신뢰구간의 상대폭을 이용한 차분 프라이버시 예산 설정 모델
A Differential Privacy Budget Setting Model Using the Relative Width of Confidence Intervals
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초록
데이터 활용 규모 확대로 안전한 개인정보 활용이 중요한 과제로 대두되고 있다. 차분 프라이버시는 프라이버시를 보장하는 모델로서 크게 주목받고 있으나, ε 선택 기준 부재로 실무 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 차분 프라이버시 환경에서 반복 질의의 누적 평균과 신뢰구간을 계산하고, 신뢰구간 상대폭이 임계치 이하로 안정화되는 시점을 수렴점으로 판정해 질의를 자동 중단하는 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 제안 기법이 불필요한 예산 소비를 줄이고 통계적 일관성을 만족함을 검증하였다. 제안 기법은 실무자가 정확도와 프라이버시 예산 간 균형을 효율적으로 관리할 수 있는 실용적 절차를 제시한다.
Abstract
The rapid expansion of data utilization has made the safe use of personal information a critical challenge. Differential privacy is a prominent privacy-preserving framework, but the lack of consensus on ε selection hinders practical adoption. This study proposes a convergence detection method based on the relative width of confidence intervals, which computes cumulative means and intervals from repeated noisy queries and automatically stops when the interval stabilizes below a threshold. Experiments show that the method conserves privacy budget while maintaining statistical consistency. The proposed approach provides practitioners with a practical procedure to balance accuracy and privacy cost in real-world applications.