연구진은 음악 스트리밍 플랫폼의 공개 플레이리스트를 악용한 개인정보 유추 공격의 위험성을 분석하고, 이를 측정하는 도구 'musicPIIrate'를 개발했습니다.
musicPIIrate는 딥러닝 기술을 활용하여 연령, 성별, 음주 습관, 성격 특성 등 다양한 개인정보를 정확하게 유추하며, 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
연구진은 이러한 공격에 대응하기 위해 'JamShield'라는 가벼운 방어 프레임워크를 제안하여, 가짜 플레이리스트를 삽입하여 개인정보 노출을 줄이는 효과를 확인했습니다.