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실용적인 프라이버시 보호 기술 중의 하나인 행렬 기반 랜덤화 기법에 대하여 세밀한 분석을 실시한다. 최적의 변환행렬을 찾기 위한 프라이버시 손상 관점의 요구조건 및 정확성 측도로 제안된 행렬의 조건수 개념과 연관된 파라미터들간의 관계를 이론적으로 규명한다. 행렬 기반의 대표적 알고리즘인 랜덤 대치 기법의 효율적인 구현을 위하여 데이터 재구축 과정에서 필요한 역행렬을 간단히 구하는 공식을 제시하고, 행렬의 노름에 따른 변환 행렬의 조건수와 변환된 분포의 기댓값 및 분산을 계산함으로써 표준오차와 파라미터들 간의 관계식을 도출한다. 또한, 랜덤 대치 기법을 구현하여 다양한 시뮬레이션을 실시함으로써 이론적으로 얻은 결과를 실험적으로 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 행렬 기반 랜덤화 기법과 프라이버시
Ⅲ. 변환 행렬의 조건수와 정확도
Ⅳ. 랜덤 대치 파라미터들 사이의 관계식
Ⅴ. 구현 및 시뮬레이션 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
〈著者紹介〉
참고문헌 (10)
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1. [학술대회논문] - R. Agrawal / 2000 / Privacy preserving data mining / ACM SIGMOD Conference on Mana- gement of Data, Dallas : 439 ~ 450
2. [학술대회논문] - Keke Chen / 2005 / Privacy-Preserving Data Classification with Rotation Perturbation / Proc. of IEEE Intl. Conf. on Data Mining (ICDM05)
3. [학술지(정기간행물)] - Kun Liu / 2006 / Random Projection-Based Multiplicative Data Perturbation for Privacy Preserving Distributed Data Mining / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering archive 18 (1)
4. [학술대회논문] - S. Agrawal / 2005 / A Framework for High-Accuracy Privacy-Preserving Mining / Proc. of ICDE 2005
5. [학술대회논문] - Jim Dowd / 2006 / Privacy-Preserving Decision Tree Mining Based on Random Substitutions / ETRICS2006 : 145 ~ 159
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