로컬 차분 프라이버시 실제 적용 사례연구 : 프라이버시 보존형 설문조사

Vol. 30, No. 1, pp. 141-156, 2월. 2020
10.13089/JKIISC.2020.30.1.141, Full Text:
Keywords: Local Differential Privacy, data privacy, Privacy Preserving Survey, Randomized Response, Data Analysis
Abstract

차분 프라이버시는 데이터 프라이버시를 보존함과 동시에 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 기법으로써 프라이버 시 보존형 데이터 활용 분야에서 널리 적용되고 있다. 이러한 차분 프라이버시의 지역적 모델인 로컬 차분 프라이버 시 알고리즘은 무작위 응답을 기반으로 데이터 소유자가 직접 데이터를 가공 처리하여 공개한다. 따라서 개인은 데 이터 프라이버시를 보장받을 수 있으며, 데이터 분석가는 수집된 다수의 데이터를 통해 유용한 통계적 결과값을 도 출할 수 있다. 이러한 로컬 차분 프라이버시 기법은 세계적 기업인 Google, Apple, Microsoft에서 실질적으로 사 용자의 데이터를 수집 및 분석할 때 활용되고 있다. 본 논문에서는 현실에 실질적으로 활용되고 있는 로컬 차분 프 라이버시 기법에 대해 비교분석한다. 또한, 실제 적용 사례 연구로써 개인의 프라이버시가 결과의 신뢰성에 큰 영향 을 미치는 설문 및 여론조사 시나리오를 기반으로 로컬 차분 프라이버시 기법을 적용하여 현실에서의 활용 가능성에 대해 연구한다.

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Cite this article
[IEEE Style]
S. Jeong, D. Hong and C. Seo, "Case Study on Local Differential Privacy in Practice : Privacy Preserving Survey," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 30, no. 1, pp. 141-156, 2020. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.1.141.

[ACM Style]
Sooyong Jeong, Dowon Hong, and Changho Seo. 2020. Case Study on Local Differential Privacy in Practice : Privacy Preserving Survey. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 30, 1, (2020), 141-156. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.1.141.