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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.4
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 376 - 384 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.4.376
이용수
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오늘날 디지털 데이터가 개인이나 조직이 효과적인 의사 결정을 내리기 위해 필수 불가결한 자원으로 여겨짐에 따라 데이터 소유자와 사용자가 데이터를 거래할 수 있는 디지털 마켓이 데이터 확보 수단으로써 주목 받고 있다. 그러나 디지털 데이터, 특히 개인 데이터의 수집은 의도치 않은 프라이버시 침해를 야기할 수 있으며 이는 개인의 데이터 제공 의지를 저해하는 중요한 요인이다. 본 논문은 데이터 마켓 환경에서의 프라이버시 보호를 위해 차분 프라이버시 기술을 적용할 때, 데이터 판매자와 구매자 모두가 만족할 수 있는 가격과 노이즈 패러미터 ε값을 설정할 수 있는 협상 기법을 제안한다. 이를 위하여 우리는 데이터 소유자와 사용자간의 중개를 수행하는 마켓 관리자가 존재하는 데이터 마켓 프레임워크와, 매칭 이론과 루빈스타인 바게닝을 통해 2단계로 데이터의 가격과 노이즈 패러미터 ε값을 결정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법은 협상을 통해 불공평한 거래를 방지하고, 데이터 소유자와 사용자 중 어느 한 쪽에 치우침 없이 적정 수준의 ε값과 단위 가격을 결정할 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 마켓 프레임워크
4. 바게닝 기반 2단계 협상n
5. 실험
6. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Datacoup-Reclaim your personal data, [Online]. Available: https://datacoup.com/
DataStore, [Online]. Available: http://www.datastore.or.kr/
K. Nissim, et al, Differential Privacy: A Primer for a Non-technical Audience, 2017.
F. Mcsherry, Differential privacy for dummies, https://github.com/frankmcsherry/blog/blob/master/posts/2016-02-03.md
J. Tang, A, et al, Privacy Loss in Apple's Implementation of Differential Privacy on macOS 10.12, arXiv preprint arXiv:1709.02753, 2017.
F. Mcsherry, Differential privacy for dummies, https://github.com/frankmcsherry/blog/blob/master/posts/2016-02-03.md
J. Tang, A, et al, Privacy Loss in Apple's Implementation of Differential Privacy on macOS 10.12, arXiv preprint arXiv:1709.02753, 2017.
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