이 논문은 신용위험, 위치, 인터넷 이용행태 등 민감한 정보를 담을 수 있는 마르코프 체인 상태 궤적을 차등 프라이버시로 보호하는 온라인 프레임워크를 제안한다. 민감 궤적이 생성되는 것과 동시에 사설(private) 궤적을 만들어내며, 마르코프 체인을 전이확률의 음의 로그값을 간선 가중치로 갖는 가중 방향그래프로 취급해 최단경로 총 가중치를 거리로 삼아 민감 궤적과 가장 가까운 상태를 사설 궤적으로 선택한다. 사설 궤적이 높은 확률로 민감 궤적에 근접해 유용성을 유지하며, 동시에 원본 마르코프 체인이 생성하는 궤적의 전형적 집합에 속해 통계적 특성도 유사함을 증명했다. 3-차등 프라이버시 수준의 수치 시뮬레이션에서 기존 최고 기법 대비 엔트로피를 최대 80% 낮춰, 동일한 프라이버시 수준에서 더 원본에 가까운 사설 궤적을 생성함을 보였다.

• •민감 마르코프 체인 상태 굤적을 차등 프라이버시로 온라인 보호하는 새 프레임워크 제안
• •전이확률의 음의 로그값을 간선 가중치로 하는 그래프 최단경로로 가장 가까운 사설 상태 선택
• •사설 굤적이 민감 굤적에 근접하면서도 전형적 통계 특성을 유지함을 증명
• •3-차등 프라이버시에서 기존 최고 기법 대비 엔트로피 최대 80% 감소