프라이버시 보장형 연관성 분석을 위한 동형암호 기반 지지도 계산 


51권  3호, pp. 203-209, 3월  2024
10.5626/JOK.2024.51.3.203


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  요약

동형암호는 암호문에 대해 복호화 과정 없이 연산을 수행할 수 있는 암호 기술로 머신 러닝, 클라우드 서비스 등에서 사용자의 프라이버시 침해 문제를 해결할 수 있는 암호 기술로 주목받고 있다. 대표적인 동형암호 scheme으로는 실수 및 복소수 연산 기반의 근사 동형암호인 CKKS scheme이 있다. 본 논문은 CKKS scheme을 이용하여 연관성 분석의 평가지표 중 지지도(support)를 효율적으로 계산하는 방법을 제안하며, 행렬 곱셈 연산을 활용하여 복수의 itemset들에 대한 지지도 계산을 병럴적으로 수행하는 방법을 제안한다. 또한, HEaaN 라이브러리를 이용하여 제안한 지지도 계산 방법의 구현 및 평가를 진행한다. 평가 결과에 따르면 제안 방법에 의해 계산된 지지도 값은 암호화 없이 평문 상태에서 계산된 지지도 값과 거의 일치하여, 제안 방법이 사용자 데이터에 대한 프라이버시를 보호하면서도 지지도 값을 효과적으로 계산함을 확인할 수 있었다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Park, L. Sokhonn, M. Lee, "Homomorphic Encryption-Based Support Computation for Privacy-Preserving Association Analysis," Journal of KIISE, JOK, vol. 51, no. 3, pp. 203-209, 2024. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.3.203.


[ACM Style]

Yunsoo Park, Lynin Sokhonn, and Munkyu Lee. 2024. Homomorphic Encryption-Based Support Computation for Privacy-Preserving Association Analysis. Journal of KIISE, JOK, 51, 3, (2024), 203-209. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.3.203.


[KCI Style]

박윤수, 숙쿤리닌, 이문규, "프라이버시 보장형 연관성 분석을 위한 동형암호 기반 지지도 계산," 한국정보과학회 논문지, 제51권, 제3호, 203~209쪽, 2024. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.3.203.


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