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

방대한 AI 알고리즘을 활용한 타인이 식별 불가능한 개인정보 처리 기술

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라서 방대한 자료에 대한 효율적인 분석이 가능해졌다. 이런 기술을 활용한 핀테크 기업들이 부상하고 있습니다.

관련한 논문으로 서울대학교 통계학과 교수 김용대 논문에 따르면 딥러닝 기술을 활용한 개인정보 처리의 자동화, 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

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.