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Aug 20, 2023

머신러닝 시대의 데이터 개인정보 보호

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TL, DR 분석

데이터 중심 의사 결정의 세계에서 기업은 통찰력을 추출하고 운영을 간소화하며 경쟁 우위를 유지하기 위해 기계 학습(ML) 기능을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 영역의 발전으로 인해 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 높아졌습니다. 개인 정보 보호 기계 학습이라는 개념이 다음을 허용하는 강력한 접근 방식으로 등장했습니다. 더 읽어보기

데이터 중심 의사 결정의 세계에서 기업은 통찰력을 추출하고 운영을 간소화하며 경쟁 우위를 유지하기 위해 기계 학습(ML) 기능을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 영역의 발전으로 인해 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 높아졌습니다. 개인 정보 보호 기계 학습이라는 개념은 조직이 ML의 잠재력을 활용하는 동시에 민감한 데이터를 보호할 수 있는 강력한 접근 방식으로 등장했습니다.

머신러닝 모델은 지속적으로 학습하고 적응하는 능력 덕분에 기업이 의사결정을 내리는 방식을 변화시켰습니다. 그러나 조직이 기밀 정보를 포함한 다양한 데이터 세트를 분석하기 위해 이러한 모델을 사용함에 따라 보안 취약점이 대두됩니다. 이러한 취약점은 잠재적으로 데이터 유출 및 그에 따른 운영 위험을 초래할 수 있습니다.

ML 모델을 겨냥한 공격 벡터에는 모델 반전과 모델 스푸핑이라는 두 가지 주요 범주가 있습니다. 모델 반전은 훈련된 민감한 데이터를 해독하기 위해 모델의 작업을 반전시키는 것을 수반합니다. 여기에는 개인 식별 정보(PII) 또는 지적 재산(IP)이 포함됩니다.

반대로, 모델 스푸핑은 공격자가 입력 데이터를 조작하여 모델이 자신의 의도에 따라 잘못된 결정을 내리도록 속이는 전략입니다. 두 접근 방식 모두 모델 아키텍처의 약점을 활용하여 강력한 보안 조치의 필요성을 강조합니다.

이러한 보안 문제에 대응하여 개인정보 보호 머신러닝이라는 개념이 주목을 받고 있습니다. 이 접근 방식은 개인 정보 보호 강화 기술(PET)을 사용하여 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 보호합니다. 사용 가능한 기술 중에서 눈에 띄는 두 가지 옵션은 동형암호와 SMPC(Secure Multiparty Computation)입니다.

동형암호는 조직이 암호화된 데이터에 대해 계산을 수행하고 데이터의 개인정보를 보호할 수 있도록 지원하는 혁신적인 혁신입니다. ML 모델에 동형암호를 적용함으로써 기업은 원본 정보를 노출하지 않고도 민감한 데이터에 대해 이러한 모델을 실행할 수 있습니다. 이 기술은 위험을 최소화하면서 기밀 데이터에 대해 훈련된 모델을 다양한 설정에서 사용할 수 있도록 보장합니다.

SMPC(Secure Multiparty Computing)는 조직이 보안을 위협하지 않고 민감한 데이터에 대한 모델을 공동으로 교육할 수 있도록 하여 협업을 한 단계 끌어올립니다. 이 방법은 전체 모델 개발 프로세스, 교육 데이터 및 관련된 모든 당사자의 이익을 보호합니다. SMPC를 통해 조직은 다양한 데이터 세트를 활용하여 개인 정보를 보호하면서 기계 학습 모델의 정확성을 높일 수 있습니다.

기업이 성장과 혁신을 촉진하기 위해 머신러닝에 계속 의존함에 따라 데이터 보안은 여전히 ​​중요한 관심사로 남아 있습니다. AI/ML의 가치가 확립되면 조직은 지속 가능한 발전을 보장하기 위해 보안, 위험 완화 및 거버넌스에 중점을 두어야 합니다. 개인 정보를 보호하는 기계 학습 기술의 발전으로 기업은 이러한 영역을 자신있게 탐색할 수 있습니다.

개인 정보를 보호하는 기계 학습은 ML 기능과 데이터 보안의 필요성 사이의 격차를 해소합니다. 동형암호 및 SMPC와 같은 PET를 수용함으로써 조직은 과도한 위험에 노출되지 않고 민감한 데이터에 숨겨진 통찰력을 활용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 조화로운 솔루션을 제공하여 기업이 규정을 준수하고, 고객 신뢰를 유지하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.