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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정민경 (계명대학교) 홍동권 (계명대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제2호
발행연도
2010.4
수록면
173 - 180 (8page)

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공개되는 데이터에서 각 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터 익명화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분의 연구들은 익명화 요구 사항에 위배되지 않으면서, 효율적인 시간 내 레코드들을 일반화하는 기법을 중심으로 연구를 진행하고 있다. 익명화 작업이 많은 시간이 요구되는 문제임을 고려한다면, 민감한 정보에 대한 프라이버시 침해의 우려가 있는지, 익명화가 요구되는지를 미리 검사하는 것은 개인 정보 보호차원뿐만 아니라 데이터의 활용성 및 시간적 효율성 측면에서도 매우 중요하다. 또한, 그러한 침해의 우려가 있다면 어떤 유형의 공격에 취약한지를 미리 판단함으로써 그에 적절한 익명화 방식을 결정하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 민감한 속성에 대한 공격 유형을 크게 2가지로 분류한다. 그리고 데이터가 이들 공격으로부터 안전한가의 여부를 검사할 수 있는 기법을 제시하고, 불안정하다면 어떠한 공격에 취약하고 대략 어떤 방식의 일반화가 요구되는가를 제시한다. 본 연구에서는 익명화되기 전의 테이블뿐만 아니라, 익명화된 테이블, 그리고 익명화가 되었지만 삽입, 삭제로 인해 변경된 테이블도 공격성 검사 대상이 된다. 뿐만 아니라 익명화된 테이블도 민감한 정보를 제대로 보호하고 있는지 혹은 삽입 삭제로 인해 재익명화 작업이 필요한지의 여부도 본 연구의 결과로 결정할 수 있다.
#데이터 프라이버시 #민감 정보 #데이터 익명화 #프라이버시 침해 #data privacy #sensitive information #data anonymity #privacy attacks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Flow Network를 이용한 데이터 익명화 결정 기법
4. 데이터 익명화 결정 기법의 시간 복잡도
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

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1. [학술대회논문] - A.Machanavajjhala / 2006 / l-Diversity: Privacy Beyond k-anonymity / proceedings of the International Conference on Data Engineering : 24 ~ google schola 2. [학술지(정기간행물)] - L.Sweeney / 2002 / k-anonymity: A model for preserving privacy. International Journal on Uncertainty / Fuzziness and Knowledge-based Systems 10 (5) : 557 ~ 570 google schola 3. [학술대회논문] - N.Li / 2007 / S.Venkatasubramanian. t-Closeness: Privacy Beyond k-anonymity and l-diversity / proceedings of IEEE 23rd Conference on Data Engineering google schola 4. [학술대회논문] - S.Lodha / 2007 / Probabilistic Anonymity / PinKDD Workshop with KDD 2007 google schola 5. [기타자료] - Thomas H. Cormen / 1990 / Rivest Introduction to Algorithms : 579 ~ 631 google schola

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