AI 프라이버시 리스크 관리 모델

AI PRM 개념

• AI 모델/시스템을 개발/제공할 때 프라이버시 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 정부 차원의 모델
• 대규모 데이터 처리와 개인 정보 사용으로 인한 프라이버시 리스크, 적법한 데이터 활용, 권리 침해 방지, 투명성/안전성 확보

AI PRM 리스크 관리절차, 유형, 경감방안

AI PRM 리스크 관리절차

• AI 유형/용례 파악: AI 모델/시스템의 목적, 데이터 맥락 파악
• 리스크 식별: AI 모델/시스템의 유형/용례에 따라 발생 리스크 식별
• 리스크 측정: 발생확률, 중대성, 수용가능성, 우선순위 파악
• 리스크 경감 방안 검토/도입: 관리적/기술적 방안 검토 및 실행

AI PRM 리스크 유형

구분	일반 리스크	프라이버시 리스크
기획/개발 단계	저작권, 개인정보, DB권 등 권리침해	적법하지 않은 학습데이터 수집 이용
		AI 학습데이터의 부적절한 보관/관리
서비스 제공 단계	AI 합성콘텐츠 오용, 권치 침해	학습 데이터 암기 및 개인정보 노출
	편향, 차별, 양극화	자동화된 결정으로 인한 정보주체 권리 약화, 민감정보 추론
운영/유지보수 단계	업데이트 및 추가 학습으로 인한 리스크 누적	개인정보 보안 취약점, 데이터 이동 시 불법적 이용

AI PRM 리스크 경감방안

구분	방안	예시
관리적	AI 시스템 기획 단계에서 개인정보의 목적·범위·처리 기준 명확화	개인정보 처리 방침 공개
	데이터 수집 출처·이력 관리	데이터 수집·이용 기준 수립
	조직 내 프라이버시 리스크 관리 정책·절차 수립	리스크 관리 절차 문서화
	지속적 평가·개선	정기적 내부 감사
기술적	데이터 최소화 및 비식별화 처리	차분 프라이버시
	프라이버시 향상 기술(PET) 적용	가명처리, 익명화
	암기 방지 필터링 기술 적용	Presidio, KoELECTRA 필터링
	생성형 AI의 악의적 콘텐츠 방지	합성미디어 도용 방지 기술
조직적	CPO 역할 강화 및 책임 명확화	CPO 책임 범위 확대
	AI 가치망 내 참여자 간 협력 체계 구축	계약 기반 협력 체계 수립
	외부 피드백 및 리스크 모니터링 시스템 도입	프라이버시 영향 평가 수행

AI PRM 추가적인 고려사항

• PbD를 적용하여 AI의 설계 단계부터 프라이버시와 보안 고려
• GDPR, CCPA 등 개인정보 보호 규정을 철저히 준수

참조

• 개인정보보호위원회: AI 프라이버시 리스크 관리 모델