김현일, 박철희, 홍도원, 최대선,

Vol. 27, No. 6, pp. 1519-1534, 12월. 2017
10.13089/JKIISC.2017.27.6.1519, Full Text:
Keywords: De-Identification, Differential privacy, Financial data
Abstract

데이터 비식별화 기법은 데이터 내에 속한 개인 정보에 한 라이버시를 만족하면서 동시에 데이터 분석가들에 게 유용한 정보를 습득할 수 있게 하는 반드시 필요한 기술 하나이다. 그러나 익명성과 같은 기존의 비식별화 기법은 공격자의 사지식(Background knowledge)에 근본으로 취약한 약을 지니고 있다. 하지만 차분 라 이버시(Differential privacy)는 기존의 비식별화 기법들과는 다르게 개인 정보에 한 강력한 안성을 보장하는 모델로써 최근 들어 이에 한 연구가 매우 활발히 진행 에 있다. 본 논문은 이러한 차분 라이버시가 용된 기 술에 한 연구 분석을 통해 융 데이터 상에서의 차분 라이버시 모델을 정립하으며 이러한 모델들은 융 데이터 상에서 유용하게 사용될 수 있음을 입증하다.

Statistics
Cite this article