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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Tae-Su Kim (Sangmyung University) Jong Wook Kim (Sangmyung University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
199 - 206 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.1.199

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오늘날 우리는 빅 데이터의 시대에 살고 있다. IoT, 모바일 기기의 발전 등으로 많은 분야에서 빅 데이터가 생성된다. 빅 데이터시대에 맞게 빅 데이터를 관리하고 배포하는 기술의 중요성도 커지고 있다. 빅 데이터에는 수많은 정보를 포함하는데 정보 중에는 개인정보 또는 민감 정보를 포함하기 때문에 빅 데이터가 유출되면 심각한 개인정보침해를 초래한다. 개인정보를 익명화하는 대표적인 방법으로 k-익명화가 있다. 빅 데이터를 k-익명화를 통해 보안성을 높이고 만약 유출되어도 빅 데이터를 안전하게 보호할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 k-익명화 시스템은 웹 환경에서 사용자가 자신의 데이터를 익명화 할 수 있는 환경을 제공한다. 사용자는 데이터의 구분자, 분류트리를 입력하여 데이터를 일반화한다. 일반화 데이터를 토대로 k-익명화 옵션 값을 설정하고 웹을 통해 서버로 전송한다. k-익명화 옵션이 서버로 전달되면 마스터 서버는 분산 환경을 통해 여러 워커 노드들에게 k-익명화 작업을 요청한다. k-익명화가 끝나면 결과물을 사용자가 다운받고 k-익명화된 데이터를 공유, 배포할 수 있도록 지원한다.
#k-익명화 #Spark #Hadoop #분산 시스템 #데이터 보안 #K-Anonymity #Spark #Hadoop #Distribued System #Data Privacy

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background Knowledge
Ⅲ. System Structure
Ⅳ. Case Study
Ⅴ. Conclusion and Future Work
Reference

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
A. Narayanan / 2008 / Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets / Proceedings of the 2008 IEEE Symposium on Security and Privacy Page :111~125 google schola 김종선 / 2017 / 프라이버시 보호 데이터 배포를 위한 모델 조사 / 정보과학회논문지 44(2):195~207 dbpia B.C.M. Fung / 2010 / Privacy-preserving data publishing: A survey of recent developments / ACM Computing Surveys 42(4) google schola N. Mohammed / 2010 / Centralized and distributed anonymization for high-dimensional healthcare data / ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 4(4) google schola L. Sweeney / 2002 / k-anonymity: A model for protecting privacy / International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 10(05):557~570 google schola

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