데이터 개인 정보 보호

AI 및 머신 러닝에서 데이터 프라이버시의 중요성

데이터 프라이버시는 여러 가지 이유로 AI와 ML에서 근본적으로 중요합니다. 첫째, 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축합니다. 사람들은 자신의 데이터가 안전하고 윤리적으로 처리된다고 믿으면 AI 시스템에 참여할 가능성이 더 높습니다. 둘째, 데이터 프라이버시는 많은 관할권에서 법적 요건입니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 과 같은 규정은 데이터 취급에 대한 엄격한 기준을 설정하고 위반 시 상당한 처벌을 내리고 있습니다. 이러한 규정을 준수하는 것은 전 세계에 AI 솔루션을 배포하는 조직에게 필수적입니다. 셋째, 데이터 프라이버시를 지키는 것은 AI 윤리의 핵심 요소로, AI 시스템이 개인의 권리를 존중하고 알고리즘 편향성을 완화하는 등 개인 정보의 오용이나 노출로 인한 피해를 방지하도록 보장합니다. 책임감 있는 AI에 접근하는 것은 개발자가 고려해야 할 핵심 사항입니다.

데이터 프라이버시를 보장하는 기술

AI 및 ML 애플리케이션에서 데이터 프라이버시를 강화하기 위해 여러 가지 기술이 사용됩니다:

• 익명화 및 가명화: 이러한 기술은 개인을 쉽게 식별할 수 없도록 개인 데이터를 수정하는 기술입니다. 익명화는 식별자를 비가역적으로 제거하는 반면, 가명화는 식별자를 인위적인 식별자로 대체하여 특정 조건에서 다시 식별할 수 있도록 합니다. 이러한 기법에 대한 지침은 영국 정보위원회와 같은 기관에서 확인할 수 있습니다.
• 차등 개인정보 보호: 이 방법은 데이터 세트나 쿼리 결과에 통계적 노이즈를 추가합니다. 이를 통해 데이터 분석가는 집계된 데이터에서 유용한 인사이트를 추출하는 동시에 특정 개인에 대한 정보가 보호되도록 수학적으로 보장할 수 있습니다. 하버드 개인정보 보호 도구 프로젝트와 같은 연구 기관에서 이 방법을 활용하고 있습니다.
• 연합 학습: 이 접근 방식을 사용하면 원시 데이터 자체를 교환하지 않고도 로컬 데이터 샘플을 보유한 여러 분산 장치 또는 서버에서 ML 모델을 학습할 수 있습니다. 대신 모델 업데이트(예: 그라데이션)만 공유되므로 개인 정보 보호 위험이 크게 줄어듭니다. 연합 학습에 관한Google AI 블로그와 같은 리소스에서 자세히 알아보세요.
• 동형 암호화: 이 고급 암호화 기술을 사용하면 암호화된 데이터를 먼저 해독할 필요 없이 바로 계산을 수행할 수 있습니다. 계산 집약적이지만 강력한 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. Microsoft Research의 SEAL 연구와 같은 리소스를 통해 개념을 살펴보세요.
• 보안 다중 당사자 계산(SMPC): SMPC 프로토콜을 사용하면 여러 당사자가 입력을 비공개로 유지하면서 각자의 입력에 대해 함수를 공동으로 계산할 수 있습니다. 개요는 Wikipedia에서 확인할 수 있습니다.

AI/ML에서 데이터 프라이버시의 실제 적용 사례

데이터 프라이버시 기술은 수많은 AI/ML 애플리케이션에서 필수적인 요소입니다:

1. 헬스케어: 의료 분야의 AI에서는 의료 이미지 분석이나 질병 진단과 같은 작업을 위해 모델을 학습시킬 때 개인정보 보호 기술이 민감한 환자 정보를 보호합니다. 연합 학습과 같은 기술을 통해 병원은 로컬 환자 데이터를 직접 공유하지 않고도 모델 학습을 위해 협업할 수 있어 HIPAA와 같은 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 합성 데이터 생성은 여기서 사용되는 또 다른 접근 방식입니다.
2. 금융: 은행과 금융 기관은 사기 탐지, 신용 평가, 개인화된 서비스를 위해 AI를 사용합니다. 익명화 및 차등 개인정보 보호와 같은 데이터 개인정보 보호 방법은 고객의 금융 데이터를 보호하는 동시에 이러한 AI 기반 금융 도구를 개발할 수 있도록 지원하며 PCI DSS(결제 카드 업계 데이터 보안 표준)와 같은 표준을 준수하도록 보장합니다.

관련 개념

데이터 개인정보 보호와 데이터 보안의 관련 개념을 구분하는 것이 중요합니다.

• 데이터 개인정보 보호: 개인 데이터의 수집, 사용, 저장 및 공유에 관한 규칙, 정책 및 개인의 권리에 중점을 둡니다. 어떤 데이터를 수집할 수 있는지, 왜 수집하는지, 누가 데이터에 액세스할 수 있는지, 어떻게 적절하게 사용하는지 등의 질문을 다룹니다. 주요 관심사로는 동의, 투명성, 목적 제한 등이 있습니다.
• 데이터 보안: 무단 액세스, 침해, 손상 및 기타 위협으로부터 데이터를 보호하기 위해 구현된 기술적 및 조직적 조치를 포함합니다. 암호화, 방화벽, 액세스 제어, 침입 탐지 시스템 등이 그 예입니다.

데이터 개인정보 보호와 데이터 보안은 별개의 개념이지만 상호 의존적입니다. 데이터가 침해로부터 적절히 보호되지 않는다면 개인정보 보호 정책은 효과가 없으므로 강력한 데이터 보안은 데이터 프라이버시를 보장하기 위한 전제 조건입니다. 두 가지 모두 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 필수적인 요소이며, 포괄적인 머신러닝 운영(MLOps) 관행을 통해 관리되는 경우가 많습니다. 전자 개인정보 보호 정보 센터(EPIC) 와 같은 조직은 강력한 개인정보 보호를 옹호하며, NIST 개인정보 프레임워크와 같은 프레임워크는 구현을 위한 지침을 제공합니다.