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privacy2022sgrad
Table of Contents
Overview
Agenda
Term Project
Reading List
Overview
Title
: Introduction to Privacy
Provided by
: Dept. of Computer Engineering, Myongji University
Lead by
: Minho Shin (mhshin@mju.ac.kr, Rm5742)
Period
: Spring semester, 2022
Location
: 5701 at 5th Engineering Building
Time
: Wednesdays, 1pm to 4pm
Type
: Graduate Seminar
Goal of the class
This class aims to familiarize students with current research topics in Privacy area
Resources
Agenda
Term Project
Reading List
a_globally_optimal_k-anonymity_method_for_the_de-identification_of_health_data
최적의 k-익명화
건강 데이터 Set의 비식별화를 위한 OLA를 3개의 기존 k-익명 알고리즘과 비교
data_anonymization_using_pseudonym_system_to_preserve_data_privacy
데이터 개인 정보 보호를 위해 가명 시스템을 사용한 데이터 익명화
데이터 유출 위험을 해결하기 위한 인증 과정에서 생체 인증 방법 사용 제안
가명 작성 기법 채택으로 데이터베이스 기록을 익명으로 만들어 적절하게 보호하도록 함
efficient_systematic_clustering_method_for_k-anonymization
implementation_and_evaluation_of_an_efficient_secure_computation_system_using_r_for_healthcare_statistics
on_distributed_k-anonymization
privacy_preserving_e-health_data_sharing_in_cloud
secure_k-anonymization_over_encrypted
가명_데이터_활용연구_기술적_처리방법_및_기업의_활용방향을_중심으로
Data Privacy 보호 관점에서의 관리/통제, 3자 제공 관점에서의 관리 필요
우리나라의 명확치 않은 데이터 활용에 대한 법적 근거 등으로 시장 위축
적절한 비식별 조치 기준 및 위험도 판단 기준 수립 준비를 요하는 논문
개인정보_비식별_제도_해외_동향_및_사례
해외 각국의 비식별 제도(미국,EU,일본 등)를 비교하고, 우리나라 비식별 제도 현황과 개선점 도출
개인정보 비식별 조치를 위한 데이터 상황 기반의 위험도 측정에 관한 새로운 방법
개인정보_비식별화_역추적을_위한_머신러닝_활용에_대한_연구_제시
경로정보 개인 비식별화를 위한 K-익명성의 K값에 따른 데이터 활용과 익명성의 상충관계
관계형 데이터베이스에서 데이터 그룹화를 이용한 익명화 처리 기법
데이터_3법_시대의_익명화된_데이터_활용에_대한_제언
데이터_비식별화를_이용한_빅데이터_통합
비식별_처리_데이터에_대한_정보손실_측정방법_조사연구
빅데이터_개인정보보호_가이드라인(안)의_개선_방향에_관한_연구
시민단체가 정보주체 인권 및 프라이버시 침해를 이유로 강력히 반대
현 가이드라인의 한계점 분석 등 빅데이터 안전 활용 관련 제도적 정비 방안 논의
빅데이터_활용_및_사업을_위한_비식별화_전략
의료정보의_관리와_비식별화에_관한_법제_과제
이동_컴퓨팅_환경에서_사용자의_익명성과_프라이버시_보장_방안
프라이버시 보호와 데이터 유용성 향상을 위한 서비스 기반의 안전한 익명화 기법
class/privacy2022sgrad.txt
· Last modified: 2022/03/03 13:55 by
mhshin
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