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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제16권 제10호
발행연도
2018.1
수록면
445 - 452 (8page)

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생활의 모든 것들이 데이터화 되어가고 있는 세상에서 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터는 수집 및 분석을 통하여 새로운 데이터로 가공되어진다. 새로운 데이터는 병원, 금융, 기업 등 여러 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 기존의 데이터에는 개인들의 민감한 정보가 포함되어 있기 때문에 수집 및 분석과정에서 개인의 프라이버시 노출 우려가 있다. 해결 방안으로 프라이버시 보존형 데이터 마이닝(PPDM)기술이 있다. PPDM은 프라이버시를 보존하면서 동시에 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 방법이다. 본 논문에서는 PPDM을 조사하고 데이터의 프라이버시와 유틸리티를 평가하기 위한 다양한 측정방법을 분석한다.
#Privacy #Data Mining #Privacy-Preserving Data Mining #Metric #Utility

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A. Shah / 2016 / Privacy preserving data mining: Techniques, classication and implicationsA survey / Int. J. Comput. Appl 137(12):40~46 google schola K. Liu / 2006 / Random projection-based multiplicative data perturbation for privacy preserving distributed data mining / IEEE Trans. Knowl. Data Eng 18(1):92~106 google schola L. Sweeney / 2002 / K-anonymity: A model for protecting privacy / Int. J.Uncertainty, Fuzziness Knowl.-Based Syst 10(5):557~570 google schola V. S. Verykios / 2013 / Association rule hiding methods / Wiley Interdiscipl. Rev., Data Mining Knowl. Discovery 3(1):28~36 google schola R. Agrawal / 2000 / Privacy-preserving data mining / ACM SIGMOD Rec 29(2):439~450 google schola

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