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저자정보
박준범 (과학기술연합대학원대학교) 진승헌 (한국전자통신연구원) 최대선 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2015.6
수록면
493 - 500 (8page)

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정부 3.0 공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 이에 따라 프라이버시를 지키기 위한 익명화 알고리즘이 등장하였으며 관계형 데이터베이스에서의 익명화 알고리즘은 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 ℓ-다양성(ℓ-diversity), t-밀집성(t-closeness)으로 발전하였다. 익명화 알고리즘의 성능 향상 부분은 계속해서 효율적인 방법이 제안되고 있지만, 기업이나 공공기관에서는 알고리즘 성능의 향상보다는 전체적인 익명화 처리 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스에서 데이터의 그룹화를 이용하여 k-익명성, ℓ-다양성, t-밀집성 알고리즘을 처리하는 과정을 구체화하였다.
#K-anonymity #L-diversity #T-closeness #De-identification Algorithms

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 익명화 처리 시스템 구조
Ⅲ. 데이터 그룹화 익명화 기법
Ⅳ. 익명화 처리 분석
Ⅴ. 결론
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