방향성이 있는 소셜 네트워크 데이터의 익명화 기법An Anonymization Method for Directed Social Network Data
- Other Titles
- An Anonymization Method for Directed Social Network Data
- Authors
- 성민경; 김수형; 정연돈
- Issue Date
- 2012
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 소셜 네트워크; 익명화; 프라이버시; Social network; Anonymity; Privacy; k-anonymity
- Citation
- 정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.39, no.6, pp.354 - 360
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보과학회논문지 : 데이타베이스
- Volume
- 39
- Number
- 6
- Start Page
- 354
- End Page
- 360
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/109572
- ISSN
- 1229-7739
- Abstract
- 사용자의 프로필 정보, 사용자간 관계 등을 포함한 소셜 네트워크 데이터는 정부, 연구기관 등 제 3자에 배포되어 마케팅, 의학연구, 인간관계 분석 등 다양한 분야에 이용된다. 그러나 사용자의 민감한 정보가 데이터에 포함되어 있을 수 있으므로 배포 전 반드시 데이터 익명화 작업이 필요하다. 최근 소셜 네트워크 데이터 익명화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나 연구가 방향성이 있는 그래프로 모델화된 소셜 네트워크 데이터를 다룬 논문은 없다. 본 논문에서는 방향성이 있는 그래프로 모델화된 소셜 네트워크 익명화 모델과 두 가지 알고리즘을 제안한다. 알려진 바로는 본 논문이 방향성이 있는 그래프로 모델화된 소셜 네트워크 익명화 기법을 다룬 첫 번째 논문이다. 제안된 두 가지 알고리즘은 간선 추가 기법을 사용하여 소셜 네트워크 데이터를 익명화 하며, 실제 소셜 네트워크 데이터를 사용한 실험을 통해 성능을 평가하였다.
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