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학술저널
저자정보
이지연 (한라대학교) 김동현 (한라대학교) 김순석 (한라대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.4
발행연도
2024.4
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.04.01

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관계형 데이터베이스에서 하나의 셀 내에 값들이 하나의 문자나 숫자가 아니라 일련의 값 즉, 아이템들의 집합으로 구성될 경우가 있는데 이를 대개 트랜잭션 데이터라 부른다. 예를 들어 마트에서 특정 고객들이 구매한 장바구니 목록 등이 이에 해당한다. 본 논문에서는 이러한 정형 마이크로 데이터에서 트랜잭션으로 구성된 데이터들에 대해 어떻게 정보 주체들의 개인정보를 보호할 것인지 그 익명화 방안에 대해 다루어 보고자 한다. 기존에 제안한 알고리즘의 경우 만일 특정 고객이 구매한 아이템이 프라이버시 보호차원에서 매우 민감한 아이템(예를 들어 슈퍼카, VIP 객실 등)이거나 할 경우 추가적인 보호가 필요함에도 이를 보장하지 못하는 단점이 있었다. 일부 응용에 따라서는 다음과 같은 추가적인 보호조치가 필요할 수 있을 것이다. 첫째, 특정 고객이 특정 민감 아이템들의 집합 α(={α1, α2, α3, ..., αn})를 구매했다는 것을 공격자들로부터 모르게 해야한다거나 혹은 둘째, 특정 고객이 구매한 트랜잭션 내 아이템들은 최소 β개의 다양한 아이템들을 가져야 할 수도 있을 것이며 때에 따라서는 셋째, 위 두 가지 사항이 모두 요구될 때도 있을 것이다. 본 연구는 기존에 제안한 알고리즘의 안전성을 개선하여 위 보호조치가 필요한 제약조건 3가지를 반영한 알고리즘을 새롭게 제안하고자 한다. 제안 알고리즘은 기존에 제안한 바 있는 k-익명성 모델 기반의 1/k 재식별 가능성에 더하여 α를 특정 고객이 지정한 n개의 원소를 갖는 특정 민감 아이템들의 집합이라 하고 β를 특정 고객이 구매한 아이템 개수라 할 때 1/k+n+1/β 만큼의 추가적인 안전성을 담보한다.
#트랜잭션 데이터 #익명화 #k-익명성 #l-다양성 #Transaction Data #Anonymization #k-anonymity #l-diversity

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