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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.3
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 250 - 255 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.3.250
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데이터 3법이 시행되면서 다양한 분야의 가명정보를 지정된 전문기관을 통해 결합하여 활용할 수 있게 되었다. 전체 데이터를 결합하기 전에 전문기관은 두 가명정보 간의 결합률을 사전에 확인할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 결합률 사전 계산 방식은 프라이버시 침해가 발생할 수 있는 취약점을 가지고 있다. 본 논문은 전문기관이 제공하는 임의의 일회성 키값을 사용하여 결합 의뢰기관들이 단방향 해시 기법을 통해 데이터를 익명 처리 후 전문기관에 전달하는 방법과 전문기관에서 결합률 사전 계산 시 차분 프라이버시를 보장하는 프라이버시 보호 결합률 계산 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 의뢰기관이 전문기관에 제공하는 데이터의 익명성을 보장하며, 기존의 결합률 사전 계산 방법에서 발생할 수 있는 프라이버시 침해를 방지한다. 실험을 통해 제안 기법이 차분 프라이버시를 만족하면서도 유용한 결합률을 산출함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 기존 결합률 사전 계산 방식의 문제점
4. 제안 기법
5. 실험 및 평가
6. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
J. Kim, "Research on the Use of Pseudonym Data - Focusing on Technical Processing Methods and Corporate Utilization Directions -," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 30, No. 2, pp. 253-261, 2020.
C. Dwork, "Differential Privacy: A Survey of Results," International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, pp. 1-19, 2008.
C. Dwork, F. McSherry, K. Nissim, and A. Smith "Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis," Theory of Cryptography Conference, pp. 265-284, 2006.
A. Ghosh, T. Roughgarden, and M. Sundararajan, "Universally Utility-maximizing Privacy Mechanisms," ACM Symposium on Theory of Computing, pp. 1673-1693, 2009.
C. Dwork, and R. Aaron, "The algorithmic foundations of differential privacy," Foundations and Trends, Vol. 9, Issue. 3-4, pp. 211-407, 2014.
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C. Dwork, F. McSherry, K. Nissim, and A. Smith "Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis," Theory of Cryptography Conference, pp. 265-284, 2006.
A. Ghosh, T. Roughgarden, and M. Sundararajan, "Universally Utility-maximizing Privacy Mechanisms," ACM Symposium on Theory of Computing, pp. 1673-1693, 2009.
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