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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강준영 (공주대학교) 정수용 (공주대학교) 홍도원 (공주대학교) 서창호 (공주대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제30권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
945 - 956 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

차분 프라이버시를 만족하는 재현 데이터 생성을 위한 딥러닝 모델 활용 기술 연구
강준영 융합과학과 2021.01 학위논문

2020

차분 프라이버시를 만족하는 안전한 GAN 기반 재현 데이터 생성 기술 연구
강준영 ,  정수용 ,  홍도원 외 1명 정보보호학회논문지 2020.10 학술저널

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많은 응용프로그램들로부터 양질의 서비스를 제공받기 위해서 데이터 공개는 필수적이다. 하지만 원본 데이터를 그대로 공개할 경우 개인의 민감한 정보(정치적 성향, 질병 등)가 드러날 위험이 있기 때문에 원본 데이터가 아닌 재현 데이터를 생성하여 공개함으로써 프라이버시를 보존하는 많은 연구들이 제안되어왔다. 그러나 단순히 재현 데이터를 생성하여 공개하는 것은 여러 공격들(연결공격, 추론공격 등)에 의해 여전히 프라이버시 유출 위험이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 민감한 정보의 유출을 방지하기 위해, 재현 데이터 생성 모델로 주목받고 있는 GAN에 최신 프라이버시 보호 기술인 차분 프라이버시를 적용하여 프라이버시가 보존되는 재현 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 생성 모델은 레이블이 있는 데이터의 효율적인 학습을 위해 CGAN을 사용하였고, 데이터의 유용성 측면을 고려하여 기존 차분 프라이버시보다 프라이버시가 완화된 Rényi 차분 프라이버시를 적용하였다. 그리고 생성된 데이터의 유용성에 대한 검증을 다양한 분류기를 통해 실시하고 비교분석하였다.
#Synthetic Data #CGAN #Differential Privacy #Rényi Differential Privacy #Data Privacy

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 배경 지식
III. 재현 데이터 생성
IV. 실험
V. 결론
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Buczak, Anna L., Steven B., and Linda M. “Data-driven approach for creating synthetic electronic medical records.” BMC medical informatics and decision making 10(1), 59. Oct. 2010 google schola McLachlan, S., Kudakwashe D., and Thomas G. “Using the caremap with health incidents statistics for generating the realistic synthetic electronic healthcare record.” IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI). 2016 IEEE, 2016. pp. 439-448. Oct. 2016 google schola Choi, E., Biswal, S., Malin, B., Duke, J., Stewart, W. F. and Sun, J. “Generating multi-label discrete patient records using generative adversarial networks.” arXiv preprint arXiv:1703.06490. Mar. 2017 Narayanan, A, and Vitaly S. “Robust de-anonymization of larg sparse datasets.” 2008 IEEE Symposium on Security and Privacy, 2008 IEEE, pp. 111-125, May. 2008 google schola Sweeney, L. “Matching known patients to health records in Washington State data.” Available at SSRN 2289850, Jul. 2013 google schola

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