데이터 특성 분석 기반 프라이버시 모델 추천 시스템

류승환; 홍용기; 고기혁; 양희동; 김종완

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류승환 (KAIST) 홍용기 (KAIST) 고기혁 (KAIST) 양희동 (KAIST) 김종완 (Sahmyook University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제9호(통권 제234호)

발행연도: 2023.9

수록면: 81 - 92 (12page)

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프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계 정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.

#Privacy model #Data Privacy #De-identification #Background knowledge #Data feature analysis #Recommendation #프라이버시 모델 #데이터 프라이버시 #비식별화 #배경지식 #데이터 특성 분석 #추천

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