정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
가명정보 결합 활성화를 위한 차분 프라이버시 기반 프라이버시 보호 결합률 사전 계산 |
| 영문제목(English Title) |
Privacy-preserving Pre-computation of Join Selectivity using Differential Privacy for the Proliferation of Pseudonymized Data Combination |
| 저자(Author) |
이협진
김종선
정연돈
Hyubjin Lee
Jong Seon Kim
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 03 PP. 0250 ~ 0255 (2022. 03) |
한글내용
(Korean Abstract) |
데이터 3법이 시행되면서 다양한 분야의 가명정보를 지정된 전문기관을 통해 결합하여 활용할 수 있게 되었다. 전체 데이터를 결합하기 전에 전문기관은 두 가명정보 간의 결합률을 사전에 확인할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 하지만 기존의 결합률 사전 계산 방식은 프라이버시 침해가 발생할 수 있는 취약점을 가지고 있다. 본 논문은 전문기관이 제공하는 임의의 일회성 키값을 사용하여 결합 의뢰기관들이 단방향 해시 기법을 통해 데이터를 익명 처리 후 전문기관에 전달하는 방법과 전문기관에서 결합률 사전 계산 시 차분 프라이버시를 보장하는 프라이버시 보호 결합률 계산 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 의뢰기관이 전문기관에 제공하는 데이터의 익명성을 보장하며, 기존의 결합률 사전 계산 방법에서 발생할 수 있는 프라이버시 침해를 방지한다. 실험을 통해 제안 기법이 차분 프라이버시를 만족하면서도 유용한 결합률을 산출함을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
With the enforcement of 3 data acts, pseudonymized information from various domains can be joined through certified expert agencies. Before joining all pseudonymized information, the expert agency provides a service that can compute the join selectivity in advance. However, the existing join selectivity pre-computation methods have vulnerabilities that can lead to privacy breaches. In this paper, we propose a privacy-preserving join selectivity pre-computation method that uses randomly generated one-time key values provided by the expert agency for anonymizing data through a one-way hash technique, and ensures differential privacy when pre-computing join selectivity. The proposed method ensures the anonymity of the data sent by the join requesting institutions to the expert agency and prevents privacy breaches that may occur in the previous join selectivity pre-computation methods. The experimental results showed that the proposed method provided effective join selectivity while satisfying differential privacy. |
| 키워드(Keyword) |
가명정보 결합
결합률 계산
차분 프라이버시
프라이버시 보호
pseudonymized data combination
join selectivity computation
differential privacy
privacy preservation
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