Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.1250-1253
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on trajectory data statistical queries of prefix trees satisfying differential privacy

차분 프라이버시를 만족하는 접두사 트리의 경로 데이터 통계 질의 연구

  • Ji Hwan Shin (Dept. of Artificial Intelligence Application, Kwangwoon University) ;
  • Ye Ji Song (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Kwangwoon University) ;
  • Jin Hyun Ahn (Dept. of Management Information System, Jeju National University) ;
  • Taewhi Lee (Smart Data Research Section, Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Dong-Hyuk Im (School of Information Convergence, Kwangwoon University)
  • 신지환 (광운대학교 인공지능응용학과) ;
  • 송예지 (광운대학교 인공지능융합학과) ;
  • 안진현 (제주대학교 경영정보학과) ;
  • 이태휘 (한국전자통신연구원 스마트데이터연구실) ;
  • 임동혁 (광운대학교 정보융합학부)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

최근 정보 기술의 급격한 발전으로 스마트폰이 우리의 일상 생활에 점점 더 많이 들어오고 있으며, 사용자들은 많은 서비스들을 누릴 수 있게 되었다. 위치 기반 서비스(LBS)의 경우 스마트폰에 탑재된 위치 확인 기능을 통해 음식점 추천, 길찾기 등 개인형 맞춤 서비스를 제공하며, 사용자는 간단한 동의를 통해 자신의 위치를 LBS 서버에 전송하게 된다. 이는 사용자의 개인정보 침해의 요소가 될 수 있으며, 사용자의 민감한 정보가 공개될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 경로 데이터의 민감 정점을 보호하고, 통계적 질의를 할 때, 절대적으로 개인정보를 보호할 수 있는 방법을 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No. 2021-0-00231, 빅데이터 대상의 빠른 질의 처리가 가능한 탐사 데이터 분석 지원 근사질의 DBMS 기술 개발, 40%)과 한국연구재단의 지원(No. NRF-2021R1F1A1054739), 과학기술정보통신부 및 정보통신기술진흥센터의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2023-2018-0-01417, 10%).