k-익명성 보장 비식별 빅데이터의 빈발패턴 정확도 향상 기술

• 영문명: Assurance of k-anonymity Non-identification Bigdata’s Frequent-Pattern Accuracy Enhancement Research
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: JIN SHU YAN 이원석(Won Suk Lee)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 76~79쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

최근 스마트폰, 사물 인터넷 기기들이 보편화됨에 따라 해당 기기들에서 발생하여 쌓인 빅데이터 속에 포함된 개인 식별정보 유출로 인한 피해가 예상되고 있다. 이에 대해 특정 개인식별 속성의 삭제 또는 암호화를 통한 개인정보 보호기법이 제안되고 있지만 암호화되지 않은 생일, 성별, 주소 등의 정보를 외부 정보와 연결하여 개인을 식별하는 공격의 위험성이 존재한다. 이를 막기위한 방법으로 k-익명성(k-Anonymity) 프라이버시 모델을 활용한 비식별화 기법들이 주로 제안되었으나 이를 사용하여 개인정보 보호한 데이터로 찾은 빈발패턴 결과들은 그 정확도가 저하되는 결과가 발생된다. k-익명성 방법을 사용한 데이터로 변환된 트랜잭션으로 찾은 빈발패턴 결과를 보완하여, 빈발패턴의 정확도를 향상시키며, 결과를 보정하는 기법을 연구하였다.

목차

요약

1. 서론

2. 본론

3. 결론

참고문헌