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NTIS 바로가기주관연구기관 | 공주대학교 Kongju National University |
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연구책임자 | 홍도원 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200012887 |
과제고유번호 | 1711126993 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-18 |
키워드 | 인공지능.딥러닝.차분 프라이버시.프라이버시 보존형 데이터 분석.데이터 비식별화.Artificial Intelligence.Deep Learning.Differential Privacy.Privacy-preserving data analysis.Data anonymization. |
□ 연구개요
네트워크 및 디지털 기술이 발전함에 따라, 온라인상에 축적되는 디지털 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 데이터들은 환산할 수 없을 정도로 매우 큰 잠재적 가치를 갖고 있으며, 공공 데이터를 다루는 국가 및 구글과 같은 세계적인 기업들은 데이터 활용을 통해 방대한 부가가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 분석 및 활용 시 발생하는 프라이버시 침해 문제는 큰 사회적 이슈로 대두되고 있으며 데이터의 원활한 활용이 크게 제약받고 있다. 이 연구과제에서 본 연구진은 강력한 프라이버시 보존 방식인 차분 프라이버
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