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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정강수 (서강대학교) 박석 (서강대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제28권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
61 - 77 (17page)

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차분 프라이버시는 통계 데이터베이스 상에서 수행되는 질의 결과에 의한 개인정보 추론을 방지하기 위한 수학적 모델로써 2006년 Dwork에 의해 처음 소개된 이후로 통계 데이터에 대한 프라이버 보호의 표준으로 자리잡고 있다. 차분 프라이버시는 데이터의 삽입/삭제 또는 변형에 의한 질의 결과의 변화량을 일정 수준 이하로 유지함으로써 정보 노출을 제한하는 개념이다. 이를 구현하기 위해 메커니즘 상의 연구(라플라스 메커니즘, 익스퍼넨셜 메커니즘)와 다양한 데이터 분석 환경(히스토그램, 회귀 분석, 의사 결정 트리, 연관 관계 추론, 클러스터링, 딥러닝 등)에 차분 프라이버시를 적용하는 연구들이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 처음 Dwork에 의해 제안되었을 때의 차분 프라이버시 개념에 대한 이해부터 오늘날 애플 및 구글에서 차분 프라이버시가 적용되고 있는 수준에 대한 연구들의 진행 상황과 앞으로의 연구 주제에 대해 소개한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차분 프라이버시
Ⅲ. 차분 프라이버시의 적용
Ⅳ. 다양한 형태의 차분 프라이버시 응용
Ⅴ. No free lunch in data privacy
Ⅵ. 차분 프라이버시 응용 사례
Ⅶ. 앞으로의 연구 주제
Ⅷ. 결론
참고문헌

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