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암호화된 데이터에 대한 프라이버시를 보존하는 k-means 클러스터링 기법Privacy-Preserving k-means Clustering of Encrypted Data
- Other Titles
- Privacy-Preserving k-means Clustering of Encrypted Data
- Issue Date
- 2018
- Publisher
- 한국정보보호학회
- Keywords
- Privacy-preserving clustering; Fully homomorphic encryption; k-means clustering
- Citation
- 정보보호학회논문지, v.28, no.6, pp.1401 - 1414
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 정보보호학회논문지
- Volume
- 28
- Number
- 6
- Start Page
- 1401
- End Page
- 1414
- ISSN
- 1598-3986
- Abstract
- k-means 클러스터링 알고리즘은 주어진 데이터를 비슷한 k개의 그룹으로 묶어서 시장 세분화나 의료연구 등의다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 사용자 데이터를 노출하지 않고 암호화하여 외부 서버에 저장하는 환경에서 프라이버시를 보존하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 분산된 서버에 평문으로 저장된 데이터를다자간 계산프로토콜을 기반으로 수행된 기존 클러스터링 알고리즘 연구와 비교했을 때 제안하는 기법은 모든 데이터를 안전하게 암호문으로 저장할 수 있다는 뚜렷한 장점이 있다. 데이터 간의 거리를 측정하고 비교하기 위해서 덧셈과 곱셈 연산이 가능한 완전동형암호로 데이터를 암호화한다. 프로토콜 수행과정에서 사용자 데이터의 안전성을분석하고 통신량과 연산량을 다른 연구들과 비교한다.
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- Appears in
Collections - School of Cyber Security > Department of Information Security > 1. Journal Articles
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