꿈라CBT개인정보 비식별 조치 결과의 적정성을 평가하는 프라이버시 보호 모델에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1k-익명성은 동일한 준식별자 값 조합을 갖는 레코드가 데이터 집합 내에 최소 k개 이상 존재하도록 하여, 특정 개인을 단독으로 식별할 수 없게 만드는 방법이다.
- 2l-다양성은 동일한 준식별자 값 조합을 가진 집단 안에서 민감정보가 최소 l개 이상의 서로 다른 값을 갖도록 하여, 동질성 공격을 방지하는 방법이다.
- 3t-근접성은 동일한 준식별자 값 조합을 가진 집단 안에 서로 다른 민감정보가 최소 t개 이상 포함되도록 하여, 배경지식 공격을 방지하는 방법이다.
- 4m-유일성은 원본 데이터와 동일한 속성 값 조합이 비식별 결과 데이터 내에 최소 m개 이상 존재하도록 하여, 원본 대조를 통한 재식별을 방지하는 방법이다.