스트리밍 데이터 환경에서 차분 프라이버시를 적용한 빈발 항목 집합의 갱신 지연 기법 (Lazy Update of Frequent Item set Mining with Differential Privacy in Streaming Data Environment)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 25권 / 2호 / 118 ~ 123페이지
· 저자명 : 이연희, 박석

초록

실시간으로 사용자의 정보를 수집하여 분석하는 데이터 마이닝은 여러 분야에서 사용되고 있다. 또한 사용자의 민감한 정보를 실시간으로 수집하여 빈발 항목 집합을 구하는 연구가 많이 되고 있다.
빈발 항목 집합들은 여러 사용자들로부터 얻어진 데이터이기 때문에 프라이버시 문제가 없어 보이지만 강력한 사전지식을 가진 공격자는 빈발 항목 집합으로부터 사용자의 정보를 추론할 수 있다. 이러한 공격자로부터 개인의 프라이버시를 지키기 위해 차분 프라이버시 기법을 적용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차분 프라이버시 기법을 적용하여 사용자 개인의 프라이버시를 보호할 수 있는 스트리밍 환경에서의 빈발 항목 집합 마이닝 기법을 제안하고자 한다.

영어초록

Data mining which collects and analyzes user information is used in many fields. There are many studies on how to collect frequent item sets by collecting user's sensitive information in this generation. Because most of the item sets are data obtained from several users, there seems to be no privacy problem. However, the attacker with strong prior knowledge can infer user information from frequent item set and supports. In order to protect personal privacy from the attacker, this study proposed a frequent item set mining technique in streaming environment that can protect privacy of users by applying differential privacy technique.

참고자료

· 없음