통계적 공개
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기존의 익명화 기법들은 공격자의 보조 정보를 사전에 알아야 한다는 한계가 있었으나, 차분 프라이버시는 보조 정보의 유무와 관계없이 데이터에 노이즈를 추가하여 프라이버시 보호 수준을 설정할 수 있는 기법입니다. 다만 차분 프라이버시는 데이터의 정확도와 프라이버시 보호 수준 사이의 trade-off 관계를 고려해야 하며, 노이즈의 크기를 epsilon 값으로 조절하여 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
기존의 익명화 기법들은 공격자의 보조 정보를 사전에 알아야 한다는 한계가 있었으나, 차분 프라이버시는 보조 정보의 유무와 관계없이 데이터에 노이즈를 추가하여 프라이버시 보호 수준을 설정할 수 있는 기법입니다. 다만 차분 프라이버시는 데이터의 정확도와 프라이버시 보호 수준 사이의 trade-off 관계를 고려해야 하며, 노이즈의 크기를 epsilon 값으로 조절하여 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
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