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[[분류:데이터 과학]][[분류:개인정보보호]] ;K-anonymity ;특정 개인을 식별할 수 없도록 전체 데이터셋에 동일 값 레코드 k개 이상 존재하도록 하는 비식별 모델 * 공개된 데이터에 대한 연결공격(linkage attack) 등 취약점을 방어하기 위해 사용 == 공개 데이터의 취약점 == * '''개인정보를 포함한 공개 데이터''' ** 일반적으로 활용하는 데이터에는 이름, 주민등록번호 등과 같이 개인을 직접 식별할 수 있는 데이터는 삭제(아래 비식별 전 데이터) ** 그러나 활용 정보의 일부가 다른 공개되어 있는 정보 등과 결합하여 개인을 식별하는 문제([[연결 공격]])가 발생 가능(아래 선거인명부) * '''연결 공격(linkage attack)''' ** 예를 들어, 비식별 전 데이터가 선거인명부와 지역 코드, 연령, 성별에 의해 결합되면, 개인의 민감한 정보인 병명이 드러날 수 있음 ** (ex) 김민준 (13053, 28, 남자)→ 환자 레코드 1번→ 전립선염 ** 미국 매사추세츠 주, ‘선거인명부’와 ‘공개 의료데이터’가 결합하여 개인의 병명 노출 사례 == k-익명성 적용 예시 == * 비식별 전 데이터 {| class="wikitable" ! 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 |} * 선거인명부(공개된 데이터) {| class="wikitable" ! 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 ** 주어진 데이터 집합에서 같은 값이 적어도 k개 이상 존재하도록 하여 쉽게 다른 정보로 결합할 수 없도록 함 ** 데이터 집합의 일부를 수정하여 모든 레코드가 자기 자신과 동일한(구별되지 않는) k-1개 이상의 레코드를 가짐 ** 예를 들어, 위의 의료 데이터가 비식별 조치된 아래 표에서 1~4, 5~8, 9~12 레코드는 서로 구별되지 않음 {| class="wikitable" ! 구분 ! 지역코드 ! 연령 ! 성별 ! 질병 ! 비고 |- | 1 | 130** | < 30 | * | 전립선염 | rowspan="4" | 다양한 질병이 혼재되어 안전 |- | 2 | 130** | < 30 | * | 전립선염 |- | 3 | 130** | < 30 | * | 고혈압 |- | 4 | 130** | < 30 | * | 고혈압 |- | 5 | 1485* | > 40 | * | 위암 | rowspan="4" | 다양한 질병이 혼재되어 안전 |- | 6 | 1485* | > 40 | * | 전립선염 |- | 7 | 1485* | > 40 | * | 고혈압 |- | 8 | 1485* | > 40 | * | 고혈압 |- | 9 | 130** | 3* | * | 위암 | rowspan="4" | 모두가 동일 질병으로 취약 * ([[l-다양성]] 등 적용 필요) |- | 10 | 130** | 3* | * | 위암 |- | 11 | 130** | 3* | * | 위암 |- | 12 | 130** | 3* | * | 위암 |} == 조치 결과 == * 비식별된 데이터 집합에서는 공격자가 정확히 어떤 레코드가 공격 대상인지 알아낼 수 없음 ** (예시) 위 예시에서 선거인명부의 김민준은 비식별 조치된 레코드 1~4에 속하며, 전립선염 또는 고혈압 모두 될 수 있음 * 여기서, 같은 속성자 값들로 비식별된 레코드들의 모임을 '동일 속성자 값 집합(equivalent class, [[동질 집합]])'이라고 함 ※ (예시) 위 비식별된 데이터 레코드 1~4, 5~8, 9~12 == 같이 보기 == * [[개인정보 비식별]] * [[L-다양성|L-다양성(L-diversity)]] * [[T-근접성|T-근접성(T-closeness)]] * [[차분 프라이버시|차분 프라이버시(Differential Privacy)]]
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