다자간 환경에서 프라이버시를 보호하는 효율적인 DBSCAN 군집화 기법

김기성; 정익래

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김기성 (고려대학교) 정익래 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제20권 제3호

발행연도: 2010.6

수록면: 105 - 111 (7page)

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본 논문은 다자간 환경에서 프라이버시를 보호하는 효율적인 DBSCAN 군집화 기법을 제안한다. 기존 DBSCAN 군집화 기법에 가짜 데이터 삽입을 통한 프라이버시 보호 기법을 적용해 다자간 환경에서 프라이버시를 보호하는 기법으로 확장했다. 기존의 프라이버시를 보호하는 다자간 환경의 군집화 기법들은 비효율적이어서 실제 환경에 적용하기 힘들지만 제안한 기법은 이러한 문제를 해결한 매우 효율적인 기법이다. 본 기법은 다자간 환경뿐만 아니라 비 다자간 환경에도 적용 가능한 효율적인 기법이다.

#Privacy #DBSCAN #Clustering

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1. [단행본] - J. Han / 2006 / Data Mining: Concepts and Techniuqes, 2th Ed. / Morgan Kaufmann Publishers

2. [단행본] - A.K. Jain / 1998 / Algorithms for Clustering Data / Prentice-Hall

3. [학술대회논문] - R. Agrawal / 2000 / Privacy- preserving data mining / Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD Conference on Management of Data : 439 ~ 450

4. [학술대회논문] - Y.Lindell / 2000 / Privacy preserving data mining / Advances in Cryptology-CRYPTO 2000 : 36 ~ 54

5. [학술대회논문] - D.Agrawal / 2001 / On the design and quantification of privacy preserving data mining algorithms / Proceedings of the 20th ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems : 247 ~ 255

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