k-익명화 알고리즘에서 기계학습 기반의 k값 예측 기법 실험 및 구현

초록

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

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