데이터 공유체계의 프라이버시 데이터 비식별 메커니즘
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2021
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Korean
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학술저널
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1-3(3쪽)
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네트워크가 발달하고 데이터가 축적됨에 따라 현재에는 방대한 집합이 되어 빅데이터라는 이름으로 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 적극적인 적용이 진행되고 있는 인공지능의 경우 학습된 데이터양에 따라 정확도가 높아지기에 자연스럽게 빅데이터에 관한 연구가 동반될 수밖에 없다. 이처럼 학습모델의 발전을 위한 학습데이터가 요구되나 개인정보와 같은 민감한 데이터의 공유가 요구되는 의료 환경이나 금융환경에서의 데이터 공유가 어렵다. 이처럼 개인정보를 포함하는 데이터가 요구되는 환경에서는 해당 데이터의 식별이 불가하도록 하는 비식별화 적용이 요구되며, 비식별화된 데이터는 학습 데이터로서 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터를 포함하는 데이터 공유체계에서 적용할 수 있도록 차원 배열의 형태를 가지는 데이터 체계에 대해 무작위로 순서를 변경하고 암호화를 진행함으로써 데이터 간의 연관성을 찾기 어렵도록 하는 것을 목적으로 한다.
더보기As the network develops and data accumulates, it is now a vast set, and many studies are being conducted under the name of big data. In particular, in the case of artificial intelligence, which is being actively applied, the accuracy increases according to the amount of learned data, so research on big data is inevitably accompanied. Although learning data is required for the development of learning models, it is difficult to share data in a medical or financial environment that requires sharing of sensitive data such as personal information. In such an environment where data including personal information is required, de-identification is required to make the identification of the data impossible, and the de-identified data may not be valid as learning data. The purpose of this paper is to make it difficult to find a correlation between data by randomly changing the order and encrypting the data system in the form of a two-dimensional array so that it can be applied to a data sharing system that includes sensitive data.
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