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개인정보 보호를 고려한 딥러닝 학습 데이터 자동 생성 방안 연구
A Study of Automatic Deep Learning Data Generation by Considering Private Information Protection
초록
수집된 대량의 데이터셋이 딥러닝 학습데이터로 사용되기 위해서는 주민번호, 질병 정보등과 같이 민감한 개인정보는 해커에게 노출되지 않도록 값을 변경하거나 암호화해야 하고 구축된 딥러닝 모델의 구조와 일치 하도록 데이터를 재구성 해주어야 한다. 현재, 이러한 작업은 전문가에 의해 수동으로 이루어지기 때문에, 시간과 비용이 많이 소요 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 과정에서 개인정보 보호를 위한 데이터 처리 작업을 자동으로 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 데이터 일반화에 기반한 개인정보 보호 작업을 수행하고 원형큐를 사용하여 데이터 재구성 작업을 수행한다. 제안된 기법의 타당성을 검증하기 위해, C언어를 사용하여 직접 구현하였다. 검증 결과, 데이터 일반화가 정상적으로 수행되고 딥러닝 모델에 맞는 데이터 재구성이 제대로 수행됨을 확인 할 수 있었다.
키워드
Privacy Protection; Deep Learning; Data Pre-processing; Machine Learning; 개인 정보 보호; 딥러닝; 데이터 전처리; 기계 학습
- 제목
- 개인정보 보호를 고려한 딥러닝 학습 데이터 자동 생성 방안 연구
- 제목 (타언어)
- A Study of Automatic Deep Learning Data Generation by Considering Private Information Protection
- 저자
- 장성봉
- 발행일
- 2024-01
- 저널명
- 문화기술의 융합
- 권
- 10
- 호
- 1
- 페이지
- 435 ~ 441
- 언어
- KOR
- 출판사
- 국제문화기술진흥원
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 7 페이지
- ISSN
- E 2384-0366
P 2384-0358