인공지능 개인정보 보호

목차

1. 방대한 AI 알고리즘을 활용한 타인이 식별 불가능한 개인정보 처리 기술
2. AI를 활용한 개인정보 재식별 위험을 최소화하는 데이터 가공 기술 개발
3. 실시간 개인정보 유출 탐지 및 대응 체계 구축
4. 개인정보 보안 기술 고도화
5. 연구동향
6. 미래사회에 인공지능을 활용한 개인정보 보호의 선제적 대응의 총 정리

1. 방대한 AI 알고리즘을 활용한 타인이 식별 불가능한 개인정보 처리 기술

컴퓨팅 기술의 발전과, 트랜지스터의 집적도의 증가로 인해 정보처리 기술의 발전이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그로 인해 여러 가지 장점과 단점이 공존하고 있습니다. 대표적으로 복잡한 정보를 빠르게 처리할 수 있으므로 해킹 기술의 발전이 보안 기술의 방어벽보다 능가할 수 있는 상황이 자주 펼쳐진다. 즉, 이를 막는 기술이 AI를 중점으로 연구되고 있다. AI를 통해 해킹으로 부터 개인정보를 보호하는 선제적 대응 기술의 발전은 점점 더 중요시 될 기술이다. 위 페이지에선, AI를 활용해 어떻게 해킹에 대해 선제적 대응을 하는지 알아보고, 각종 여러 사례를 알아보며 어떤 방향성으로 개인정보 보호 기술의 발전이 이뤄지고 있는지 알아보겠습니다.

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라서 방대한 자료에 대한 효율적인 분석화, 타인이 예측 불가능한 모델 구측등이 가능해지고 있습니다.

개인정보 처리에 대한 AI 기술 활용의 가능성

• 딥러닝 등 AI 기술이 개인정보 처리 과정에서 다양하게 활용될 수 있음을 보여주고 있습니다.
• 특히 방대한 데이터 분석, 자동화, 예측 모델링 등의 측면에서 AI 기술이 개인정보 처리에 기여할 수 있음을 시사하고 있습니다.

따라서 이 사례의 핵심은 AI 기술, 특히 딥러닝 기술을 활용하여 개인정보 처리의 효율성과 정확성을 높일 수 있다는 점을 보여주는 것이라고 볼 수 있습니다.

[1]인공지능과 개인정보, 서울대학교 통계학과 김용대 교수

사례

캐치시큐의 AI 캐치폼은 개인정보 처리의 자동화, 개인정보 유출 탐지, 개인정보 처리 시스템의 보안 강화, 개인정보 처리를 AI를 통해 더욱 안전하게 처리하고 있다.

[2]캐치시큐의 AI 캐치폼

딥러닝 기술을 활용한 데이터 유형에 따라 현 기술 수준에서 활용 가능한 가명처리 방법을 적용하여 재식별이 불가능한 수준으로 개인정보를 처리하는 기술의 사례이다.

[3]file:///C:/Users/Administrator/Downloads/%EB%B6%99%EC%9E%847.%20[%EC%84%9C%EC%8B%9D8]%20AI_%EA%B0%9C%EC%9D%B8%EC%A0%95%EB%B3%B4%EB%B3%B4%ED%98%B8_%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A0%90%EA%B2%80%ED%91%9C(%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9E%90.%EC%9A%B4%EC%98%81%EC%9E%90%EC%9A%A9)(2021.5.31)_%EA%B0%9C%EC%9D%B8%EC%A0%95%EB%B3%B4%EB%B3%B4%ED%98%B8%EC%9C%84%EC%9B%90%ED%9A%8C%20(5).pdf

2. AI를 활용한 개인정보 재식별 위험을 최소화하는 데이터 가공 기술 개발

컴퓨팅 기술이 발전함에 따라서 우리의 삶이 좋아졌지만 개인정보 역시 위협 받고 있다. 대표적인 사례로 2017년 이커머스 업체 아마존의 자회사 [3]Whole회사Foods 해킹 사건, [4]2018년 싱가포르 보건부 데이터베이스 해킹 사건, [5]2021년 미국 최대 보험사 Anthem 해킹 사건 등이 있다. 이처럼 개인정보 해킹 사례는 전 세계적으로 끊이지 않고 있으며, 대규모 개인정보 유출로 인한 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라 기업과 기관들의 개인정보 보안 강화와 함께 이런 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 발생하는 문제를 선제적 대응할 수 있는 기술 개발이 반드시 필요하고 지속가능한 발전이 있어야 한다. 관련해서 지금 발전되고 있는 기술 4가지를 소개하겠다.

가명처리 기술

• 데이터 유형에 따라 적절한 가명처리 기법을 적용하여 재식별이 불가능한 수준으로 개인정보를 처리하는 기술
• 텍스트 데이터의 경우 자연어 처리 기술을 활용한 가명처리, 이미지 데이터의 경우 영상 처리 기술을 통한 가명처리 등이 가능

AI 가명처리 기술에 대한 사례

구글의 RAPPOR (Randomized Aggregatable Privacy-Preserving Ordinal Response)

• 구글은 사용자의 브라우저 설정 정보를 수집할 때 RAPPOR 기술을 적용
• 개인 식별이 가능한 정보를 무작위로 변형하여 가명화하고, 집계된 데이터만 수집
• 이를 통해 사용자 프라이버시를 보호하면서도 유용한 데이터를 확보할 수 있었음

마이크로소프트의 차등 프라이버시 기반 AI 모델 학습 사례

• 마이크로소프트는 개인정보가 포함된 학습 데이터에 차등 프라이버시 기법을 적용
• 데이터에 무작위 노이즈를 추가하여 개인 식별이 어렵도록 가명화
• 이를 통해 개인정보 유출 위험을 낮추면서도 효과적인 AI 모델을 학습할 수 있었음

유타 대학의 인구통계 데이터 가명화 사례

• 유타 대학 연구팀은 인구통계 데이터에 대해 가명화 기술을 적용
• 개인을 식별할 수 있는 정보를 무작위로 변형하고, 집계 수준을 조정

차등 프라이버시 기법

• 통계적 기법을 활용하여 개인정보를 일정 수준 노이즈로 변형하여 재식별 위험을 낮추는 기술
• 데이터 활용과 프라이버시 보호 간의 균형을 달성하는 것이 핵심

구글의 차등 프라이버시 기반 데이터 공개 사례:

• 구글은 사용자 위치 데이터를 활용한 교통 혼잡도 정보를 제공하면서 차등 프라이버시 기법을 적용
• 개인 식별이 불가능한 수준으로 노이즈를 추가하여 데이터를 가공한 후 공개
• 이를 통해 사용자 프라이버시를 보호하면서도 유용한 데이터를 제공할 수 있었음

마이크로소프트의 차등 프라이버시 기반 AI 모델 배포 사례:

• 마이크로소프트는 차등 프라이버시 기법을 적용하여 AI 모델을 공개
• 학습 데이터에 노이즈를 추가하여 개인 정보 유출 위험을 낮추면서도 모델의 성능을 유지
• 이를 통해 AI 모델을 안전하게 배포하고 활용할 수 있었음

유타 대학의 차등 프라이버시 기반 인구 통계 데이터 공개 사례:

• 유타 대학 연구팀은 인구 통계 데이터를 차등 프라이버시 기법으로 가공하여 공개
• 개인을 식별할 수 없도록 데이터에 노이즈를 추가하고 집계 수준을 조정
• 이를 통해 데이터 활용도를 높이면서도 개인 정보 보호를 실현할 수 있었음

연합학습 기술

• 개인정보를 중앙에 집중하지 않고 분산된 환경에서 학습하는 기술
• 개인정보가 외부로 유출되지 않으면서도 AI 모델 학습이 가능

구글의 Gboard 키보드 앱 연합학습 사례

• 구글은 Gboard 키보드 앱에서 사용자의 입력 데이터를 활용하여 언어 모델을 학습
• 사용자의 스마트폰에서 모델 업데이트가 이루어지고, 중앙 서버에는 개인 식별 정보가 포함되지 않은 모델 업데이트만 전송
• 이를 통해 사용자 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 언어 모델의 성능을 향상시킬 수 있었음

애플의 iOS 자동 문장 완성 기능 연합학습 사례

• 애플은 iOS의 자동 문장 완성 기능 개발에 연합학습 기술을 적용
• 사용자의 문장 입력 데이터를 기기 내부에서 처리하고, 중앙 서버에는 익명화된 모델 업데이트만 전송
• 이를 통해 사용자 프라이버시를 보호하면서도 자동 완성 기능의 성능을 향상시킬 수 있었음

의료 분야의 연합학습 사례:

• 여러 병원이 협력하여 환자 데이터를 공유하지 않고도 AI 모델을 공동 학습
• 각 병원에서 모델을 업데이트하고, 중앙 서버에는 모델 가중치만 전송
• 이를 통해 환자 정보를 보호하면서도 질병 진단 및 치료 모델의 성능을 높일 수 있음

데이터 익명화 기술

• 개인정보를 식별 불가능한 형태로 변환하여 재식별 위험을 제거하는 기술
• 데이터 유형과 활용 목적에 맞는 다양한 익명화 기법 적용 가능

구글의 데이터 익명화 사례

• 구글은 사용자의 검색 기록, 위치 데이터 등을 익명화하여 활용
• 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하고, 데이터에 노이즈를 추가하는 등의 기술을 사용
• 이를 통해 사용자 프라이버시를 보호하면서도 데이터 분석 및 활용이 가능

마이크로소프트의 데이터 익명화 사례

• 마이크로소프트는 고객 서비스 데이터를 익명화하여 분석에 활용
• 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하고, 데이터를 통계적으로 변형
• 이를 통해 고객 프라이버시를 보호하면서도 서비스 개선에 활용

의료 분야의 데이터 익명화 사례

• 병원들은 환자 의료 기록을 익명화하여 의학 연구에 활용
• 환자 이름, 주소, 의료 번호 등의 식별 정보를 제거하고, 데이터를 통계적으로 변형
• 이를 통해 환자 프라이버시를 보호하면서도 의학 연구에 활용

금융 분야의 데이터 익명화 사례

• 은행들은 고객 거래 내역을 익명화하여 금융 분석에 활용
• 고객 이름, 계좌 번호 등의 식별 정보를 제거하고, 데이터를 통계적으로 변형
• 이를 통해 고객 프라이버시를 보호하면서도 금융 분석에 활용

이와 같은 기술들은 AI 기반 개인정보 처리 과정에서 발생할 수 있는 재식별 위험을 최소화하는 데 기여할 수 있습니다.

이를 통해 개인정보 보호를 하는 동시에 AI 데이터 활용의 균형을 맞출 수 있다.

실시간 개인정보 유출 탐지 및 대응 체계 구축

실시간 모니터링 및 분석 시스템

• 로그, 네트워크 트래픽, 사용자 행동 등 다양한 데이터 소스를 실시간으로 모니터링
• AI 기반의 이상징후 탐지 모델을 통해 개인정보 유출 징후를 신속하게 식별

행동 분석 및 이상탐지

• 사용자의 평상시 행동 패턴을 학습하여 정상 행동과 이상 행동을 구분
• 비정상적인 데이터 접근, 다운로드, 전송 등의 행동을 실시간으로 탐지

지속적인 위협 학습 및 모델 업데이트

• 새로운 유형의 개인정보 유출 위협에 대한 데이터를 지속적으로 수집 및 학습
• AI 모델을 주기적으로 업데이트하여 최신 위협에 대한 대응 능력 향상

자동화된 대응 및 알림 체계

• 개인정보 유출 탐지 시 자동으로 관련 부서에 알림을 전송하고, 대응 조치 수행
• 유출 위협에 대한 대응 매뉴얼을 AI가 자동으로 생성하여 신속한 대응 지원

개인정보 보호 정책 및 규정 준수 모니터링

• 조직 내 개인정보 보호 정책 및 규정 준수 여부를 AI가 지속적으로 모니터링
• 정책 위반 사례를 자동으로 탐지하고, 관련 부서에 알림 및 개선 조치 제안

이와 같은 AI 기반의 실시간 개인정보 유출 탐지 및 대응 체계는 신속하고 효과적인 개인정보 보호를 가능하게 합니다.

또한 지속적인 모델 업데이트와 자동화된 대응으로 최신 위협에 대한 대응력을 높일 수 있습니다.

개인정보 보안 기술 고도화

개인정보 식별 및 분류 고도화

• AI 기반의 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 문서, 이미지, 영상 등에서 개인정보를 자동으로 식별
• 개인정보의 민감도, 중요도 등을 AI 모델로 자동 분류하여 차등적인 보안 조치 적용

데이터 익명화 및 가명화 기술 고도화

• AI 기반의 복잡한 데이터 변환 및 노이즈 추가 기술을 활용하여 데이터를 익명화
• 개인정보를 가명으로 대체하고, 재식별 위험을 AI로 분석하여 최적의 가명화 수준 제공

실시간 위협 탐지 및 대응 고도화

• AI 기반의 행동 분석, 이상징후 탐지 등을 통해 개인정보 유출 시도를 실시간으로 탐지
• 자동화된 대응 체계를 통해 신속한 차단 및 대응 조치 수행

AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용하여 개인정보 수집/활용 동의서를 자동으로 분석

• 개인의 동의 범위, 활용 내역 등을 AI로 관리하여 동의 준수 여부를 자동 모니터링

1. 개인정보 보안 정책 및 규정 준수 자동화:

• AI 기반의 규칙 엔진을 활용하여 개인정보 보안 정책 및 규정 준수 여부를 자동으로 점검
• 정책 위반 사항을 실시간으로 탐지하고, 개선 방안을 제시하는 등 자동화된 관리 체계 구축

연구동향

Differential Privacy

• Cynthia Dwork의 "Differential Privacy" 논문은 이 분야의 기초를 다지고 있습니다. 이 논문은 개인 데이터를 보호하면서도 데이터 분석이 가능하도록 하는 차등 프라이버시 개념을 소개합니다.[6]

Homomorphic Encryption

• Craig Gentry의 "Fully Homomorphic Encryption Using Ideal Lattices" 논문은 데이터를 암호화된 상태로 유지하면서도 연산을 가능하게 하는 완전 동형 암호화 기술을 소개합니다.[7]

AI Transparency and Explainability

• Finale Doshi-Velez와 Been Kim의 "Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning" 논문은 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성에 대한 이론적 기초를 제공합니다.[8]

AI Ethics and Privacy

• AI와 개인정보 보호, 윤리적 문제를 다루는 논문으로는 "The Ethics of Artificial Intelligence"가 있습니다. 이 논문은 AI 개발과 사용에 있어 윤리적 고려사항을 논의합니다.[9]

GDPR and AI

• GDPR이 AI 시스템에 미치는 영향을 다루는 논문으로는 "The Impact of the GDPR on Artificial Intelligence"가 있습니다. 이 논문은 GDPR이 AI 개발 및 활용에 미치는 법적 및 실질적 영향을 분석합니다.[10]

미래사회에 인공지능을 활용한 개인정보 보호의 선제적 대응의 총 정리

미래 사회에 인공지능을 활용해서 개인정보 보호의 선제적 대응 기술을 알아봤습니다. 피해 사례와 그에 따른 여러 대응 기술을 알아봤습니다.

인공지능 기반 데이터 암호화 기술, 프라이버시 강화 기술 (PETs). 실시간 이상 탐지 및 대응, 사용자 행동 분석 등 여러 기술을 알아 봤습니다.

"위 페이지의 핵심은 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 발전된 AI를 통해 해킹 기술을 막는 선제적 대응 기술입니다."

고도의 정보처리가 가능해지면서 해킹을 막는 방어 기술의 지능보다 발전된 해킹 기술로 인해 전세계는 여러 번 위기를 겪은 적이 있습니다. 하지만 AI를 통해 기술이 발전됨과 동시에 안전하게 AI가 학습을 하며 해킹을 막을 수 있습니다. AI가 방대한 양의 정보를 다루며 생기는 위험을 최소화 하는 데이터 가공 기술의 연구를 통해 안전한 데이터 처리를 할 수 있음을 알아봤습니다. 또한 만약 개인정보 누출이 된다면 조기 대처를 통해 최소한의 정보 손실로써 방어할 수 있고, 이런 일이 발생하지 않도록 더욱 고도화된 개인정보 기술 보호 연구 기술 또한 개발되고 있음을 알아봤습니다.