메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종선 (고려대학교) 정기정 (고려대학교) 이혁기 (고려대학교) 김수형 (고려대학교) 김종욱 (상명대학교) 정연돈 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.2
발행연도
2017.2
수록면
195 - 207 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 다양한 분야에서 데이터들이 활발하게 활용되고 있다. 이에 따라 데이터의 공유나 배포를 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 그러나 공유된 데이터에 개인과 관련된 민감한 정보가 있을 경우, 개인의 민감한 정보가 드러나는 프라이버시 유출이 발생할 수 있다. 개인 정보가 포함된 데이터를 배포하기 위해 개인의 프라이버시를 보호하면서 데이터를 최소한으로 변형하는 프라이버시 보호 데이터 배포(privacy-preserving data publishing, PPDP)가 연구되어 왔다. 프라이버시 보호 데이터 배포 연구는 다양한 공격자 모델을 가정하고 이러한 공격자의 프라이버시 유출 공격으로부터 프라이버시를 보호하기 위한 원칙인 프라이버시 모델에 따라 발전해왔다. 본 논문에서는 먼저 프라이버시 유출 공격에 대해 알아본다. 그리고 프라이버시 모델들을 프라이버시 유출 공격에 따라 분류하고 각 프라이버시 모델들 간의 차이점과 요구 조건에 대해 알아본다.
#데이터 프라이버시 #프라이버시 모델 #익명화 #프라이버시 보호 데이터 배포 #data privacy #privacy model #anonymization #privacy-preserving data publishing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 관련 연구
4. 관계형 데이터 프라이버시 모델
5. 결론
References

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Narayanan A, Shmatikov V, Robust de-anonymization of large datasets (how to break anonymity of the Netflix prize dataset), 2008, University of Texas at Austin, 2008. Sweeney L, k-anonymity: A model for protecting privacy, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, Vol. 10, No. 3, pp. 557-570, 2002. Gehrke J, Models and methods for privacy preserving data publishing and analysis, Proc. of the 22nd International Conference on Data Engineering (ICDE), Vol. 105, 2006. Fung B, Wang K, Chen R, Yu PS, Privacypreserving data publishing: A survey of recent developments, ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 42, No. 4, pp. 14, 2010. Xu Y, Ma T, Tang M, Tian W, A survey of privacy preserving data publishing using generalization and suppression, Applied Mathematics & Information Sciences, Vol. 8, No. 3, pp. 1103, 2014.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

데이터 스트림에서 프라이버시 보호를 위한 익명화 기법
성민경 ,  정연돈 정보과학회논문지 : 데이타베이스 2014 .02
모바일 환경을 위한 프라이버시 보안 기술
김희열 한국정보기술학회논문지 2017 .11
개인정보를 활용한 빅데이타 활성화 정책의 문제점
오병일 의료와사회 2017 .07
A Method to Elicit Privacy Requirements and Build Privacy Assurance Cases for Privacy Friendly System
조주혜 ,  이석원 Journal of KIISE 2017 .09
블록체인 기반 최신 플랫폼에 대한 조사
김형건 ,  황두희 ,  윤광욱 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0