차분 프라이버시: Difference between revisions
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프라이버시를 정량적으로 모델화하여 프라이버시 보호 정도를 측정할 수 있는 기술·방법론 | |||
== 라플라스 매커니즘 == | |||
데이터의 분포를 유지하고 본래의 통계적 의미를 해치지 않으면서 노이즈를 추가하는 [[PPDM]] 기술 | |||
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* 질의 결과 생성되는 결과값은 원본 데이터를 대상으로 한 질의 결과 값과 유사값으로 유지지 | |||
* [http://content.research.neustar.biz/blog/differential-privacy/WhiteQuery.html 테스트 사이트] | |||
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Latest revision as of 11:00, 24 April 2021
- Differential Privacy
프라이버시를 정량적으로 모델화하여 프라이버시 보호 정도를 측정할 수 있는 기술·방법론
라플라스 매커니즘[edit | edit source]
데이터의 분포를 유지하고 본래의 통계적 의미를 해치지 않으면서 노이즈를 추가하는 PPDM 기술
- 작업자의 쿼리 마다 라플라스 분포에 기반하여 노이즈를 추가한 결과 제공
- 질의 결과 생성되는 결과값은 원본 데이터를 대상으로 한 질의 결과 값과 유사값으로 유지지
- 테스트 사이트
유형[edit | edit source]
- Trusted Curator
- 원본 데이터를 그대로 제공하고 큐레이터가 노이즈 추가
- Curator
- 데이터에 노이즈를 추가해서 제공
