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밀도 기반 군집화 결과 공개를 위한 차분 프라이버시 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.4.380
군집화 기술은 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹화한다. 그 중 밀도 기반 공간 군집분석(DBSCAN)은 이상치(outlier)을 탐지할 수 있고 데이터 분포에 영향을 받지 않는 군집화 기술로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 DBSCAN 기법은 원본 데이터에 민감한 개인 정보들이 포함되어 있을 경우 군집화 수행 결과에서도 이러한 정보가 쉽게 유출된다는 점에서 취약하다. 따라서 프라이버시 보호조치 없이 이들 데이터를 공개 및 배포하는 것은 위험하다. 본 논문은 DBSCAN 결과를 차분 프라이버시를 만족하도록 가공 후 공개하는 방법을 제안한다. 또한, 후처리를 통해 차분 프라이버시를 적용하는 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하여 향후 데이터 분석에 유용하도록 가공한다. 실험을 통해 제안 기법이 차분 프라이버시를 만족하면서 군집화의 특징은 남긴 채 불필요한 노이즈를 제거하여 결과의 유용성을 높인 것을 확인하였다.
가명정보 결합 활성화를 위한 차분 프라이버시 기반 프라이버시 보호 결합률 사전 계산
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.3.250
데이터 3법이 시행되면서 다양한 분야의 가명정보를 지정된 전문기관을 통해 결합하여 활용할 수 있게 되었다. 전체 데이터를 결합하기 전에 전문기관은 두 가명정보 간의 결합률을 사전에 확인할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 결합률 사전 계산 방식은 프라이버시 침해가 발생할 수 있는 취약점을 가지고 있다. 본 논문은 전문기관이 제공하는 임의의 일회성 키값을 사용하여 결합 의뢰기관들이 단방향 해시 기법을 통해 데이터를 익명 처리 후 전문기관에 전달하는 방법과 전문기관에서 결합률 사전 계산 시 차분 프라이버시를 보장하는 프라이버시 보호 결합률 계산 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 의뢰기관이 전문기관에 제공하는 데이터의 익명성을 보장하며, 기존의 결합률 사전 계산 방법에서 발생할 수 있는 프라이버시 침해를 방지한다. 실험을 통해 제안 기법이 차분 프라이버시를 만족하면서도 유용한 결합률을 산출함을 확인하였다.
