문단 (context)
마이크로데이터를 행은 개체(레코드)들, 열은 속성 변수들로 구성된 행렬처럼 생각할 수 있다. 감추기(suppression)는 보통 레코드나 속성 차원에서 이루어진다. 예를 들면, 특정 금액 이상의 고소득자의 자료를 모두 감추거나(레코드 감추기), 레코드의 식별을 간접적으로 도울 수 있는 지역 변수를 모든 레코드에 대하여 감추는 것(속성 감추기) 등이다. 즉, 행렬에서 한 행 혹은 한 열을 통째로 감추는 것이다. 이러한 감추기는 비밀보호는 확실하나 너무 많은 정보의 손실을 야기한다. 국소 감추기(local suppression)는 노출위험을 높이는 속성변수 조합의 몇 개의 값만을 감추는 것을 말한다. 이 경우 마이크로데이터 행렬에서 한 셀을 감추는 것이 된다. 예를 들면, 변수 조합이 지역·연령·성별·직업이면서 노출위험이 높은 어떤 레코드의 해당 변수들의 값이 A지역·50대·여성·군인일 경우, 성별인 여성이라는 값이나 직업인 군인이라는 값을 감추는 것을 생각할 수 있다. 만약 자료 이용자가 직업에 관한 정보를 더 필요로 할 경우에는 직업 대신에 성별을 감추는 것이 유익할 것이다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 1008161 | 무엇이 비밀 보호는 확실하지만 정보의 손실을 야기해 | 가능 | 감추기 |
| 1008162 | 비밀 보호는 확실하지만 정보의 손실을 발생시키는 방식이 뭐니 | 가능 | 감추기 |
| 1008163 | 보안은 확실하지만 정보를 잃을 수 있는 방식이 뭐야 | 가능 | 감추기 |
| 1008164 | 보안에 취약하지만 정보는 확실한 방식이 무엇이야 | 불가 | 감추기 |