인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
AI 기술의 발전으로 양질의 데이터에 대한 수요가 증가했으나, 개인정보 보호 문제로 인해 이를 확보하기 어려운 상황이다. 이에 대한 해결책으로 재현 데이터(Synthetic Data)가 주목받고 있다. 하지만 재현 데이터를 평가하는 안전성 지표에는 기준이 존재하지 않아 개인정보 처리자는 생성한 재현 데이터가 안전하다는 것을 입증하기 어렵다. 본 연구에서는 익명화 기준에 따른 재식별 위험을 검증할 수 있는 안전성 지표를 도출하고, 재현 데이터의 안전성을 평가하기 위한 안전성 지표의 임계값 설정 방법을 제안한다. 원본 데이터가 완벽하게 재현된 데이터라는 가정하에, 시뮬레이션을 통해 임계값을 계산하는 방법을 제시하였다. 한편 계산 시간이 오래 걸리는 시뮬레이션 방식의 대안으로 원본 데이터의 분포를 가정한 임계값 계산 방법도 함께 제안한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092331773
