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AI 국어 [1003664] · MS 2020 · 쪽지

2024-02-17 00:32:44
조회수 4,104
3

2024학년도 리트 4~6, 지문분석 #학습자료

게시글 주소: https://m.orbi.kr/00067306129

	k라니...
	이해국어

읽다가 처음에 뿜었던 지문입니다 ㄷㄷ

k라니...

어찌되었든 공부하는데 사용하시는 건 괜찮지만, 상업적 사용은 금합니다.

	지문에 대한 세부 분석
	이해국어

[1문단]

금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 생성되는 빅데이터는 많은 경우 개인정보를 포함하고 있어 데이터를 활용하는 과정에서 민감한 개인정보가 유출될 가능성이 있다. 따라서 빅데이터 구축 과정에서 개인정보의 전부 또는 일부를 삭제하거나 대체함으로써 개인의 신원이 드러나지 않도록 하면서도 해당 데이터의 활용성을 최대한 유지할 수 있도록 하는 개인정보 비식별화 기술을 사용한다.

1번째 부분: "금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 생성되는 빅데이터는 많은 경우 개인정보를 포함하고 있어 데이터를 활용하는 과정에서 민감한 개인정보가 유출될 가능성이 있다." #빅데이터 #개인정보 #유출

여기에서 "빅데이터"와 "개인정보", 그리고 "유출"은 중요한 키워드입니다. 이 문장은 빅데이터가 다양한 분야에서 생성되며 이 과정에서 개인정보가 포함될 수 있고, 이는 개인정보 유출의 위험을 내포하고 있다는 사실을 지적합니다. 빅데이터의 활용성과 개인정보 보호 사이의 긴장 관계를 설명하며, 데이터 활용의 위험성을 강조합니다.

2번째 부분: "따라서 빅데이터 구축 과정에서 개인정보의 전부 또는 일부를 삭제하거나 대체함으로써 개인의 신원이 드러나지 않도록 하면서도 해당 데이터의 활용성을 최대한 유지할 수 있도록 하는 개인정보 비식별화 기술을 사용한다." #개인정보비식별화기술 #신원보호 #데이터활용성

이 부분에서는 "개인정보 비식별화 기술"이라는 키워드가 중요하며, 이 기술의 목적은 개인의 신원 보호와 데이터 활용성의 균형을 찾는 것입니다. 개인정보를 삭제하거나 대체함으로써 신원이 드러나지 않도록 하는 동시에, 데이터의 유용성을 유지하려는 노력이 강조됩니다. 이는 개인정보 보호와 데이터 활용 사이의 균형을 찾는 현대적 접근 방식을 반영합니다.

[2문단]

데이터 집합에서 정보를 표현하는 최소 단위를 속성이라고 하고 다양한 속성들의 조합으로 표현된 하나의 정보를 레코드라고 한다. 데이터 집합은 이 레코드들의 집합이다. 비식별화 기술은 속성을 식별자, 준식별자, 일반속성, 민감속성으로 구분한다. 주민번호와 같이 그 자체만으로도 누구인지 식별 가능한 속성이 식별자이다. 반면에 성별, 연령, 주소와 같이 개인에 대한 직접적인 식별은 불가능하지만 이들 속성이 결합하면 개인에 대한 식별이 가능해지는 속성을 준식별자라고 한다. 성별, 이름, 연령으로 구성되어 있는 원본 데이터 집합이 있을 때, 이름에서 성씨만을 남겨 비식별 데이터 집합을 만들었다고 하자. 비록 이름은 성만 남기고 가려져 있지만 남성이 유일하거나, 성이 이씨이면서 35세인 사람이 유일하다면, 원본에 이 두 사람이 포함된 사실을 알면서 이들 각자의 유일한 속성값 조합을 미리 알고 있는 사람은 특정 개인을 재식별할 수 있다. 일반적으로 개인정보는 개인의 여러 속성과 결합하여 사용된다. 익명 데이터라도 여러 속성과 결합하면 유일한 속성값 조합이 새로 생기게 되며 이에 따라 특정 개인이 재식별되는 불완전한 비식별 데이터 집합이 된다.

1번째 부분: "데이터 집합에서 정보를 표현하는 최소 단위를 속성이라고 하고 다양한 속성들의 조합으로 표현된 하나의 정보를 레코드라고 한다. 데이터 집합은 이 레코드들의 집합이다." #속성 #레코드 #데이터집합

이 문장은 데이터 구조의 기본을 설명합니다. "속성"은 데이터의 가장 작은 단위이며, 여러 속성이 결합하여 "레코드"를 형성합니다. 이러한 레코드들이 모여 "데이터 집합"을 이룹니다. 이 구조적 이해는 데이터를 다루는 모든 과정의 기본이 됩니다.

2번째 부분: "비식별화 기술은 속성을 식별자, 준식별자, 일반속성, 민감속성으로 구분한다." #비식별화기술 #식별자 #준식별자 #일반속성 #민감속성

비식별화 기술의 핵심은 데이터 속성을 이러한 네 가지 유형으로 분류하여 개인정보 보호 수준을 결정하는 것입니다. 이 구분은 데이터를 안전하게 처리하고 개인의 프라이버시를 보호하는 데 필수적인 기초입니다.

3번째 부분: "성별, 이름, 연령으로 구성되어 있는 원본 데이터 집합이 있을 때, 이름에서 성씨만을 남겨 비식별 데이터 집합을 만들었다고 하자." #원본데이터집합 #비식별데이터집합 #성씨

비식별화 과정의 예를 들어, 데이터 중 일부 정보를 수정하거나 제거하여 개인을 직접 식별할 수 없도록 하는 방법을 보여줍니다. 하지만 이러한 접근법이 항상 완벽한 보호를 제공하는 것은 아닙니다.

4번째 부분: "비록 이름은 성만 남기고 가려져 있지만 남성이 유일하거나, 성이 이씨이면서 35세인 사람이 유일하다면, 원본에 이 두 사람이 포함된 사실을 알면서 이들 각자의 유일한 속성값 조합을 미리 알고 있는 사람은 특정 개인을 재식별할 수 있다." #재식별 #유일한속성값조합

이 문장은 비식별화된 데이터에서도 특정 조건 하에서 개인을 재식별할 수 있는 가능성을 지적합니다. 이는 비식별화 과정이 개인정보 보호를 위한 중요한 단계임에도 불구하고, 완전한 비식별화를 보장하기 어려울 수 있음을 시사합니다.

[3문단]

k-익명성은 특정 개인을 추정할 가능성을 1/k 이하로 낮추는 비식별화 기술로 원본 데이터 집합의 식별자나 준식별자 속성에 대해서만 마스킹, 범주화 등을 수행하여 유사한 준식별자 속성값들을 동일하게 만드는 작업을 수행한다. 마스킹은 홍길동을 홍으로 바꾸는 것이고 범주화는 35세를 30대로 바꾸는 식이다. 이렇게 만든 비식별 데이터 집합에서 준식별자 속성값들이 모두 동일한 레코드들의 집합을 동질집합이라고 하며 이때 레코드들의 수를 동질집합의 크기라고 한다. k-익명성은 비식별 처리로 만들어진 동질집합의 크기가 k개 미만인 동질집합을 모두 삭제하여 동질집합의 크기가 k개 이상 될 수 있도록 만든다. k가 2일 때 원본 데이터 집합에 있는 특정 개인의 준식별자를 미리 알고 있어도 비식별 데이터 집합만을 보고 원본의 특정 개인을 재식별하는 것은 불가능하다. 그러나 개인 추정 가능성은 존재한다. 즉 특정하고자 하는 개인이 속한 동질집합의 크기가 k일 때 이 특정 개인이 k명 중의 한 명임을 추정할 수 있으므로 1/k의 확률로 개인 추정이 가능하다.

1번째 부분: "k-익명성은 특정 개인을 추정할 가능성을 1/k 이하로 낮추는 비식별화 기술로 원본 데이터 집합의 식별자나 준식별자 속성에 대해서만 마스킹, 범주화 등을 수행하여 유사한 준식별자 속성값들을 동일하게 만드는 작업을 수행한다." #k익명성 #비식별화기술 #식별자 #준식별자 #마스킹 #범주화

k-익명성의 정의와 목적을 설명합니다. 이 기술의 핵심은 원본 데이터 집합에서 개인을 직접 식별할 수 있는 정보를 처리하여, 특정 개인을 추정할 가능성을 낮추는 것입니다. 마스킹(예: "홍길동"을 "홍"으로 바꾸기)과 범주화(예: "35세"를 "30대"로 바꾸기)는 이를 실현하는 대표적인 방법입니다.

2번째 부분: "이렇게 만든 비식별 데이터 집합에서 준식별자 속성값들이 모두 동일한 레코드들의 집합을 동질집합이라고 하며 이때 레코드들의 수를 동질집합의 크기라고 한다." #동질집합 #레코드

동질집합의 개념을 도입하여, 비식별화 과정에서 생성된 유사한 준식별자 속성값을 가진 레코드들의 그룹을 정의합니다. 이는 k-익명성을 적용하는 데 있어 중요한 단위가 됩니다.

3번째 부분: "k-익명성은 비식별 처리로 만들어진 동질집합의 크기가 k개 미만인 동질집합을 모두 삭제하여 동질집합의 크기가 k개 이상 될 수 있도록 만든다." #k익명성 #동질집합의크기

k-익명성을 실현하기 위한 구체적인 조치를 설명합니다. 즉, 각 동질집합 내의 레코드 수가 최소 k개 이상이 되도록 하여, 개인의 추정 가능성을 낮추는 방법입니다.

4번째 부분: "k가 2일 때 원본 데이터 집합에 있는 특정 개인의 준식별자를 미리 알고 있어도 비식별 데이터 집합만을 보고 원본의 특정 개인을 재식별하는 것은 불가능하다." #k익명성 #재식별불가능

k-익명성의 효과를 구체적인 예로 설명하며, 이 기술이 어떻게 개인의 재식별 가능성을 줄이는지 보여줍니다. k값에 따른 보호의 강도를 예시로 들어 설명합니다.

5번째 부분: "그러나 개인 추정 가능성은 존재한다. 즉 특정하고자 하는 개인이 속한 동질집합의 크기가 k일 때 이 특정 개인이 k명 중의 한 명임을 추정할 수 있으므로 1/k의 확률로 개인 추정이 가능하다." #개인추정가능성

k-익명성이 개인정보 보호에 있어 중요한 기술이지만, 완벽한 익명성을 보장하지는 않음을 지적합니다. 특정 동질집합 내에서는 여전히 개인을 추정할 수 있는 가능성이 남아 있다고 설명합니다.

[4문단]

k-익명성은 한 동질집합에 속하는 모든 레코드에서 준식별자 속성이 아닌 민감속성의 값이 모두 동일할 경우 해당 정보가 유출되는 단점이 있다. 민감속성은 병명, 수입 등 개인의 사생활과 관련된 속성을 의미한다. 예를 들어 동질집합이 3명의 레코드를 갖고 있고 이 3명이 모두 위암이라면, 홍길동이 동질집합의 3명 중 한 명이라는 사실을 아는 사람은 그중 누가 홍길동인지는 몰라도 홍길동이 위암이라는 사실을 정확히 알 수 있다. 이러한 k-익명성의 단점을 보완하기 위해 l-다양성을 추가로 적용한다.

1번째 부분: "k-익명성은 한 동질집합에 속하는 모든 레코드에서 준식별자 속성이 아닌 민감속성의 값이 모두 동일할 경우 해당 정보가 유출되는 단점이 있다." #k익명성 #동질집합 #민감속성 #정보유출

이 문장은 k-익명성의 한계를 설명합니다. k-익명성은 개인을 식별할 수 있는 준식별자 속성의 비식별화에 중점을 두지만, 동질집합 내의 민감속성 값이 모두 같을 경우, 그 민감한 정보가 유출될 수 있다는 점을 지적합니다. 예를 들어, 모든 레코드가 같은 병명을 갖고 있다면, 동질집합에 속한 개인이 특정 질병을 가지고 있다는 사실을 알 수 있게 됩니다.

2번째 부분: "민감속성은 병명, 수입 등 개인의 사생활과 관련된 속성을 의미한다." #민감속성 #사생활

여기서는 민감속성이 무엇인지 구체적으로 설명합니다. 병명이나 수입과 같이 개인의 프라이버시에 직접적으로 영향을 미치는 정보가 민감속성에 해당한다는 것을 알 수 있습니다.

3번째 부분: "예를 들어 동질집합이 3명의 레코드를 갖고 있고 이 3명이 모두 위암이라면, 홍길동이 동질집합의 3명 중 한 명이라는 사실을 아는 사람은 그중 누가 홍길동인지는 몰라도 홍길동이 위암이라는 사실을 정확히 알 수 있다." #동질집합 #민감속성유출

이 예시는 k-익명성이 민감속성의 보호에 있어 가지는 한계를 잘 보여줍니다. 특정 동질집합에 속한 모든 개인이 같은 민감한 정보를 공유할 경우, 그 집합에 속한 사실만으로도 개인의 민감한 정보를 유추할 수 있음을 시사합니다.

4번째 부분: "이러한 k-익명성의 단점을 보완하기 위해 l-다양성을 추가로 적용한다." #l다양성 #k익명성보완

마지막으로, k-익명성의 이러한 한계를 해결하기 위한 방안으로 l-다양성이 소개됩니다. l-다양성은 동질집합 내의 민감속성 값에 다양성을 더해, 민감속성 값이 단일화되어 정보가 유출되는 문제를 방지하는 기술입니다. 이는 동질집합 내에서도 민감속성 값이 다양해야 한다는 원칙을 적용함으로써, 더 강화된 개인정보 보호를 가능하게 합니다.

[5문단]

l-다양성은 동질집합에서 민감속성이 최소 l개의 서로 다른 속성값들을 갖도록 한다. 이 조건을 만족하지 못하는 동질집합은 비식별 데이터 집합에서 삭제한다. 앞의 예에서 동질집합의 병명 속성은 모두 위암 값만을 가지므로 다양성을 만족하지 못하기 때문에 이 동질집합은 삭제된다.

1번째 부분: "l-다양성은 동질집합에서 민감속성이 최소 l개의 서로 다른 속성값들을 갖도록 한다." #l다양성 #동질집합 #민감속성 #서로다른속성값

l-다양성의 기본 원칙을 설명합니다. 이는 동질집합 내에서 민감속성 값이 단일화되는 것을 방지하고, 최소한 l개의 서로 다른 값을 갖도록 하여 개인정보 보호의 강도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 다양성은 민감속성에 대한 정보 유출 가능성을 줄이며, 특정 개인을 재식별하는 것을 더 어렵게 만듭니다.

2번째 부분: "이 조건을 만족하지 못하는 동질집합은 비식별 데이터 집합에서 삭제한다." #조건불만족 #비식별데이터집합 #삭제

l-다양성 원칙에 따라, 요구되는 다양성을 충족시키지 못하는 동질집합은 비식별 데이터 집합에서 제거함으로써 전체 데이터 집합의 안전성을 보장합니다. 이는 데이터 집합 내에서 민감속성의 유출 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

3번째 부분: "앞의 예에서 동질집합의 병명 속성은 모두 위암 값만을 가지므로 다양성을 만족하지 못하기 때문에 이 동질집합은 삭제된다." #예시 #병명속성 #위암 #다양성불만족 #동질집합삭제

구체적인 예시를 통해 l-다양성의 적용을 설명합니다. 만약 동질집합이 모두 같은 병명인 '위암'으로 구성되어 있다면, 이 집합은 l-다양성의 기준을 만족시키지 못하기 때문에 데이터 집합에서 제거됩니다. 이 과정은 민감속성 값이 동일한 정보의 집중으로 인한 잠재적인 개인정보 유출 위험을 줄이기 위한 조치입니다.

[6문단]

비식별화 기술은 개인 식별 가능성은 낮출 수 있지만 정보 손실을 유발하기 때문에 구축된 빅데이터를 활용하는 측에서는 데이터의 가치가 낮아진다. 원본 유사도는 비식별 데이터 집합의 활용성을 나타내는 지표이며 원본 데이터 집합과 이를 비식별 처리한 비식별 데이터 집합이 얼마나 유사한지를 나타낸다. 이 지표는 레코드 잔존율과 레코드 유사도로 측정한다. 레코드 잔존율은 원본 데이터 집합의 총 레코드 수 대비 비식별 데이터 집합의 총 레코드 수를 백분율로 나타낸 지표이다. 한편 레코드 유사도는 원본 데이터 집합의 한 원본 레코드가 비식별 데이터 집합에 남아 있을 경우 원본 레코드와 비식별 레코드 쌍 간의 통계적 유사성을 0과 1 사이의 값으로 표현한 지표이다.

1번째 부분: "비식별화 기술은 개인 식별 가능성은 낮출 수 있지만 정보 손실을 유발하기 때문에 구축된 빅데이터를 활용하는 측에서는 데이터의 가치가 낮아진다." #비식별화기술 #개인식별가능성 #정보손실 #데이터가치

이 문장은 비식별화 과정이 개인정보 보호를 위해 필수적이긴 하지만, 동시에 정보의 손실을 가져와 데이터의 전반적인 가치를 감소시킬 수 있음을 지적합니다. 이는 데이터 활용 측면에서 보았을 때 중요한 고려사항입니다.

2번째 부분: "원본 유사도는 비식별 데이터 집합의 활용성을 나타내는 지표이며 원본 데이터 집합과 이를 비식별 처리한 비식별 데이터 집합이 얼마나 유사한지를 나타낸다." #원본유사도 #비식별데이터집합 #활용성지표

원본 유사도는 비식별화된 데이터가 원본 데이터와 얼마나 유사한지를 평가하는 중요한 지표입니다. 이 지표가 높을수록 비식별화 과정에서 데이터의 유용성이 잘 보존되었음을 의미합니다.

3번째 부분: "레코드 잔존율은 원본 데이터 집합의 총 레코드 수 대비 비식별 데이터 집합의 총 레코드 수를 백분율로 나타낸 지표이다." #레코드잔존율 #백분율지표

레코드 잔존율은 비식별화 과정을 거친 후 데이터 집합의 크기 변화를 나타내는 지표로, 원본 대비 비식별 데이터 집합의 양을 측정합니다. 이는 데이터 손실의 정도를 간접적으로 나타내는 지표 중 하나입니다.

4번째 부분: "레코드 유사도는 원본 데이터 집합의 한 원본 레코드가 비식별 데이터 집합에 남아 있을 경우 원본 레코드와 비식별 레코드 쌍 간의 통계적 유사성을 0과 1 사이의 값으로 표현한 지표이다." #레코드유사도 #통계적유사성

레코드 유사도는 개별 레코드 수준에서의 유사성을 측정하는 지표로, 비식별화 과정이 개별 데이터 포인트의 정보를 얼마나 잘 보존하는지를 평가합니다. 이 지표는 데이터의 세부적인 정보 보존 정도를 나타내며, 높은 유사도는 비식별화에도 불구하고 데이터가 원본의 특성을 잘 유지하고 있음을 의미합니다.

	한 번 의미를 생각해보자
	이해국어

[1문단]

이 문장에서는 "빅데이터", "개인정보", "유출", "개인정보 비식별화 기술"이라는 키워드를 중심으로 내용을 분석할 수 있습니다.

이 문장들을 종합해보면, 현대 사회에서 빅데이터의 활용은 매우 중요하지만, 이 과정에서 개인정보 보호는 큰 도전과제로 남아있습니다. 개인정보 비식별화 기술은 이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 도구로 제시되며, 이는 빅데이터를 활용하는 동시에 개인의 신원 보호를 가능하게 하는 기술적 접근법입니다. 이러한 내용 분석은 글의 객관성을 유지하며 핵심적인 내용과 키워드의 중요성을 파악하는 데 도움이 됩니다.

[2문단]

이 문단에서 주요 키워드는 "속성", "레코드", "비식별화 기술", "식별자", "준식별자", "일반속성", "민감속성", "재식별"입니다. 이 키워드들을 통해 데이터의 구조와 비식별화 과정에서의 주요 개념과 문제점을 이해할 수 있습니다.

이 문단의 분석은 데이터의 구조와 비식별화 기술의 중요성, 그리고 재식별 가능성의 문제를 이해하는 데 도움을 줍니다. 비식별화 기술이 개인정보 보호에 핵심적인 역할을 하지만, 완벽한 비식별화를 달성하기 위한 도전이 있음을 강조합니다. 데이터 집합의 구조와 속성 분류 방식에 대한 이해는 데이터 보호 전략을 수립하는 데 필수적입니다.

[3문단]

이 문단에서 주요 키워드는 "k-익명성", "비식별화 기술", "식별자", "준식별자", "마스킹", "범주화", "동질집합", "개인 추정 가능성"입니다. 이러한 키워드를 중심으로 내용을 분석하면 다음과 같습니다.

이 분석은 k-익명성의 개념, 구현 방법, 그리고 이를 통한 개인정보 보호의 장점과 한계를 이해하는 데 도움을 줍니다. k-익명성은 개인의 프라이버시 보호를 위해 널리 사용되는 비식별화 기술이지만, 이 기술만으로는 모든 개인정보 보호 문제를 해결할 수 없음을 인식하는 것이 중요합니다.

[4문단]

이 문단은 k-익명성의 한계와 그 한계를 보완하기 위한 l-다양성이라는 개념을 소개합니다. 주요 키워드로는 "k-익명성", "동질집합", "준식별자", "민감속성", "l-다양성"이 있으며, 이를 통해 개인정보 보호 기술의 발전 방향을 이해할 수 있습니다.

이 분석을 통해, 개인정보 보호 기술은 시간이 지나면서 발전하고 있으며, 이전 기술의 한계를 보완하는 새로운 접근 방식이 도입되고 있음을 이해할 수 있습니다. k-익명성과 l-다양성은 개인정보 비식별화의 중요한 개념으로, 데이터 보호 전략을 수립할 때 고려해야 할 핵심 요소입니다.

[5문단]

이 문단은 l-다양성 개념을 설명하고, 이를 통해 데이터 집합에서 민감속성의 다양성을 어떻게 확보하는지 구체적인 예를 들어 설명합니다. 주요 키워드는 "l-다양성", "동질집합", "민감속성", "서로 다른 속성값", "비식별 데이터 집합"입니다. 이를 통해 l-다양성이 개인정보 보호에 어떻게 기여하는지 분석하셔야 합니다.

l-다양성은 k-익명성의 한계를 보완하는 중요한 개념으로, 동질집합 내의 민감속성 값에 다양성을 부여함으로써 데이터 집합 내에서 개인의 프라이버시를 보호하는 데 기여합니다. 이러한 접근 방식은 개인정보 보호 기술의 발전을 반영하며, 데이터 보호 전략을 수립할 때 고려해야 할 핵심 요소 중 하나입니다.

[6문단]

이 문단에서는 비식별화 기술의 영향과 그에 따른 데이터의 가치 변화, 그리고 비식별 데이터 집합의 활용성을 나타내는 지표에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 주요 키워드로는 "비식별화 기술", "개인 식별 가능성", "정보 손실", "원본 유사도", "레코드 잔존율", "레코드 유사도"가 있습니다. 이를 통해 비식별화 과정에서 발생하는 데이터 가치의 변화와 이를 측정하는 방법에 대해 이해할 수 있습니다.

이러한 분석을 통해 비식별화 과정에서 발생하는 정보 손실의 영향과 이를 측정하는 지표들에 대한 이해를 돕습니다. 비식별화 기술은 개인정보 보호와 데이터 활용 사이의 균형을 찾는 데 중요한 역할을 하지만, 이 과정에서 데이터의 가치를 최대한 보존하는 것 역시 중요한 과제임을 시사합니다.