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4. 다음 중 비식별화 조치에 대한 설명으로 틀린 것은?
  •  k-익명성은 주어진 데이터 집합에서 식별자 속성들이 동일한 레코드가 적어도 k개 이상 존재해야 한다.
  •  l-다양성은 l개의 서로 다른 민감정보를 가져야 한다.
  •  t-근접성은 특정 정보의 분포와 전체 데이터 집합에서 정보의 분포가 t-이상의 차이를 보이도록 해야 한다.
  •  m-유일성은 원본 데이터와 동일한 속성값의 조합이 비식별 결과 데이터에 최소 m개가 존재해야 한다.

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