디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
지역 차분 프라이버시를 만족하는 시계열 위치 데이터 수집 및 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.4.305
위치 데이터를 생성할 수 있는 스마트 기기의 보급에 따라 위치 기반 서비스가 폭발적으로 증가하고 있다. 사용자의 위치 데이터는 민감한 정보이기 때문에 원본을 그대로 이용한다면 개인의 프라이버시가 침해될 수 있다. 본 논문은 데이터 수집 환경에서 사용할 수 있는 강력한 프라이버시 모델인 지역 차분 프라이버시를 만족하는 시계열 위치 데이터 수집 방법과 시계열 위치 데이터의 특성을 고려한 분석방법을 제안한다. 데이터 수집 과정에서 개인의 위치는 비트 배열로 표현한다. 이후, 각 배열의 비트는 프라이버시 보호를 위해 확률 기반 응답을 이용하여 변조한다. 데이터 분석 과정에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 위치 빈도 분석을 진행한다. 또한 기존 분석 기법에서 불가능한 시공간 상관관계 분석을 추가로 수행한다. 제안 기법의 성능을 보이기 위하여 서울시 지하철을 기반으로 가상의 경로 데이터를 생성하고, 제안하는 기법의 결과를 분석한다.
프라이버시 보호 데이터 배포를 위한 모델 조사
최근 다양한 분야에서 데이터들이 활발하게 활용되고 있다. 이에 따라 데이터의 공유나 배포를 요구하는 목소리가 높아지고 있다. 그러나 공유된 데이터에 개인과 관련된 민감한 정보가 있을 경우, 개인의 민감한 정보가 드러나는 프라이버시 유출이 발생할 수 있다. 개인 정보가 포함된 데이터를 배포하기 위해 개인의 프라이버시를 보호하면서 데이터를 최소한으로 변형하는 프라이버시 보호 데이터 배포(privacy-preserving data publishing, PPDP)가 연구되어 왔다. 프라이버시 보호 데이터 배포 연구는 다양한 공격자 모델을 가정하고 이러한 공격자의 프라이버시 유출 공격으로부터 프라이버시를 보호하기 위한 원칙인 프라이버시 모델에 따라 발전해왔다. 본 논문에서는 먼저 프라이버시 유출 공격에 대해 알아본다. 그리고 프라이버시 모델들을 프라이버시 유출 공격에 따라 분류하고 각 프라이버시 모델들 간의 차이점과 요구 조건에 대해 알아본다.
