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통찰 - 데이터 프라이버시
데이터 재식별 위험 관리를 위한 차등 프라이버시 기반 데이터 합성
데이터 재식별 위험이 높은 경우를 중점적으로 다루면서, 차등 프라이버시 원칙과 보간 기술을 결합하여 효율적이고 안전한 데이터 공유 방안을 제안한다.
차별적 프라이버시를 위한 예산 재활용 프레임워크
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.
한정된 공개 데이터로 미리 학습된 차별화된 개인 모델
DP 훈련의 효율성을 향상시키기 위한 새로운 전략 소개
