용어집

데이터 보안

강력한 데이터 보안 사례가 AI 및 ML 시스템을 어떻게 보호하여 데이터 무결성, 신뢰 및 규정 준수를 보장하는지 알아보세요.

데이터 보안은 디지털 정보를 전체 수명 주기 동안 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 보호하는 관행입니다. 디지털 정보를 보호하는 관행입니다. 다음과 같은 맥락에서 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 경우, 여기에는 다음이 포함됩니다. 모델 학습에 사용되는 데이터 세트, 모델 모델 자체, 그리고 모델이 상주하는 인프라를 보호해야 합니다. 강력한 보안 조치를 구현하는 것은 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하고 강력한 보안 조치를 구현하는 것은 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하고 AI에서 도출된 인사이트를 안정적이고 안전하게 사용하기 위해서는 강력한 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다. 이러한 보호 조치가 없으면 시스템은 보안 침해에 취약하며 민감한 사용자 데이터와 알고리즘의 독점적 특성이 손상될 수 있습니다.

AI에서 데이터 보안의 중요한 역할

데이터는 모든 AI 시스템의 기본 리소스입니다. 이 리소스를 보호하는 것은 운영 무결성과 사용자 신뢰를 유지하기 위해 운영 무결성 및 사용자 신뢰를 유지하기 위해

민감한 정보 보호: AI 모델은 다음과 같은 방대한 양의 민감한 데이터를 수집하는 경우가 많습니다. 개인 식별 정보(PII), 재무 기록, 건강 통계 등 방대한 양의 민감한 데이터를 수집합니다. 이를 위반할 경우 다음과 같은 규정에 따라 심각한 법적 처벌을 받을 수 있습니다. GDPR 및 심각한 평판 손상.
적대적 위협에 대한 방어: 안전하지 않은 모델은 다음과 같은 공격에 취약합니다. 악의적인 공격에 취약합니다. 입력 데이터를 조작하여 모델이 잘못된 예측을 하도록 속이는 공격에 취약합니다. 보안 프로토콜은 다음을 방지하는 데 도움이 됩니다. "모델 중독" 학습 데이터가 오염되어 성능을 저하시키거나 백도어를 도입하는 '모델 중독'을 방지합니다.
데이터 무결성 보장: 딥러닝 모델의 출력 품질은 딥러닝(DL) 모델의 출력 품질은 전적으로 입력 데이터의 전적으로 입력의 충실도에 달려 있습니다. 보안 조치는 데이터가 정확하고 변조되지 않은 상태로 유지되도록 보장하여 금융이나 의료와 같이 오류를 방지합니다.
규정 준수 및 거버넌스: 다음과 같은 확립된 프레임워크를 준수해야 합니다. NIST 사이버 보안 프레임워크와 같은 확립된 프레임워크를 준수하는 것은 규제 규정 준수. 이러한 관행은 종종 포괄적인 머신 러닝 운영(MLOps) 파이프라인에 통합되어 엄격한 표준을 유지하는 경우가 많습니다.

주요 기술적 조치

효과적인 데이터 보안은 소프트웨어와 조직 프로토콜을 모두 포함하는 다계층 방어 전략에 의존합니다. 프로토콜을 모두 포함하는 다층적인 방어 전략이 필요합니다.

암호화: 데이터를 난독화해야 합니다. 암호화 (저장소)와 전송 중(네트워크) 모두에서 전송 중(네트워크)에도 암호화를 사용해야 합니다. 이렇게 하면 데이터가 가로채지더라도 암호 해독 키 없이는 읽을 수 없게 됩니다.
액세스 제어: 엄격한 역할 기반 액세스 제어(RBAC)와 같은 엄격한 액세스 제어 정책으로 제어(RBAC)와 같은 정책을 통해 권한이 있는 직원과 프로세스만 데이터를 사용할 수 있도록 제한합니다.
익명화: 다음과 같은 분야에서 컴퓨터 비전, 블러 처리와 같은 기술 얼굴이나 번호판을 흐리게 처리하는 등의 기술을 사용하여 데이터가 학습 파이프라인에 들어가기 전에 익명화합니다.

다음 Python 스니펫을 사용하여 cv2 OpenCV는 이미지의 특정 영역에 가우시안 블러를 적용하는 방법을 보여줍니다. 이미지의 특정 영역에 YOLO11 블러를 적용하는 방법을 보여드리며, 이는 YOLO11 같은 모델에서 감지된 민감한 물체를 익명화하는 일반적인 기법입니다.

import cv2

# Load an image containing sensitive information
image = cv2.imread("street_scene.jpg")

# Define the bounding box coordinates for the area to blur [x1, y1, x2, y2]
box = [100, 50, 200, 150]

# Extract the Region of Interest (ROI) and apply a strong Gaussian blur
roi = image[box[1] : box[3], box[0] : box[2]]
blurred_roi = cv2.GaussianBlur(roi, (51, 51), 0)

# Replace the original area with the blurred version
image[box[1] : box[3], box[0] : box[2]] = blurred_roi

안전한 배포: 모델 배포를 위한 보안 환경 활용 모델 배포를 위한 보안 환경을 활용하면 무단 모델 추출 또는 반전 공격을 방지합니다. 이는 다음과 같은 최신 플랫폼의 핵심 기능입니다. 학습 및 Ultralytics 보안을 관리하는 트레이닝 및 추론 수명 주기의 보안을 관리합니다.

실제 애플리케이션

데이터 보안은 AI를 활용하는 다양한 산업에서 가장 기본적인 요구 사항입니다.

헬스케어: In 의료 분야의 AI, 특히 의료 영상 분석 및 질병 진단의 경우, HIPAA와 같은 규정은 엄격한 데이터 보호를 의무화하고 있습니다. 병원은 환자 스캔을 암호화하고 액세스를 제어하여 진단 모델이 유출되지 않도록 해야 합니다. 개인 건강 기록.
자동차: 자율 주행 차량은 실시간 물체 감지에 의존하여 물체 감지에 의존합니다. 보안 센서의 데이터 흐름을 보호하는 것은 해커가 신호를 스푸핑하여 사고를 일으킬 수 있는 것을 방지하는 데 매우 중요합니다. 견고한 보안은 외부 공격으로부터 외부 간섭으로부터 자동차 시스템의 외부 간섭으로부터.