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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 323 - 333 (11page)
이용수
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최근 합성데이터는 실제 데이터의 패턴과 특성을 유지하면서도 프라이버시 유출을 예방할 수 있는 기술로 각광받고 있다. 그에 따라 합성데이터 활용에 대한 기술적 및 제도적 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 명확한 표준과 지침이 부재하여 합성데이터 기술의 적극적 활용이 어렵다. 본 연구는 합성데이터의 개인정보 노출 위험 정량화를 위한 전초적 연구로 통계적 방법론을 활용하여 개인정보 노출 위험 정량화 지수를 도출하고 유럽 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation)를 준수하기 위한 구체적인 적용 방안을 제시한다. 오픈 데이터 환경에서 본 연구의 개인정보 노출 위험 지수를 통해 개인정보 노출 위험을 인식하고 데이터 활용성과의 균형을 조절할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 합성데이터 개인정보 노출 위험 정량화 방법론
Ⅳ. 공격 유형에 따른 위험 측정 방법
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Office for Government Policy Coordination, Ministry of Government Administration and Home Affairs, Korea Communications Commission, Ministry of Science, ICT and Future Planning, “Guideline for Personal Information De-identification Measures”, Jun. 2016.
Personal Information Protection Commission, “Pseudonymous information processing guidelines”, Apr. 2022.
The European Parliament and of the Council “The protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (General Data Protection Regulation)”, Regulation (EU) 2016/679, Apr. 2016.
Article 29 Working Party, “A critical appraisal of the Article 29 Working Party Opinion 05/2014 on data anonymization techniques”, International Data Privacy Law, vol 5, no.1, pp.73-87, Jan. 2014.
ISO/IEC 20889:2018, “Privacy enhancing data de-identification terminology and classification of techniques”, International Standard under systematic review, pp. 46, Nov. 2018.
Personal Information Protection Commission, “Pseudonymous information processing guidelines”, Apr. 2022.
The European Parliament and of the Council “The protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (General Data Protection Regulation)”, Regulation (EU) 2016/679, Apr. 2016.
Article 29 Working Party, “A critical appraisal of the Article 29 Working Party Opinion 05/2014 on data anonymization techniques”, International Data Privacy Law, vol 5, no.1, pp.73-87, Jan. 2014.
ISO/IEC 20889:2018, “Privacy enhancing data de-identification terminology and classification of techniques”, International Standard under systematic review, pp. 46, Nov. 2018.
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