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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 228 - 235 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.3.228
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비식별 처리된 개인정보를 포함한 데이터를 제3자에게 제공하는 것이 본격적으로 가능하게 된 데이터법이 국회를 통과하면서 비식별 처리에 대한 중요성이 더욱 증가하고 있다. 비식별 처리는 기본적으로 데이터에서 특정 개인을 식별할 수 있는 가능성을 일정 수준 이하로 낮추는 방법인데 익명성, 다양성, 근접성 등에 기반한 모형을 사용한 마스킹과 범위 변환 방법이 널리 사용된다. 이 방법들은 이해가 쉬운 장점이 있으나 정보손실을 작게 유지하면서 데이터를 변환시키는 데에는 어려움이 있다. 마스킹, 범위화 이외에도 다양한 비식별화 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오토인코더 딥러닝을 사용하여 원자료에 대한 식별성을 낮추어 개인정보를 최대한 보호하면서 동시에 정보손실은 최소화할 수 있는 데이터 비식별화 방법을 제안한다. UCI 기계학습 데이터를 이용하여 제안 방법의 성능평가를 수행한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 오토인코더를 이용한 데이터 비식별화
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
S. W. Kim, S. Jun, “Big Data Integration using Data De-identification,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 29, No. 3, pp. 235-241, 2019.
S. Jun, “A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 470-476, 2015.
S. Garfinkel, “De-Identification of Personal Information,” NISTIR, 8053, 2015.
H. R. Kim, “De-identification and Privacy protection for Statistical Purpose,” Journal of The Korean Official Statistics, Special Issue, pp. 35-51, 2016.
F. Dernoncourt, J. Y. Lee, O. Uzuner, P. Szolovits, “De-identification of patient notes with recurrent neural networks,” Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 24, No. 3, pp. 596-606, 2017.
S. Jun, “A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 470-476, 2015.
S. Garfinkel, “De-Identification of Personal Information,” NISTIR, 8053, 2015.
H. R. Kim, “De-identification and Privacy protection for Statistical Purpose,” Journal of The Korean Official Statistics, Special Issue, pp. 35-51, 2016.
F. Dernoncourt, J. Y. Lee, O. Uzuner, P. Szolovits, “De-identification of patient notes with recurrent neural networks,” Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 24, No. 3, pp. 596-606, 2017.
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