터와 데이터 소유자에 대한 신뢰성을 확보하고, 공유할 대상에게만 P2P로 전달할 수 있게 하여 데이터 공유 대상의 접근 권한을 제어하는 안전한 환경에서 데이터를 공유할 수 있음을 보였다.
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      빅데이터 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 데이터를 활용한 분석과 연구가 활발히 일어나고 있다. 의료 분야에서도 향상된 치료 서비스 제공과 공공보건을 증진할 수 있다는 점에서 ...

      빅데이터 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 데이터를 활용한 분석과 연구가 활발히 일어나고 있다. 의료 분야에서도 향상된 치료 서비스 제공과 공공보건을 증진할 수 있다는 점에서 의료 빅데이터 분석의 중요성이 높아지고 있다. 이를 위해 의료 기관 간 데이터 공유의 필요성이 증대되었고, 여러 기관의 공동 연구를 가능하게 하는 공통 데이터 모델(Common Data Model, CDM)이 도입되어 활용되고 있다.
      CDM과 같은 의료 데이터는 대부분 환자로부터 생성되어 개인 정보와 직결되므로 높은 보안성이 요구된다. 따라서 의료 데이터를 기관 간 공유할 때는 안전한 환경에서, 데이터를 보호하기 위해 허가된 기관만 데이터를 사용할 수 있도록 데이터로의 접근을 제어할 수 있어야 한다. 현재 의료 데이터 공유를 위한 접근 제어 방법은 속성 기반 암호화(Attributed-based Encryption, ABE) 방식을 사용해 의료 데이터가 저장된 클라우드 스토리지로의 접근을 제어하는 방식이나 블록체인 기술을 적용한 접근 제어 방식이 최선의 방식이다. 그러나 클라우드의 중앙 집중형 관리 방식과 블록체인의 용량 문제를 해결하는 데는 여전히 문제가 존재한다.
      이에 본 논문에서는 분산형 클라우드 파일 시스템인 IPFS(InterPlanetary File System)와 블록체인 기반 SSI 기술을 적용하여, DID를 통해 공유할 상대와 P2P로 데이터 접근 정보를 공유하는 방식을 사용하였다. 또한, 데이터를 클라우드에 올리기 전에 분할 후 암호화하는 과정을 포함하여 데이터의 프라이버시를 강화하는 접근 제어 모델을 제안한다.
      접근 제어 프로세스는 먼저 데이터 사용자가 필요로 하는 CDM을 기관으로 요청한다. 데이터 소유자는 CDM 데이터를 분할하고, 암호화하여 클라우드에 저장한다. 암호화할 때 사용한 값들과 저장 후 얻은 해시를 증명의 형태로 발급한다. 그 후 DID를 사용해 데이터 사용자에게 공유하게 된다. 데이터 사용자는 직접 전달받은 접근 정보의 증명을 이용하여, 클라우드에서 데이터를 가져온 후 복호화하는 과정을 거쳐 요청한 데이터를 연구에 활용할 수 있도록 하는 흐름이다. 제안한 모델의 동작은 시나리오를 구성하여 실험하였다.
      제안한 접근 제어 모델을 통해 클라우드 상에서 데이터의 내용이 노출되지 않아 보안성을 높였고, 분산 클라우드를 사용하여 중앙 집중형 관리 방식의 위험성을 줄였다. 데이터 접근 정보의 발급 등을 블록체인 트랜잭션으로 기록하여 공유받은 데이터와 데이터 소유자에 대한 신뢰성을 확보하고, 공유할 대상에게만 P2P로 전달할 수 있게 하여 데이터 공유 대상의 접근 권한을 제어하는 안전한 환경에서 데이터를 공유할 수 있음을 보였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 목 차
      • Ⅰ. 서론 1
      • 1. 연구 배경 1
      • 2. 연구 목적 3
      • 목 차
      • Ⅰ. 서론 1
      • 1. 연구 배경 1
      • 2. 연구 목적 3
      • 3. 논문 구성 4
      • Ⅱ. 이론적 배경 5
      • 1. 블록체인 5
      • 1) 블록 5
      • 2) 분산원장 6
      • 3) 합의 7
      • 4) 스마트 컨트랙트 8
      • 2. 자기 주권 신원 증명 9
      • 1) 디지털 신원 증명 발전과정 9
      • 2) DID와 DID document 11
      • 3) VC와 VP 14
      • 4) SSI 인증 과정 16
      • Ⅲ. 관련 연구 17
      • 1. 기존 연구 동향 17
      • 2. 한계점과 해결방안 18
      • Ⅳ. 접근 제어 모델 20
      • 1. 시스템 모델 20
      • 2. 접근 제어 흐름 24
      • 3. 시나리오를 통한 모의 실험 25
      • Ⅴ. 결론 및 향후 연구 32
      • 참고문헌 34
      • 부 록 37
      • 영문요약 40
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