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PET, 개인정보보호 강화기술

· 약 4분

PET 개념

  • 특정 개인정보 또는 데이터 보호 기능을 달성하거나 개인 또는 자연인 그룹의 개인정보를 위협으로 부터 보호하기 위한 기술 및 프로세스
  • AI 개인정보 학습/유출, 클라우드 등 공유 서버 환경 발달, 이동형 영상정보처리기기의 확산

PET 유형, 적용사례

개인정보 처리 기법 측면의 개인정보보호 강화기술

구분기술설명
난독화차분 프라이버시개인과 연결된 데이터에 무작위성을 부여하거나 노이즈를 적용하여 재식별 가능성을 낮춤
합성 데이터 생성(SDG)기존 지식을 사용하여 완전한 새로운 데이터를 생성
영지식 증명정보를 노출하지 않고 진실 여부 검증
암호화동형 암호화(HE)일반 텍스트를 공개하지 않고 암호화된 데이터의 연산 수행
신원 기반 암호화(IBE)전통적 공개키 대신 개인이 생성한 발신자에서 수신자 방향의 메시지에 암호화 적용
안전한 다자 연산(SMPC)분산 컴퓨팅을 수행하면서 정확성과 최소한의 입력 및 출력 학습을 우선시하여 연산 과정 보호
신뢰받는 실행 환경(TEE)데이터의 기밀성을 훼손하지 않고 암호화된 키와 민감 데이터를 안전하게 접근하는 기술

개인정보 처리 환경 측면의 개인정보보호 강화기술

구분기술특징
학습 및 분석연합 학습개별 엔드포인트로 기계 학습 모델 훈련, 요약 데이터만 중앙 데이터 저장소에 전송할 수 있도록 허용
분산 분석프라이버시를 보호하는 기계 학습
데이터 책임도구책임 시스템데이터에 접근할 수 있는 시기에 대한 규칙 설정 및 집행
개인정보 관리시스템정보주체에게 자신의 개인정보에 대한 통제권 제공

PET 적용사례

구분PET 기술적용사례
애플차분 프라이버시 (Differential Privacy)메시지 앱, 검색어 추천 시스템에 적용하여 개인 정보 보호 강화
구글연합 학습 (Federated Learning)키보드 앱에서 개인정보 전송 기능에 적용, 중앙 서버에 데이터 전송 없이 학습
메타다자간 계산 (Multi-Party Computation, MPC)광고 및 마케팅에 활용할 개인정보 수집, 여러 당사자가 협력하여 데이터 분석
통계청안전한 다자 연산 (Secure Multi-Party Computation, SMPC)개인정보 보호를 위한 데이터 허브 플랫폼 개발