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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류영하 (서강대학교) 정강수 (서강대학교) 박석 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
195 - 199 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

통계 배경 지식을 이용한 추론 공격에서 프라이버시를 지키는 익명화 기법
류영하 ,  정강수 ,  박석 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2011.03 학술저널

2010

통계 배경 지식을 이용한 추론 공격에서 프라이버시를 지키는 익명화 기법
류영하 ,  정강수 ,  박석 한국정보과학회 학술발표논문집 2010.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 이슈로 떠오른 통계를 이용한 배경지식을 이용한 추론 공격에 대하여 기존의 익명화 기법은 프라이버시를 충분히 보호할 수 없는 문제점이 지적되어 왔다. 본 연구는 기존 연구가 배경 지식을 배제한 채 QI 값의 공통 속성만을 고려하여 공격 모델을 가정했다는 문제점을 극복하기 위하여 기반 지식에 의한 공격 모델을 제시하였으며 이로부터 프라이버시를 보호하기 위해 Safety state라는 개념을 정의하여 이를 통한 익명화 기법을 제시하였다. 그리고 이에 대한 실험을 통해 제안 기법이 배경 지식을 통한 공격으로부터 안전하며, 데이터 유용성에 있어서도 효율적임을 보였다.
#프라이버시 #배경 지식 #추론 공격 #privacy #background knowledge #inference attacks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 통계 배경 지식을 고려한 공격 모델의 연구
4. 통계 배경 지식을 이용한 추론 공격을 막기위한 익명화 기법
5. 실험 및 분석
6. 결론 및 추후 연구
참고문헌

참고문헌 (4)

참고문헌 신청
W.E Winkler / 1995 / Matching and Record Linkage, In Business survey methods / Wiley google schola L. Sweeney / 2002 / k-Anonymity: A model for Protecting Privacy / International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems 10(5):557~570 google schola D. J. Martin / 2007 / Worst-case Background Knowledge for Privacy-Preserving Data Publishing / Proc. of the IEEE International Conference on Data Engineering 12(1):126~135 google schola T. Li / 2009 / Modeling and Integrating Background Knowledge in Data Anonymization / Proc. of the IEEE International Conference on Data Engineering 25(1):6~17 google schola

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