L-다양성 편집하기

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[[분류:개인정보보호]]
[[분류:개인정보보호]][[분류:데이터 분석]]
[[분류:데이터 과학]]
 
;l-diversity; ℓ-diversity
;l-diversity; ℓ-diversity
;주어진 데이터 집합에서 함께 비식별되는 레코드들은 (동질 집합에서) 적어도 ℓ개의 서로 다른 민감한 정보를 가져야 하는 성질
;주어진 데이터 집합에서 함께 비식별되는 레코드들은 (동질 집합에서) 적어도 ℓ개의 서로 다른 민감한 정보를 가져야 하는 성질
* [[k-익명성]]에 대한 두 가지 공격, 즉 동질성 공격 및 배경지식에 의한 공격을 방어하기 위한 모델


*[[k-익명성]]에 대한 두 가지 공격, 즉 동질성 공격 및 배경지식에 의한 공격을 방어하기 위한 모델
== k-익명성의 취약점 ==
 
==k-익명성의 취약점==
 
;다양성의 부족 (lack of diversity)
;다양성의 부족 (lack of diversity)
 
* 비식별 조치 할 때 정보의 다양성을 고려하지 않음
*비식별 조치 할 때 정보의 다양성을 고려하지 않음
* 동일한 정보를 가진 (다양하지 않은) 레코드가 비식별되어 하나의 ‘동질 집합’으로 구성될 경우 동질성 공격에 무방비
*동일한 정보를 가진 (다양하지 않은) 레코드가 비식별되어 하나의 ‘동질 집합’으로 구성될 경우 동질성 공격에 무방비
 
;강한 배경지식 (strong background knowledge)
;강한 배경지식 (strong background knowledge)
* k-익명성은 '여자는 전립선염에 걸리지 않는다' 또는 '남자는 자궁암에 걸리지 않는다'와 같은 공격자의 배경지식을 고려하지 않아 이를 이용한 공격에 취약


*k-익명성은 '여자는 전립선염에 걸리지 않는다' 또는 '남자는 자궁암에 걸리지 않는다'와 같은 공격자의 배경지식을 고려하지 않아 이를 이용한 공격에 취약
== 적용 예시 ==
 
==적용 예시==
 
=== 조치 전 ===
 
* 선거인 명부
 
{| 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
|}
 
* 비식별화된 의료 데이터
 
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!구분
! 구분
!지역코드
! 이름
!연령
! 지역코드
!성별
! 연령
!질병
! 성별
!비고
! 비고
|-
|-
|1
| 1
|130**
| 1305*
|＜ 30
| ≤ 40
|*
| *
|전립선염
| 전립선염
| rowspan="4" |다양한 질병이
| rowspan="4" | 다양한 질병이
혼재되어 안전
혼재되어 안전
|-
|-
|2
| 4
|130**
| 1305*
|＜ 30
| ≤ 40
|*
| *
|전립선염
| 고혈압
|-
|-
|3
| 9
|130**
| 1305*
|＜ 30
| ≤ 40
|*
| *
|고혈압
| 위암
|-
|-
|4
| 10
|130**
| 1305*
|＜ 30
| ≤ 40
|*
| *
|고혈압
| 위암
|-
|-
|5
| 5
|1485*
| 1485*
|＞ 40
| ＞ 40
|*
| *
|위암
| 위암
| rowspan="4" |다양한 질병이
| rowspan="4" | 다양한 질병이
혼재되어 안전
혼재되어 안전
|-
|-
|6
| 6
|1485*
| 1485*
|＞ 40
| ＞ 40
|*
| *
|전립선염
| 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
| 7
|130**
| 1485*
|3*
| ＞ 40
|*
| *
|위암
| 고혈압
|-
|-
|11
| 8
|130**
| 1485*
|3*
| ＞ 40
|*
| *
|위암
| 고혈압
|-
|-
|12
| 2
|130**
| 1306*
|3*
| ≤ 40
|*
| *
|위암
| 전립선염
|}
| rowspan="4" | 다양한 질병이
 
* [[k-익명성]]에 대한 조치가 완료된 데이터셋이지만, 동질 집합내 다양성에 대한 고려가 부족
* 지역코드가 130으로 시작하는 30대 윤건우, 손윤서, 민우진, 허수민은 모두 '위암'인 것을 알 수 있음(동질성 공격)
* '여자는 전립선염에 걸릴 수 없다.'라는 배경지식에 의해 '이지민'은 고혈압이라는 것을 알 수 있음(배경지식에 의한 공격)
 
=== 조치 ===
 
* ℓ-다양성(ℓ=3)을 적용하여 추가 비식별조치한 데이터
 
{| class="wikitable"
!구분
!지역코드
!나이
!성별
!질병
!비고
|-
|1
|1305*
|≤ 40
|*
|전립선염
| rowspan="4" |다양한 질병이
혼재되어 안전
혼재되어 안전
|-
|-
|4
| 3
|1305*
| 1306*
|≤ 40
| ≤ 40
|*
| *
|고혈압
| 고혈압
|-
|-
|9
| 11
|1305*
| 1306*
|≤ 40
| ≤ 40
|*
| *
|위암
| 위암
|-
|-
|10
| 12
|1305*
| 1306*
|≤ 40
| ≤ 40
|*
| *
|위암
| 위암
|-
|5
|1485*
|＞ 40
|*
|위암
| rowspan="4" |다양한 질병이
혼재되어 안전
|-
|6
|1485*
|＞ 40
|*
|전립선염
|-
|7
|1485*
|＞ 40
|*
|고혈압
|-
|8
|1485*
|＞ 40
|*
|고혈압
|-
|2
|1306*
|≤ 40
|*
|전립선염
| rowspan="4" |다양한 질병이
혼재되어 안전
|-
|3
|1306*
|≤ 40
|*
|고혈압
|-
|11
|1306*
|≤ 40
|*
|위암
|-
|12
|1306*
|≤ 40
|*
|위암
|}
|}


* 동질 집합을 재조정 함으로써 지역코드에 대한 식별성은 올라가되, 개인의 질병은 유추할 수 없게 됨
== 같이 보기 ==
 
* [[k-익명성]]
== 추가 조치 ==
* [[t-다양성]]
 
* ℓ-다양성 모델에 의해 비식별되었더라도 쏠림 공격 및 유사성 공격을 방지하기 위해선 [[t-근접성]] 적용 필요
 
==같이 보기==
 
*[[k-익명성]]
*[[t-근접성]]
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