ISO/IEC 20889: 두 판 사이의 차이
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*동형 비밀분산(homomorphic secret sharing) | *동형 비밀분산(homomorphic secret sharing) | ||
2021년 9월 15일 (수) 10:35 기준 최신판
- 비식별화 기술을 분류하기 위한 표준
WG5에서 작업[편집 | 원본 편집]
- 비식별 가이드라인을 개발한 그룹
- 영국 주도
비식별처리 기술[편집 | 원본 편집]
- De-identification techniques
통계 도구[편집 | 원본 편집]
- Statistical tools
- 표본 추출(sampling)
- 통계처리(aggregation)
암호화 도구[편집 | 원본 편집]
- Cryptographic tools
- 결정성 암호화(deterministic encryption)
- 순서보존 암호화(order-preserving encryption)
- 형태보존 암호화(format-preserving encryption)
- 동형 암호(homomorphic encryption)
- 동형 비밀분산(homomorphic secret sharing)
삭제 기술[편집 | 원본 편집]
- Suppression techniques
- 마스킹(masking)
- 로컬 삭제(local suppression)
- 레코드 삭제(record suppression)
가명화 기술[편집 | 원본 편집]
- Pseudonymization techniques
해부화[편집 | 원본 편집]
- Anatomization
일반화 기술[편집 | 원본 편집]
- Generalization techniques
- 라운딩(rounding)
- 상하단 코딩(top and bottom coding)
- 속성집합을 단일 속성값으로 결합(combining a set of attributes into a single attribute)
- 로컬 일반화(local generalization)
무작위화 기술[편집 | 원본 편집]
- Randomization techniques
- 잡음 추가(noise addition)
- 순열(permutation)
- 미세집합(microaggregation)
합성 데이터[편집 | 원본 편집]
- Synthetic data
정형 프라이버시 측정 모델[편집 | 원본 편집]
Formal privacy measurement model
K-익명성 모델[편집 | 원본 편집]
K-anonymity model
차분 프라이버시 모델[편집 | 원본 편집]
Differential privacy model
선형 민감도 모델[편집 | 원본 편집]
Linear sensitivity model
