한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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- Pages.351-353
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- 2015
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
일반화와 데이터 삽입을 이용한 익명화 처리 기법
A de-identification technique using generalization and insert a salt data
- Park, Jun-Bum (University of Science and Technology) ;
- Cho, Jin-Man (Electronics and Communications Research Institute) ;
- Choi, Dae-Seon (Electronics and Communications Research Institute) ;
- Jin, Seung-Hun (Electronics and Communications Research Institute)
- 발행 : 2015.04.22
초록
공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가 등의 이유로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 인터넷상에 노출된 사용자들의 개인정보들은 연결공격(linkage attack), 배경지식 공격(background attack)으로 프라이버시를 침해할 수 있다. 이를 막기 위해 관계형 데이터베이스에서는 대표적으로 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 l-다양성(l-diversity), t-밀집성(t-closeness)이라는 익명화 모델이 제안되었으며 계속해서 익명화 알고리즘의 성능은 개선되고 있다. 하지만 k-익명성, l-다양성, t-밀집성 모델의 조건을 만족하기 위해서는 준식별자(quasi-identifier)를 일반화(generalization)처리 해주어야 하는데 이 과정에서 준식별자의 가치를 손실된다는 단점이 있다. 본 논문에서 준식별자의 정보 손실을 최소화하기 위해 k-익명성 모델을 만족시키는 과정에서 일반화와 데이터를 삽입을 사용하는 익명화 처리하는 방법을 제안한다.
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