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| 한글제목(Korean Title) |
오토인코더를 이용한 개인정보 식별 위험성 측정 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Method to Measure Personal Information Identification Risk Using Autoencoders |
| 저자(Author) |
유사라
신혜수
이기용
Sara Yu
Hyesoo Shin
Ki Yong Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0782 ~ 0784 (2023. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인은 가명•익명 처리를 진행해야 한다. 현재 개인정보 가명처리 위험성 검토 단계는 각 데이터의 특이정보만 확인할 뿐 데이터 간 조합을 통한 식별 여부를 반영하지 않는다. 또한 기존 예측확률 기반 식별 위험 스코어는 조합 개수가 상이해도 식별 위험도가 높은 사람을 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문은 개인정보 노출 위험도를 판별하기 위해 이상치 탐지 기법 중 오토인코더를 활용하여 대중적으로 발생한 특징을 학습하고 재구성 오류를 바탕으로 특정될 수 있는 개인의 여부를 파악하는 식별 위험 점수를 마련하여 위험성 검토 방안을 제시한다. 본 논문에서는 가상 데이터를 사용한 실험을 통해 제안 방법이 개인이 특정될 수 있는 사람에 대해 노출 위험도가 높게 측정됨을 확인하였고, 예측확률 기반 식별 위험성 탐지보다 재구성 오류를 기반으로한 식별 위험성 탐지가 더 높은 정확성을 보임을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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