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초록·키워드
데이터 활용 확대와 개인정보 보호 요구가 높아짐에 따라 차분 프라이버시 기법이 주목받고 있다. 그러나 반복 질의 환경에서는 조합 정리에 따라 프라이버시 예산이 누적 소모되므로, 유용성과 프라이버시 간 균형을 고려한 최적 중단 시점 탐지가 핵심 과제로 대두된다. 기존 Kneedle 알고리즘은 정적 환경을 가정하여 설계되어 차분 프라이버시의 동적 노이즈 환경에서 오탐지율이 높아지는 한계가 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 Two-Stage Optimal Stopping 알고리즘을 제안한다. 1단계에서 신뢰구간의 누적 감소율로 수렴 구간을 사전에 한정하고, 2단계에서 적응형 임곗값으로 최적 중단 시점을 정밀하게 결정한다. 4개의 금융 데이터셋에 대한 몬테카를로 시뮬레이션 결과, 제안 기법은 기존 방식 대비 최적 중단 시점의 탐지 오차를 유의미하게 감소시키고 다양한 프라이버시 예산 환경에서 일관된 성능을 유지함을 확인하였다.
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