스파크 분산 환경 기반 효율적인 K-익명화 기법 연구

김태수; 김종욱

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김태수 (Sangmyung University) 김종욱 (Sangmyung University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제11호(통권 제176호)

발행연도: 2018.11

수록면: 17 - 24 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Today, we are living in the era of data and information. With the advent of Internet of Things (IoT), the popularity of social networking sites, and the development of mobile devices, a large amount of data is being produced in diverse areas. The collection of such data generated in various area is called big data. As the importance of big data grows, there has been a growing need to share big data containing information regarding an individual entity. As big data contains sensitive information about individuals, directly releasing it for public use may violate existing privacy requirements. Thus, privacy-preserving data publishing (PPDP) has been actively studied to share big data containing personal information for public use, while preserving the privacy of the individual. K-anonymity, which is the most popular method in the area of PPDP, transforms each record in a table such that at least k records have the same values for the given quasi-identifier attributes, and thus each record is indistinguishable from other records in the same class. As the size of big data continuously getting larger, there is a growing demand for the method which can efficiently anonymize vast amount of dta. Thus, in this paper, we develop an efficient k-anonymity method by using Spark distributed framework. Experimental results show that, through the developed method, significant gains in processing time can be achieved.

#K-anonymity #Spark #Hadoop #Distributed system #Data privacy

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - A. Narayanan / 2008 / Robust De-anonymi zation of Large Sparse Datasets / Proceedings of the 2008 IEEE Symposium on Security and Privacy Page

[학술지(정기간행물)] - 김종선 / 2017 / 프라이버시 보호 데이터 배포를 위한 모델 조사 / 정보과학회논문지 44 (2) : 195 ~ 207

[학술지(정기간행물)] - B.C.M. Fung / 2010 / Privacy-pres erving data publishing: A survey of recent developments / ACM Computing Surveys 42 (4)

[학술지(정기간행물)] - N. Mohammed / 2010 / Centralized and distributed anonymization for high-dimensional healthcare data / ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 4 (4)

[학술지(정기간행물)] - L. Sweeney / 2002 / k-anonymity: A model for protecting privacy / International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 10 (5) : 557 ~ 570

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김태수

소속기관 Sangmyung University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 3 이용수 373

김종욱

소속기관 아주대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 사회과학 > 교육학

논문수 42 이용수 4,420

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000226445

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (13)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)