꿈라CBT다음 <보기>는 차등 정보보호를 적용한 통계 공개 시스템의 설정별 결과이다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
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| 설정 | ε(엡실론) | 추가되는 잡음 | 공개 통계의 오차 | 재식별 위험 |
|---|---|---|---|---|
| A | 0.1 | 큼 | 큼 | 낮음 |
| B | 1.0 | 보통 | 보통 | 보통 |
| C | 10 | 작음 | 작음 | 높음 |
또한 동일한 데이터에 대해 유사한 질의를 반복 수행하자, 응답들의 평균이 원래 값에 점점 가까워지는 현상이 관찰되었다.
- 1\(\epsilon\)이 작을수록 보호는 강하나 유용성이 떨어지며, 반복 질의는 잡음이 상쇄되므로 프라이버시 예산을 정해 관리해야 한다.
- 2잡음이 한 번이라도 추가되면 원본 복원이 수학적으로 불가능하므로, 질의를 몇 번 반복하든 보호 수준은 변하지 않는다.
- 3차등 정보보호는 원본 데이터를 삭제하고 합성 데이터로 대체하는 기법이므로, \(\epsilon\)은 삭제 비율을 의미하며 반복 질의와는 관련이 없다.
- 4\(\epsilon\)은 클수록 보호가 강해지므로 C 설정이 가장 안전하며, 오차까지 작으므로 항상 C를 선택하는 것이 바람직하다.