데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GPGPU를 이용한 익명화 알고리즘의 병렬처리 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Parallel Anonymization Algorithm Using General-purpose Graphics Processing Units |
| 저자(Author) |
정기정
이혁기
김수형
정연돈
Kijung Jung
Hyukki Lee
Soohyung Kim
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 32 NO. 01 PP. 0088 ~ 0098 (2016. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 다양한 기관과 기업들이 여러 분야에서 마이크로데이터를 생성하고 이를 배포하고 있다. 이 과정에서 개인을 식별할 수 있는 정보와 민감한 정보가 함께 배포되어 개인의 프라이버시가 유출될 수 있다. 안전한 마이크로데이터 배포를 위하여 k-anonymity와 이를 보완한 l-diversity 등의 프라이버시 모델들이 널리 활용되고 있다. 이 때, 프라이버시 모델을 만족하면서 동시에 데이터셋(dataset)의 정보 손실을 최소화 하는 것은 NP-Hard 문제이기 때문에, 적은 시간 안에 최적에 가까운 익명화 해를 찾으려는 다양한 근사 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 빅데이터 시대의 도래로 인해 배포되는 데이터의 크기와 속성의 수가 증가하면서 더 빠른 익명화의 필요성이 강조되고 있다. 따라서 본 논문에서 기존 익명화 알고리즘이 CPU 처리만을 가정한 순차적 연산임을 지적하고, GPGPU를 이용한 익명화 알고리즘의 병렬 처리 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 k-anonymity와 l-diversity를 만족시키기 위한 익명화 알고리즘의 수행 시간을 비교하여 제안 알고리즘의 성능 향상을 검증한다.
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영문내용
(English Abstract) |
In recent years, a number of organizations and companies have created and published microdata in various fields. Data privacy of individuals can be intruded if they are published with sensitive attributes and identifying attributes. As a result, privacy models, such as k-anonymity and l-diversity, are widely used for privacy-preserving microdata publishing. It is an NP-hard problem that satisfying privacy models with minimum information loss. Therefore, varied anonymization algorithms which find sub-optimal answers in less time are suggested. However, due to the advent of the big data era, the number of attributes and the size of datasets increase, hence a necessity for faster anonymization algorithms has been emerged. Thus, we point out the existing algorithms are serial computations which only consider CPU. Also we suggest a parallel anonymization algorithm using general-purpose graphics processing units. Moreover, we demonstrate the performance of the proposed algorithm by comparing with CPU-based algorithm.
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| 키워드(Keyword) |
데이터 프라이버시
익명화
GPGPU
Data privacy
Anonymization
GPGPU
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