K-익명성

K-anonymity

특정 개인을 식별할 수 없도록 전체 데이터셋에 동일 값 레코드 k개 이상 존재하도록 하는 비식별 모델

예시

• 비식별 전 데이터

구분	지역 코드	연령	성별	질병
1	13053	28	남	전립선염
2	13068	21	남	전립선염
3	13068	29	여	고혈압
4	13053	23	남	고혈압
5	14853	50	여	위암
6	14853	47	남	전립선염
7	14850	55	여	고혈압
8	14850	49	남	고혈압
9	13053	31	남	위암
10	13053	37	여	위암
11	13068	36	남	위암
12	13068	35	여	위암

• 선거인 명부

구분	이름	지역코드	연령	성별
1	김민준	13053	28	남
2	박지훈	13068	21	남
3	이지민	13068	29	여
4	최현우	13053	23	남
5	정서연	14853	50	여
6	송현준	14850	47	남
7	남예은	14853	55	여
8	성민재	14850	49	남
9	윤건우	13053	31	남
10	손윤서	13053	37	여
11	민우진	13068	36	남
12	허수빈	13068	35	여

• 지역코드 13053에 사는 28세 남자 김민준은 전립선염에 걸렸음을 재식별

• 비식별 조치 결과

구분	이름	지역코드	연령	성별	비고
1	130**	＜ 30	*	전립선염	다양한 질병이 혼재되어 안전
2	130**	＜ 30	*	전립선염
3	130**	＜ 30	*	고혈압
4	130**	＜ 30	*	고혈압
5	1485*	＞ 40	*	위암	다양한 질병이 혼재되어 안전
6	1485*	＞ 40	*	전립선염
7	1485*	＞ 40	*	고혈압
8	1485*	＞ 40	*	고혈압
9	130**	3*	*	위암	모두가 동일 질병으로 취약 (l-다양성 등 적용 필요)
10	130**	3*	*	위암
11	130**	3*	*	위암
12	130**	3*	*	위암

같이 보기

• 개인정보 비식별
• L-다양성(L-diversity)
• T-근접성(T-closeness)
• 차분 프라이버시(Differential Privacy)