방향성이 있는 소셜 네트워크 데이터의 익명화 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 성민경 | - |
dc.contributor.author | 김수형 | - |
dc.contributor.author | 정연돈 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-07T00:35:17Z | - |
dc.date.available | 2021-09-07T00:35:17Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.issn | 1229-7739 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/109572 | - |
dc.description.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. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 방향성이 있는 소셜 네트워크 데이터의 익명화 기법 | - |
dc.title.alternative | An Anonymization Method for Directed Social Network Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 정연돈 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.39, no.6, pp.354 - 360 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보과학회논문지 : 데이타베이스 | - |
dc.citation.title | 정보과학회논문지 : 데이타베이스 | - |
dc.citation.volume | 39 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 354 | - |
dc.citation.endPage | 360 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001718442 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 소셜 네트워크 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 익명화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 프라이버시 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Social network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Anonymity | - |
dc.subject.keywordAuthor | Privacy | - |
dc.subject.keywordAuthor | k-anonymity | - |
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