지난 몇 년간 소셜 네트워크(Social network) 서비스는 급속도로 성장해 왔으며 향후 수년간 이러한 추세는 지속될 전망이다. 이에 따라 해당 기업, 공공기관에서는 다량의 소셜 네트워크 데이터를 보유하게 되었으며, 이 데이터를 배포하여 각종 연구 기관에서 인구통계, 통계분석 등의 연구 목적에 사용할 수 있다. 그러나 배포되는 소셜 네트워크 데이터는 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 초래할 수 있다. 소셜 네트워크 데이터 소유자는 데이터를 배포하기 전 개인을 식별할 수 있는 명시적 정보를 삭제하거나 암호화해야 함은 물론 외부정보와 결합되어 개인프라이버시 노출의 문제를 발생시킬 가능성이 있는 데이터 또한 수정해야 한다. 데이터 수정 과정에서 수정되는 데이터의 양이 적을수록 데이터의 유용성은 높아진다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 프라이버시 보호 기법과 관련된 기존 연구가 고려하지 않은 내용정보 고려 및 구조정보 왜곡을 보완하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 다양한 실험결과를 통해 소셜 네트워크의 여러 환경에서 제안 기법의 확장성 및 타당성을 알아본다.
본고에서는 소셜 네트워크 프라이버시 보호 기법과 관련된 기존 연구가 고려하지 않은 내용정보 고려 및 구조정보 왜곡을 보완하는 새로운 기법을 제안한다.