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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황치광 (경희대학교) 최종원 (숙명여자대학교) 홍충선 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.5
발행연도
2015.5
수록면
681 - 689 (9page)

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개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말한다. 정보주체의 민감한 정보를 포함하고 있는 개인정보는 유출시 각종 범죄에 악용될 수 있다. 이를 막기 위해 데이터를 공개하거나 배포하기 전에 개인 식별 요소를 제거하는 방법을 사용한다. 하지만 이름이나 주민등록번호 등의 식별자를 삭제 또는 변경하여 정보의 공개를 제한하더라도, 다른 데이터와 연결하여 분석하면 개인정보가 노출될 가능성이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스에 활용될 속성은 낮은 수준의 익명화를 수행하여 실제 사용될 정보의 유용성을 높이고, 그와 함께 연결 공격을 방지하여 하나의 원본 데이터 테이블에서 둘 이상의 익명화된 테이블을 동시에 제공할 수 있는 익명화 기법을 제안한다. 그리고 협조적 게임이론에 기반을 둔 실험을 통해 본 제안의 우수성을 입증한다.
#K-익명성 #L-다양성 #연결 공격 #게임 이론 #협조적 게임이론 #anonymization #k-anonymity #l-diversity #linking attack #game theory #cooperative game theory

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 사항
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
KISA google schola L. Sweeny / 2012 / k-anonymity : a model for protecting privacy / International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems 10(5):557~570 google schola A. Machanavajjhala / 2007 / L-Diversity: Privacy Beyond k-Anonymity / ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 1(1) google schola H. Kim / 2012 / Privacy Preserving for Statistical Anonymity / NIA Privacy Issues (2) google schola Roger A. McCain / 2010 / GAME THEORY : A Nontechnical Introduction to the Analysis of Strategy / World Scientific Publishing google schola

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