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K - 익명화

k-익명화 설명

준식별자 데이터

• 이름, 분류 최대 레벨, 분류 최소값, 분류 최대값, 가중치
• 예시

age,5,0,100,1
sex,1,0,2,2
tmp,5,0,10,5
surgery,2,0,10,3
length,2,0,100,6
location,5,0,100,4

데이터 예시

• 위 준식별자 데이터의 값들과 민감정보의 값
  • age,sex,tmp,surgery,length,location,민감정보
• 준식별자1,준식별자2, ..., 민감정보 의 형식
• 예시

27,2,0,1,49,6,N926
50,2,0,1,49,10,N760
36,1,0,1,50,8,nncd
36,1,0,1,50,8,nncd
46,1,0,1,50,10,N4110

익명화 결과 예시

• 준식별자 익명화 후 각 값들의 집합이 전부 k개 이상이어야 한다.

20-40,0-2,0-2,0-5,0-100,0-20,N926
40-60,0-2,0-2,0-5,0-100,0-20,N760
20-40,0-2,0-2,0-5,0-100,0-20,nncd
20-40,0-2,0-2,0-5,0-100,0-20,nncd
40-60,0-2,0-2,0-5,0-100,0-20,N4110

결론

• 데이터가 유출되어도 같은 데이터의 값이 k개 존재하기 때문에 공격자는 원본데이터를 유추하기 힘들다.
• k 값이 커질 수록 익명성은 증가하지만 배포 데이터의 정확도가 떨어진다.