소셜 네트워크 데이터의 프라이버시 보호 배포를 위한 모델

성민경; 정연돈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 성민경 (고려대학교) 정연돈 (고려대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제4호

발행연도: 2010.8

수록면: 209 - 219 (11page)

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최근 빠르게 확산되고 있는 온라인 소셜 네트워크 서비스는 수많은 데이터를 저장하고 이를 분석하여 여러 연구 분야에 활용하고 있다. 정보의 효율성을 높이기 위해 기업이나 공공기관은 자신들이 가진 데이터를 배포하고, 배포된 데이터를 이용하여 여러 목적에 사용한다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크에는 개인과 관련된 정보가 포함되어 있으므로 개인 프라이버시가 노출될 수 있는 문제가 있다. 배포되는 소셜 네트워크에서 단순히 이름 등의 식별자를 지우는 것으로는 개인 프라이버시 보호에 충분하지 않으며, 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보에 의해서도 개인 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 내용 정보를 포함하고 있는 소셜 네트워크 배포 시 개인 프라이버시 노출에 이용되는 복합된 공격법을 제시하고 이를 방지할 수 있는 새로운 모델인 ℓ-차수 다양성(ℓ-degree diversity)을 제안한다. ℓ-차수 다양성은 소셜 네트워크 데이터 배포에서 ℓ-다양성을 최초로 적용한 모델이며 높은 정보 보존율을 가짐을 실험을 통해 볼 수 있다.

#소셜 네트워크 #프라이버시 #데이터 배포 #k-익명성(k-anonymity) #ℓ-다양성(ℓ-diversity) #ℓ-차수 다양성(ℓ-degree diversity) #Social network #Privacy #Data publication

참고문헌 (21)

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1. [기타자료] - L.Sweeney / 2000 / Uniqueness of Simple Demographics in the U.S.Population / Carnegie Mellon University, Laboratory for International Data Privacy

2. [학술지(정기간행물)] - L.Sweeney / 2002 / k-anonymity:A model for protecting privacy / International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based System 10 (3) : 557 ~ 570

3. [학술대회논문] - A. Machanavajjhala / 2006 / L-diversity:Privacy beyond k-anonymity / Proceedings of International Conference on Data Engineering : 24 ~

4. [학술대회논문] - E. Zheleva / 2007 / Preserving the privacy of sensitive relationships in graph data / Proceedings of the 1st ACM SIGKDD international conference on Privacy, security, and trust in KDD : 153 ~ 171

5. [학술대회논문] - A. Campan / 2008 / A clustering approach for data and structural anonymity in social networks / Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD international conference on Privacy, security, and trust in KDD : 33 ~ 54

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