유전 데이터의 안전한 공유를 위한 로컬 차분 프라이버시 기반 사용자 비식별화 기법

엄하은; 박영훈

doi:10.5573/ieie.2022.59.11.59

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자료유형: 학술저널

저자정보: 엄하은 (숙명여자대학교) 박영훈 (숙명여자대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제11호(통권 제540호)

발행연도: 2022.11

수록면: 59 - 66 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.11.59

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최근 들어, 유전자 분석 기술과 정보 기술의 발달로 유전 데이터의 생산량이 폭발적으로 증가하고 있으며, 의료 분야 등에서 유전 데이터의 사용이 늘어남에 따라 공유 수요 또한 꾸준히 증가하고 있다. 유전 데이터는 개인의 고유한 특성을 나타내고 있기 때문에 안전하게 관리되어야 하며, 공유할 때에도 인증된 사용자에게 안전한 방법으로 전송되어야 한다. 하지만, 유전 데이터를 공유하고 난 후에는 공유된 데이터를 관리하는 것이 거의 불가능하기 때문에 유전 데이터의 노출 위험이 커지게 된다. 또한, 유전 데이터의 크기는 200~300G정도로 매우 큰데, 현재 존재하는 암호화 기술을 유전 데이터에 적용하게 되면 많은 시간이 소요될 것이다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 염기 서열 중 참조 염기서열과 다른, 개인을 식별할 수 있는 부분에 로컬 차분 프라이버시를 이용하여 노이즈를 추가하는 기법을 제안한다. 기존의 암호화 방식이 아닌, 비가역적인 노이즈 추가 방식을 사용했기 때문에, 공유 받은 사용자는 원본 데이터를 알아내기 거의 힘들어질 것이다. 또한, 전체 유전 데이터가 아닌, 개인을 식별할 수 있는 극히 일부분에만 노이즈를 추가하였기 때문에 보안 기술을 적용하는데 수행시간이 획기적으로 줄어들 것이다. 즉, 유전 데이터를 관리하고 공유하면서 발생하는 효율성 문제와 공유 이후의 프라이버시 문제를 동시에 해결할 수 있을 것이다. 본 논문의 후반부에서는 수학적 증명과 실험을 통하여 보안성과 효율성을 검증한다.

#LDP #Genetic data #Data privacy #Partial encryption #Lightweight

참고문헌 (14)

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Vivien Marx, The big challenges of big data. Nature, 498, 255 (2013)

S. H. Hong. The pros and cons of revealing personal genomics data). BRIC View 2018-T17, May 08, 2018.

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C. Dwork, “Differential privacy”, In Proceedings of the International Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP), pp. 1-12, 2006

C. Dwork, and A. Roth, “The Algorithmic Foundations of Differential Privacy,” Foundations and Trends in Theoretical Computer Science, 9(3-4), pp. 211-407, Aug, 2014

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