[메모] 차등프라이버시 보호 (로드맵)

공부 순서가 물어봐서 오늘도 챗지피티에게 물어봤다.

관련해서 공부를 하고 싶은데, 어떤 순서로 해야할까? 구체적인 프로젝트를 바로 만드는 형식으로 하고자해. 웹개발 하고 싶어. Next.js + MongoDB + Node.js => AWS Elastic Beanstalk 배포는 해봤어

웹 개발 경험이 있고, **"구체적인 프로젝트"**를 만드는 방식으로 차등 프라이버시 + 블록체인을 학습하고 싶다면, 다음과 같은 실전 중심 학습 로드맵을 추천할게! 🚀

🔥 1단계: 차등 프라이버시 API 만들기**

차등 프라이버시(Differential Privacy, DP)를 적용한 **"익명 데이터 처리 API"**를 만들어 보자. 이 프로젝트는 Python (FastAPI) + Laplace Noise를 사용하여, 개인 데이터를 보호하는 API를 만든다.

📌 프로젝트 개요 ✅ 목표:

사용자 데이터(예: 나이, 수입, 위치 등)를 입력하면 차등 프라이버시를 적용하여 익명화된 데이터 반환 DP 적용 방식: Laplace Noise 추가 API 개발 후, Postman으로 테스트 ✅ 기술 스택:

Python (FastAPI) NumPy (노이즈 생성) Uvicorn (서버 실행) Pydantic (데이터 검증)

🚀 1. 개발 환경 설정**

먼저 프로젝트 폴더를 만들고 가상 환경을 설정하자.

# 프로젝트 폴더 생성
mkdir dp-api && cd dp-api

# 가상 환경 만들기
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # (Windows: venv\Scripts\activate)

# 필수 라이브러리 설치
pip install fastapi uvicorn numpy

📝 2. FastAPI로 DP 적용 API 개발

📌 main.py 파일을 만들고, 다음 코드를 작성하자.

🔹 코드: DP 적용 API (Laplace Noise 사용)

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np

app = FastAPI()

# 사용자 데이터 입력 모델 정의
class UserData(BaseModel):
    age: int
    salary: float

# Laplace 노이즈 추가 함수 (차등 프라이버시)
def add_laplace_noise(value: float, epsilon: float = 1.0) -> float:
    sensitivity = 1  # 데이터의 민감도
    scale = sensitivity / epsilon
    noise = np.random.laplace(0, scale, 1)[0]
    return round(value + noise, 2)

# DP 적용 API 엔드포인트
@app.post("/apply_dp/")
def apply_dp(data: UserData):
    noisy_age = add_laplace_noise(data.age, epsilon=0.5)
    noisy_salary = add_laplace_noise(data.salary, epsilon=0.5)
    
    return {
        "original_age": data.age,
        "dp_age": noisy_age,
        "original_salary": data.salary,
        "dp_salary": noisy_salary
    }

# 서버 실행 명령어 (uvicorn 실행)
if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

🚀 3. API 실행 및 테스트

1️⃣ FastAPI 서버 실행

uvicorn main:app --reload

실행하면 http://127.0.0.1:8000/docs 에서 API를 확인할 수 있다.

2️⃣ API 테스트 (Postman or cURL) Postman을 열고 POST 요청을 보낸다.

📌 URL: http://127.0.0.1:8000/apply_dp/ 📌 JSON 데이터 예시:

{
    "age": 30,
    "salary": 5000.0
}

📌 응답 예시 (DP 적용된 결과):

{
    "original_age": 30,
    "dp_age": 31.45,
    "original_salary": 5000.0,
    "dp_salary": 4998.73
}

Laplace Noise가 추가되어, 나이와 수입 값이 살짝 변형된 것을 확인할 수 있다! 🔥

📌 4. Next.js와 연동 (2단계 미리보기)

나중에 Next.js에서 이 API를 호출하여, 익명 데이터 분석 대시보드를 만들 수도 있다! 예를 들면:

사용자의 건강 데이터를 입력하면 DP 적용 후 익명화된 데이터 제공 연봉 데이터 통계를 낼 때, 개인 정보 보호한 상태로 제공

🎯 다음 단계 (2단계) 이제 API가 완성되었으니, MongoDB와 연동하여 익명 데이터 저장 기능 추가하거나, Next.js와 연결하는 Web3 프로젝트로 확장할 수도 있다! 🚀 먼저, API 실행해 보고 결과 확인해 볼래? 😎