데이터의 범용적인 활용을 위한 차분 프라이버시를 만족하는 데이터 공개 기법

Q: 이 논문에서 정의한 차분 프라이버시란 무엇인가?

차분 프라이버시는 임의의 인접한 두 입력 데이터집합에 대하여, 특정 메커니즘의 동일한 출력 값에 대한 확률의 차분이 큰 차이를 갖지 않는다는 것을 의미한다. 이는 특정 개인이 속한 데이터집합과 해당 개인이 속하지 않은 데이터집합에 대하여, 메커니즘을 통해 출력된 두 결과 값을 분석하여 해당 개인의 프라이버시를 침해할 수 없음을 나타낸다.

Q: 차분 프라이버시를 만족하는 데이터 공개 기법에서 MD와 DM 중 어떤 것이 더 적합한가?

결론적으로, 기존 데이터 비식별화 기법에서는 식별력 메트릭 DM이 최소 왜곡 MD보다 정확한 측도로 활용되었지만, 차분 프라이버시의 관점에서 민감도를 고려할 경우 최소 왜곡 MD가 더 적합하다. DM은 민감도가 데이터 집합의 크기에 의존하여 유용성 측면에서 비효율적일 수 있기 때문이다.

박철희; 홍도원; 서창호

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박철희 (공주대학교) 홍도원 (공주대학교) 서창호 (공주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 1,036 - 1,038 (3page)

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스마트 디바이스와 네트워킹 기술이 급속도로 발전함에 따라 디지털 데이터는 폭발적으로 증가하고 있다. 그에 따라 방대한 양의 데이터를 활용해 유용한 정보를 도출해내는 데이터 분석 기술은 매우 중요한 기술로 각광받고 있다. 그러나 이러한 데이터들은 개인의 민감한 정보를 포함하고 있기 때문에 데이터 분석을 위한 데이터의 공개 및 공유는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있다. 따라서 데이터의 비식별화를 통해 개인의 프라이버시를 보존할 수 있는 프라이버시 보존형 데이터 공개 기법은 매우 중요한 문제로 대두되고 ... 전체 초록 보기

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