Cryptographic Identifier Matching and Data Aggregation Protocols for Collaborative Data Analysis
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-신진연구(유형A)
2026년
2710104158
과학기술정보통신부
한국연구재단
성신여자대학교
손용하
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2026.03.01 ~ 2029.02.28
9,386만원
9,386만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보보호 > 서비스/응용보안
다수의 (준-)식별자, 레코드 형태로 구성된 이종기관의 데이터셋에 대해,(i) 식별자를 통한 동일 개체 매칭 및(ii) 동일 개체의 레코드 결합을 안전하게 수행할 수 있는 암호학적 프로토콜 연구/개발 및 PoC 구현체 확보□ 1년차 목표: 구체적 요구사항 확립, 고유 식별자 시스템 상에서의 설계- 프로토콜의 입/출력 형상, 위협 모델과 안전성 정의를 포괄하...
본 연구는 3년 간 다음과 같이 단계적으로 수행된다.1년차에는 “안전한 식별자 매칭 및 데이터 결합”의 의미를 명확히 하기 위해, 고유 식별자(예: 주민등록번호)가 존재하는 2기관 환경을 대상으로 입·출력 형상과 기능 요구사항을 정식화한다. 단순 PSI는 교집합 개체를 드러낸다는 한계를 가지므로, 이를 넘어 Receiver 기준의 Left Join 결과를 ...
... 머신러닝 기술의 실제 체감 성능 향상을 이끌어낼 수 있을 것이다. 구체적인 예시는 다음과 같다. - 사물인터넷 디바이스를 통해 수집된 개인의 민감한 의료데이터 분석 - 보험사/카드사 등 이종 기관 간의 협업을 통한 고도화된 신용정보 측정 - 사물 인터넷, 개인 소비성향 등의 정보 기반 개인 맞춤화 마케팅 전략 수립2) 연구과제의 기대효과머신러닝이 발전한지 ...