L-다양성
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(Redirected from T-다양성)
- l-diversity; ℓ-diversity
- 주어진 데이터 집합에서 함께 비식별되는 레코드들은 (동질 집합에서) 적어도 ℓ개의 서로 다른 민감한 정보를 가져야 하는 성질
- k-익명성에 대한 두 가지 공격, 즉 동질성 공격 및 배경지식에 의한 공격을 방어하기 위한 모델
k-익명성의 취약점[edit | edit source]
- 다양성의 부족 (lack of diversity)
- 비식별 조치 할 때 정보의 다양성을 고려하지 않음
- 동일한 정보를 가진 (다양하지 않은) 레코드가 비식별되어 하나의 ‘동질 집합’으로 구성될 경우 동질성 공격에 무방비
- 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
적용 예시[edit | edit source]
조치 전[edit | edit source]
- 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 |
- 비식별화된 의료 데이터
구분 | 지역코드 | 연령 | 성별 | 질병 | 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
|
10 | 130** | 3* | * | 위암 | |
11 | 130** | 3* | * | 위암 | |
12 | 130** | 3* | * | 위암 |
- k-익명성에 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[edit | edit source]
- ℓ-다양성(ℓ=3)을 적용하여 추가 비식별조치한 데이터
구분 | 지역코드 | 나이 | 성별 | 질병 | 비고 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 1305* | ≤ 40 | * | 전립선염 | 다양한 질병이
혼재되어 안전 |
4 | 1305* | ≤ 40 | * | 고혈압 | |
9 | 1305* | ≤ 40 | * | 위암 | |
10 | 1305* | ≤ 40 | * | 위암 | |
5 | 1485* | > 40 | * | 위암 | 다양한 질병이
혼재되어 안전 |
6 | 1485* | > 40 | * | 전립선염 | |
7 | 1485* | > 40 | * | 고혈압 | |
8 | 1485* | > 40 | * | 고혈압 | |
2 | 1306* | ≤ 40 | * | 전립선염 | 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
추가 조치[edit | edit source]
- ℓ-다양성 모델에 의해 비식별되었더라도 쏠림 공격 및 유사성 공격을 방지하기 위해선 t-근접성 적용 필요