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김정범 (남서울대학교) 임채원 (남서울대학교) 하재현 (남서울대학교) 김문기 (남서울대학교) 박연지 (남서울대학교) 신진슬 (남서울대학교) 김유지 (남서울대학교) 이단비 (남서울대학교) 이진형 (남서울대학교) 하송미 (남서울대학교) 김지현 (남서울대학교) 김은석 (남서울대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.6
수록면
616 - 619 (4page)

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빅데이터를 사용할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 비식별 전략입니다. 개인 정보를 식별 할 수없는 식별불가능한 정보는 빅데이터 분석 및 출력으로 만 사용할 수 있습니다. 비식별 조치는 대용량 데이터 수집을 위한 개인 정보 적용 정책에 따라 적절하게 수행되어야합니다. 비식별전략은 큰 데이터 세트에서 개인을 식별할 수있는 요소 전부 또는 일부의 삭제, 대체 등을 통해 개인을 식별하는 것을 불가능하게 하는 정책입니다. 비식별 정보는 전략 수립을 통해 개인 정보 이외의 정보로 추정되므로 정보 주체의 동의없이 제 3 자에게 사용 또는 제공 할 수 있습니다. 따라서 빅데이터 분석과 결과의 활용에 있어서 가장 중요한 전략입니다. 식별되지 않은 결과는 비 개인 정보로 간주되지만 새로운 바인딩 기술이 나타나거나 결합 될 수있는 정보가 다시 식별 될 수 있으므로, 필수적인 관리 및 기술 안전장치를 구현해야합니다.
#big data #personal information #de-identification measure #de-identification policy #combine technology

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 절차 및 평가 방법
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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