
데이터 재식별 위험이 높은 경우를 중점적으로 다루면서, 차등 프라이버시 원칙과 보간 기술을 결합하여 효율적이고 안전한 데이터 공유 방안을 제안한다.


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데이터 재식별 위험 관리를 위한 차등 프라이버시 기반 데이터 합성



차별적 프라이버시 메커니즘은 일반적으로 엄격한 프라이버시 예산으로 인해 데이터 유용성을 저하시키지만, 예산 재활용 차별적 프라이버시(BR-DP) 프레임워크는 기존 차별적 프라이버시 메커니즘의 유용성을 높이면서도 프라이버시를 보장할 수 있다.



차별적 프라이버시를 위한 예산 재활용 프레임워크



DP 훈련의 효율성을 향상시키기 위한 새로운 전략 소개



한정된 공개 데이터로 미리 학습된 차별화된 개인 모델
