빅데이터 분석기사 필기 오답노트 - 익명성 검증 방법으로 적절하지 않은 것은?
익명성 검증 방법으로 적절하지 않은 것은? Q. 개인정보 비식별 조치에 대한 익명성 검증 방법으로 적절하지 않은 것은? ① l-다양성은 민감한 정보의 분포를 낮추어 추론 가능성을 더욱 낮추는 기법이다. ② k-익명성은 특정인임을 추론할 수 있는지 여부를 검토, 일정 확률 수준 이상 비식별되도록 하는 기법이다. ③ m-유일성은 원본 데이터와 동일한 속성 값의 조합이 비식별 결과 데이터에 최소 m개 존재해야 재식별 위험성이 낮아지는 것이다. ④ t-근접성은 전체 데이터 집합의 정보 분포와 특정 정보의 분포 차이를 t이하로 하여 추론을 방지한다. A. 정답 및 해설 * 추가 설명 비식별 조치에 대한 문제 자주 나오고 있는 편이다. 비중있게 확인할 필요성이 있다. 기법 의미 적용 k-익명성 특정인임을 추론할 수 있는지 여부를 검토, 일정 확률수준 이상 비식별 되도록 하는 기법 동일한 값을 가진 레코드 k개 이상으로 하여, 이 경우 특정 개인을 식별할 확률은 1/k이다. l-다양성 특정인 추