Anonymization Techniques Suitable for Real Medical Datasets

실제 의료 데이터 분석을 통한 데이터 익명화 방법 제시

정부, 병원, 공공기관, 기업 등에서 많은 양의 개인 정보를 수집하고, 다양한 목적으로 수집한 데이터를 공개하기도 한다. 프라이버시 보호를 위해 공개할 데이터를 어떻게 익명화를 할 것인지 많은 연구가 되었지만, 알고리즘 적용의 어려움과 데이터에 대한 비현실적인 가정 때문에 실제 데이터에 적용되는 사례는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 먼저 다양한 익명화 방법에 대한 분류를 하고, 장단점을 살펴본다. 그리고 의료기관에서 의료 데이터를 공개하는 경우를 고려하여 실제 의료 데이터가 갖는 특징을 파악하고, 의료 데이터에 적용할 수 있는 프라이버시 모델(privacy model) 과 알고리즘에 적용하기 위한 의료데이터의 기본 형태에 대해 제시한다.