IoT환경에서 프라이버시를 보장하는 의료데이터 이상치 탐색 기법
Privacy-Preserving Outlier Detection in Healthcare Services
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초록
최근 다양한 기능을 가진 센서가 개발됨에 따라 여러 종류의 데이터를 간편하게 측정할 수 있게 되었다. 특히, 센서들이 인터넷에 연결되는 사물인터넷(Internet of Things: IoT)환경과 헬스 케어 서비스가 결합하면서 원격에서심박수, 혈중 산소 농도, 체온, 혈압 등의 사용자 데이터를 수집하는 어플리케이션이 등장하고 있다. 사용자의 유전정보를 이용하여 이상형을 찾거나 환자의 질병유무를 알려주는 어플리케이션 등이 대표적이 예이다. 이 때에 수집되는 사용자 데이터는 사용자의 프라이버시와 매우 밀접하기 때문에 이러한 정보는 반드시 보호되어야 한다. 즉, 사용자의 프라이버시를 보장하면서 서비스제공자는 적절한 서비스를 제공하여야 한다. 본 논문에서는 PhysioNet에서제공하는 생체정보를 활용하여 헬스 케어 서비스를 제공하는 환경에서 프라이버시를 보장하며 서비스 제공자가 서비스를 제공할 수 있는 있는 기법을 제안한다.
Abstract
Recently, as high-quality sensors are being developed, it is available to conveniently measure any kind of data. Healthcare services are being combined with Internet of things (IoTs). And applications that use user’s data which are remotely measured, such as heart rate, blood oxygen level, temperature are emerging. The typical example is applications that find ideal spouse by using a user's genetic information, or indicate the presence or absence of a disease. Such information is closely related to the user's privacy, so biometric information must be protected. That is, service provider must provide the service while preserving user’s privacy. In this paper, we propose a scheme which enables privacy-preserving outlier detection in Healthcare Service.
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