Secure Multiparty Computation of Principal Component Analysis

김상필; 이상훈; 길명선; 문양세; 원희선

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김상필 (강원대학교) 이상훈 (강원대학교) 길명선 (강원대학교) 문양세 (강원대학교) 원희선 (한국전자통신연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.7

발행연도: 2015.7

수록면: 919 - 928 (10page)

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최근 대용량 데이터 대상의 프라이버시 보호 데이터 마이닝(privacy-preserving data mining : PPDM)이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터 집합의 상관관계를 파악하는데 널리 사용되는 주성분 분석 기반의 PPDM을 다룬다. 일반적으로 주성분 분석은 모든 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 하므로 민감한 데이터가 서로에게 공개되고, 상당한 계산량을 요구하며, 또한 데이터를 모으는 과정에서 많은 통신 오버헤드가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 주성분 분석을 안전하게 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드들 간에 한정된 정보만을 공유하면서도 원래의 주성분 분석 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있다. 또한 안전한 주성분 분석에 저차원 변환을 적용하여 안전한 유사 문서 검색에 사용한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 제안한 방법이 대용량의 다차원 데이터에서 효율적으로 동작함을 확인한다.

#프라이버시 보호 데이터 마이닝 #주성분 분석 #다자간 계산 #안전한 유사 문서 검색 #privacy-preserving data mining #principal component analysis #multiparty computation #secure similar document detection

참고문헌 (18)

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[학술지(정기간행물)] - 홍선경 / 2013 / 프라이버시 보호 시계열 데이터 마이닝 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40 (2) : 124 ~ 133

[학술지(정기간행물)] - C. Clifton / 2002 / Tools for Privacy Preserving Distributed Data Mining / Knowledge Discovery and Data Mining Explorations Newsletter, ACM SIGKDD 4 (2) : 28 ~ 34

[학술지(정기간행물)] - B. C. M. Fung / 2010 / Privacy-Preserving Data Publishing : A Survey of Recent Developments / ACM Computing Surveys 42 (4) : 14 ~ 53

[학술대회논문] - W. Du / 2001 / Secure Multi-Party Computation Problems and Their Applications - A Review and Open Problems / Proc. of the 2001 Workshop on New Security Paradigms : 13 ~ 22

[학술대회논문] - S. Buyrukbilen / 2013 / Secure Similar Document Detection with Simhash / Proc. of the 2014 Workshop on VLDB-Secure Data Management, SDM 2013 : 61 ~ 75

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