ITPE * JackerLab

개요머신러닝의 성패는 양질의 피처(feature)를 얼마나 잘 관리하고 제공하느냐에 달려 있습니다. 특히 기업 간 협업, 데이터 거버넌스, 규제 환경 하에서는 중앙 집중형 피처 스토어만으로 한계가 존재합니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 개념이 **Federated Feature Store (FFS)**입니다. Feast 기반의 Federated Feature Store는 분산된 데이터 소스와 협업 환경에서 피처를 안전하고 일관되게 관리할 수 있도록 설계된 차세대 피처 인프라입니다.1. 개념 및 정의Federated Feature Store(FFS)는 여러 조직이나 데이터 도메인에 분산되어 있는 피처 데이터를 중앙으로 이동시키지 않고도 통합적으로 관리, 조회, 활용할 수 있도록 지원하는 피처 관리..

개요Synthetic Tabular는 개인정보 보호, 모델 성능 향상, 데이터 증강을 위해 실제 데이터를 모사해 생성한 구조화된(표 형식) 데이터이다. 의료, 금융, 산업 분야에서 민감한 정보를 대체하거나, 부족한 데이터를 보완하는 용도로 활용된다. 생성적 인공지능 기술(GAN, VAE, Diffusion 등)의 발달로 그 정밀도와 활용성은 급격히 향상되고 있다.1. 개념 및 정의Synthetic Tabular는 현실 세계의 표 형태 데이터(예: 고객 정보, 환자 기록 등)를 수학적/통계적으로 모사하여 생성된 인공 데이터로, 원본과 유사한 통계적 특성과 관계 구조를 갖는다.목적: 민감 정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 성능 개선필요성: 개인정보보호법 강화 및 데이터 이동/공유 제한 환..

개요OpenID4VP(OpenID for Verifiable Presentations)는 분산 신원(DID) 기반의 인증 방식에서 사용자가 검증 가능한 자격 증명을 제시할 수 있도록 지원하는 OpenID Foundation의 차세대 프로토콜이다. 이 기술은 개인의 개인정보 통제권을 강화하고, 신뢰 기반의 인증 생태계를 형성하는 데 핵심적인 역할을 한다.1. 개념 및 정의OpenID4VP는 사용자가 발급받은 검증 가능한 자격 증명(Verifiable Credentials, VC)을 서비스 제공자에게 제출할 수 있도록 하는 인증 프로토콜이다. 기존 OpenID Connect와 유사한 흐름을 따르지만, 사용자가 직접 보유한 VC를 선택적으로 제출할 수 있는 점이 핵심 차별점이다.목적 및 필요성사용자의 개인정보..

개요Privacy by Design(프라이버시 설계)는 개인정보 보호를 사후 보완이 아닌 사전 예방적 방식으로 시스템, 정책, 제품, 서비스에 내재화하는 접근입니다. 이는 캐나다 정보보호위원회 위원장인 앤 캐벌룩(Ann Cavoukian)이 제안한 국제적 개인정보 보호 프레임워크로, GDPR을 비롯한 글로벌 규제 기준의 핵심 철학이기도 합니다. 이 원칙은 정보 시스템의 기획, 개발, 운영 전 과정에 걸쳐 프라이버시를 기본값으로 설계하는 ‘기본권 중심’의 접근을 의미합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Privacy by Design은 개인정보 보호를 기술·조직·정책에 선제적이고 체계적으로 설계하는 프레임워크입니다.목적개인의 프라이버시 권리를 보호하면서도, 기술 혁신과 서비스 효율성을 동시에 추구필요..

개요SOC 2(Service Organization Control 2)는 서비스 제공 기업이 고객 데이터의 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성 및 개인정보 보호를 어떻게 관리하고 있는지를 평가하는 감사 보고서입니다. 이 기준의 핵심이 되는 것이 바로 **Trust Services Criteria(TSC)**입니다. TSC는 미국 공인회계사협회(AICPA)가 정의한 5대 신뢰 원칙으로 구성되며, 클라우드 서비스, SaaS, 핀테크, 헬스케어 등 데이터 중심 기업들이 신뢰성과 컴플라이언스를 확보하기 위한 핵심 지표로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Trust Services Criteria는 SOC 2 감사에서 평가되는 보안/신뢰성 원칙으로, 기업의 내부 통제 수준을 객관적으로 검증하는 기준..

개요FedAvg(Federated Averaging)는 분산 환경에서 여러 클라이언트 장치가 로컬 데이터를 활용해 독립적으로 모델을 학습하고, 서버가 각 모델의 가중치를 평균하여 전역 모델(Global Model)을 갱신하는 연합 학습(Federated Learning)의 핵심 알고리즘입니다. 개인정보 보호와 대규모 분산 학습 환경에 적합한 방식으로, Google이 2016년 발표한 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의FedAvg는 각 디바이스(클라이언트)에서 로컬 데이터를 기반으로 부분적으로 학습한 모델 파라미터를 중앙 서버에 전송하고, 이를 평균화하여 공유 모델을 업데이트하는 방식입니다.연합 학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 남기고 모델만 공유가중 평균(Weighted Avera..

개요Synthetic Data Watermarking은 인공지능(AI) 모델이나 프로그램에 의해 생성된 합성 데이터(Synthetic Data)에 눈에 보이지 않는 식별자(Watermark)를 삽입하여, 데이터의 출처를 추적하고 무단 사용을 방지하며, 생성 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장하는 기술입니다. 데이터 유출 대응, 저작권 보호, 합성 데이터 투명성 확보 등을 위해 빠르게 중요성이 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의합성 데이터에 식별 가능한 패턴이나 특성을 은밀히 삽입하여 소유권 추적과 무결성 검증을 가능하게 하는 기술목적생성 데이터의 소유권 증명, 무단 복제 방지, 신뢰성 강화필요성합성 데이터 확산에 따른 저작권 문제, 데이터 신뢰성 검증 필요성 증가Synthetic Data..

개요Re-Identifiability Score, 또는 QR(Quasi-Identifier Risk Score)은 비식별화(De-identification)된 데이터셋이 외부 데이터셋과 결합됐을 때, 특정 개인을 재식별할 수 있는 위험도를 수치화한 지표입니다. 개인정보보호 기술(PETs) 및 프라이버시 보호 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis)에서 핵심적인 평가 수단으로, 데이터 공개 및 공유 정책 수립에 필수적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의비식별 데이터의 준식별자(Quasi-Identifier) 조합을 통해 특정 개인이 재식별될 가능성을 정량화하는 위험 지표목적데이터 익명성 수준 평가 및 재식별 위험 관리필요성단순 식별자 제거만으로는 충분한 개인..

개요PETs Marketplace는 개인정보보호 강화 기술(PETs, Privacy-Enhancing Technologies)을 기반으로 데이터 공유와 분석을 안전하게 수행할 수 있도록 지원하는 데이터 거래 플랫폼입니다. 민감한 데이터를 노출하지 않고도 데이터 활용 가치를 극대화할 수 있어, 금융, 의료, 공공 분야를 중심으로 데이터 경제 활성화와 개인정보 보호를 동시에 추구하는 새로운 패러다임으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 소유자와 소비자가 개인정보보호 강화 기술을 활용하여 안전하게 데이터를 거래하고 분석할 수 있도록 지원하는 플랫폼목적개인정보 노출 없이 데이터 가치를 실현하여 데이터 경제를 활성화필요성데이터 규제 강화(GDPR, CCPA 등)와 데이터 활용 수요 증가..

개요데이터 클린 룸(Data Clean Room)은 기업들이 개인정보를 보호하면서도 협력하여 데이터를 안전하게 분석할 수 있도록 하는 보안 환경이다. 광고, 마케팅, 금융, 의료 산업에서 개인정보 보호 규제를 준수하면서도 데이터 인사이트를 도출하는 데 사용된다. 본 글에서는 데이터 클린 룸의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 데이터 클린 룸이란?데이터 클린 룸은 기업 간 데이터 공유 및 협업을 가능하게 하면서도, 개인 정보 보호를 보장하는 보안 환경이다. 데이터는 암호화되거나 익명화된 상태로 제공되며, 사용자는 개별 데이터가 아닌 집계된 데이터 분석 결과만 확인 가능하다.1.1 데이터 클린 룸의 필요성개인정보 보호 법규(예: GDPR, CCPA) 강화로 인해..

개요ISO/IEC 29190은 개인정보 보호법 및 규제 요구사항을 준수하기 위한 국제 표준 프레임워크입니다. 이 표준은 조직이 개인정보 보호를 위한 체계를 효과적으로 수립하고, GDPR, CCPA, ISO/IEC 27701 등의 글로벌 규제를 준수할 수 있도록 지원합니다. ISO/IEC 29101(프라이버시 아키텍처), ISO/IEC 29184(온라인 프라이버시 정책 및 동의 관리), ISO/IEC 29105(프라이버시 리스크 평가) 등과 연계하여 개인정보 보호 체계를 강화할 수 있습니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29190의 개념, 주요 요소, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29190이란?ISO/IEC 29190은 개인정보 보호 규제 준수를 위한 표준화된 프레임워크를 제..

개요ISO/IEC 29184는 온라인 환경에서 프라이버시 정책을 수립하고 동의(Consent) 관리를 수행하기 위한 국제 표준입니다. 이 표준은 웹사이트, 애플리케이션, 디지털 서비스에서 개인정보 보호 정책을 명확하게 제공하고, 사용자 동의를 투명하게 수집 및 관리하는 방법을 정의합니다. ISO/IEC 29101(프라이버시 아키텍처), ISO/IEC 29103(개인정보 보호 기술), ISO/IEC 29105(프라이버시 리스크 평가) 등과 연계하여 종합적인 프라이버시 보호 프레임워크를 구축할 수 있습니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29184의 개념, 주요 원칙, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29184란?ISO/IEC 29184는 디지털 환경에서 프라이버시 보호를 위해 사용..

개요ISO/IEC 29105는 데이터 보호 및 프라이버시 리스크를 체계적으로 평가하기 위한 국제 표준입니다. 이 표준은 조직이 개인정보 보호 리스크를 분석하고, 보안 위협을 사전에 식별하여 효과적인 대응 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다. **ISO/IEC 29101(프라이버시 아키텍처) 및 ISO/IEC 29103(개인정보 보호 기술 및 절차)**과 연계하여 프라이버시 리스크 관리를 체계적으로 수행할 수 있도록 합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29105의 개념, 주요 평가 모델, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29105란?ISO/IEC 29105는 조직의 데이터 보호 및 프라이버시 리스크를 평가하고 분석하는 방법을 정의하는 표준으로, 개인정보 보호법(GDPR, CCP..

개요ISO/IEC 29104는 개인정보 보호 시스템의 평가 및 감사를 수행하기 위한 국제 표준 지침입니다. 이 표준은 조직이 개인정보 보호 조치를 효과적으로 검토하고, 법적 규정을 준수하며, 지속적인 보안 개선을 수행할 수 있도록 지원합니다. ISO/IEC 29104는 **ISO/IEC 29101(프라이버시 아키텍처) 및 ISO/IEC 29103(개인정보 보호 기술 및 절차)**와 연계하여 개인정보 보호 프레임워크의 실효성을 평가하는 데 중점을 둡니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29104의 개념, 주요 평가 및 감사 요소, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29104란?ISO/IEC 29104는 개인정보 보호 시스템의 효과성을 평가하고, 법적 규제 및 보안 정책 준수를 보장하..

개요ISO/IEC 29103은 개인정보 보호를 위한 기술적 조치 및 절차를 정의하는 국제 표준입니다. 이 표준은 조직이 개인정보 보호법(GDPR, CCPA 등)을 준수할 수 있도록 지원하며, ISO/IEC 29101(프라이버시 아키텍처) 및 ISO/IEC 29102(보안 기법)과 연계하여 개인정보 보호 프레임워크를 구성합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29103의 개념, 주요 기술 및 절차, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29103이란?ISO/IEC 29103은 조직이 개인정보 보호를 위해 구현해야 하는 기술적·관리적 절차를 정의하는 표준으로, 개인정보 수집, 처리, 저장 및 전송 과정에서 보호 조치를 강화하는 데 중점을 둡니다. 이는 기업 및 기관이 데이터 보호 전략을 ..

개요ISO/IEC 29102는 프라이버시 보호를 위한 인증(Authentication) 및 보안(Security) 기법을 정의하는 국제 표준입니다. 이는 ISO/IEC 29101의 프라이버시 아키텍처 프레임워크를 기반으로, 개인정보 보호를 위한 인증 기술과 보안 메커니즘을 체계적으로 제공하는 역할을 합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29102의 개념, 주요 인증 및 보안 기법, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29102란?ISO/IEC 29102는 프라이버시 보호를 위한 인증 및 보안 기술을 설계하고 운영하기 위한 표준으로, 개인정보 보호와 데이터 보안을 강화하는 방법론을 제공합니다. 이를 통해 기업 및 기관이 개인정보 보호 정책을 효과적으로 구현할 수 있도록 지원합니다.1..

개요ISO/IEC 29101은 개인정보 보호 및 프라이버시 관리를 위한 아키텍처 프레임워크를 제공하는 국제 표준입니다. 이는 개인정보 보호를 위한 정책, 원칙, 기술적 요소를 정의하여 조직이 개인정보 보호 요구사항을 충족할 수 있도록 지원합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29101의 개념, 주요 구성 요소, 적용 방법 및 준수의 필요성을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29101이란?ISO/IEC 29101은 프라이버시 보호를 위한 시스템 및 서비스 아키텍처를 정의하는 표준으로, 개인정보 보호 원칙과 이를 구현하기 위한 기술적·관리적 요소를 포함합니다. 이는 기업과 기관이 개인정보 보호 정책을 효과적으로 구현할 수 있도록 가이드라인을 제공합니다.1.1 주요 목적개인정보 보호 및 보안 강화: 개인정보의 무..

개요ISO/IEC 29100은 개인정보 보호 및 프라이버시 관리를 위한 국제 표준 프레임워크로, 조직이 개인정보를 보호하고 데이터 프라이버시를 준수할 수 있도록 체계적인 가이드라인을 제공합니다. 이 표준은 프라이버시 원칙을 정의하고, 개인정보 처리와 관련된 보안 및 규제 준수를 위한 기준을 제시합니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29100의 개념, 주요 원칙, 프라이버시 프레임워크의 구성 요소 및 기업 도입 시 고려해야 할 사항을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29100이란?ISO/IEC 29100은 **국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)**가 공동으로 개발한 개인정보 보호 표준으로, 개인정보 및 프라이버시 보호를 위한 글로벌 기준을 제공합니다.1.1 주요 목적개인정보 보호를 위한 글로벌..

개요ISO/IEC 29100 시리즈는 개인정보 보호 및 프라이버시 관리를 위한 국제 표준으로, 기업과 조직이 개인정보를 보호하고 법적 규제를 준수할 수 있도록 체계적인 프레임워크를 제공합니다. 이 시리즈는 개인정보 보호 원칙, 개인정보 보호 영향 평가(PIA), 데이터 보안 및 프라이버시 강화를 위한 기술적·관리적 요구사항을 포함하고 있습니다. 본 글에서는 ISO/IEC 29100 시리즈의 개념, 주요 구성 요소, 표준별 역할 및 기업 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ISO/IEC 29100 시리즈란?ISO/IEC 29100 시리즈는 개인정보 보호 및 프라이버시 관리의 체계적인 접근 방식을 정의하는 국제 표준군으로, 개인정보 보호를 위한 정책 및 기술적 조치를 수립하는 데 활용됩니다.1.1 주요 목적..

개요마이데이터(MyData)는 개인이 자신의 데이터를 직접 관리하고 통제할 수 있도록 하는 데이터 주권 개념으로, 금융, 헬스케어, 통신, 유통 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 특히, 마이데이터는 개인이 자신의 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 하며, 데이터 경제 활성화와 맞물려 정부 및 기업이 적극적으로 도입하고 있는 핵심 기술입니다. 본 글에서는 마이데이터의 개념, 기술적 요소, 법적 규제 및 활용 사례를 살펴봅니다.1. 마이데이터(MyData)란?마이데이터는 개인이 데이터에 대한 통제권을 갖고, 이를 바탕으로 안전하게 활용할 수 있도록 하는 데이터 관리 방식입니다. 기존에는 기업이 데이터를 수집·보관·활용하는 방식이 일반적이었으나, 마이데이터를 통해 개인이 자신의 데이터 관리 주체..

개요합성 데이터(Synthetic Data)는 실제 데이터를 기반으로 통계적 특성을 유지하면서 생성된 인공 데이터입니다. 이는 개인정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, AI 모델 학습 최적화 등의 목적으로 활용되며, 금융, 의료, 자율주행, 머신러닝 연구 등 다양한 산업에서 주목받고 있습니다.1. 합성 데이터란?합성 데이터는 실제 데이터를 직접 활용하지 않고, 데이터의 특성을 모방하여 생성된 가상의 데이터입니다.1.1 합성 데이터의 주요 특징실제 데이터와 유사한 통계적 특성 보유개인정보 보호 및 보안 강화 (GDPR, HIPAA 규제 준수 가능)데이터 부족 문제 해결 및 AI 모델 성능 향상다양한 시뮬레이션 및 테스트 가능1.2 합성 데이터 vs. 실제 데이터 비교 항목 합성 데이터 실제 데이터 데이..

개요APEC CBPR(Cross Border Privacy Rules)는 아시아태평양경제협력체(APEC)가 도입한 국제 개인정보 보호 프레임워크로, 국가 간 데이터 이전 시 개인정보 보호를 보장하기 위한 규칙입니다. 글로벌 기업이 개인정보를 안전하게 관리하고 각국의 데이터 보호 규정을 준수할 수 있도록 지원하며, 특히 미국, 일본, 싱가포르 등 APEC 회원국에서 널리 활용됩니다. 본 글에서는 APEC CBPR의 개념, 인증 절차, 주요 특징, 기업의 이점 및 도입 전략을 살펴봅니다.1. APEC CBPR이란?APEC CBPR은 국가 간 개인정보 전송 시 프라이버시 보호를 강화하기 위한 인증 프레임워크로, 개인정보 보호법이 다른 국가 간에도 일관된 보호 기준을 적용하도록 설계되었습니다.1.1 APEC C..

개요다크패턴(Dark Pattern)은 웹사이트나 애플리케이션에서 사용자 경험(UX)을 조작하여 비합리적인 결정을 유도하는 디자인 기법을 의미합니다. 사용자가 원치 않는 행동을 하도록 유도하거나 혼란을 초래하는 방식으로, 개인정보 보호 및 보안과 관련된 문제를 야기할 수 있습니다. 본 글에서는 다크패턴의 개념, 유형, 보안 이슈, 관련 법률 및 예방 방법을 살펴봅니다.1. 다크패턴이란?다크패턴은 사용자가 의도하지 않게 특정 행동을 하도록 유도하는 비윤리적 UI/UX 디자인 기법입니다. 예를 들어, 원치 않는 가입을 유도하거나, 구독 해지를 어렵게 만드는 방식이 이에 해당합니다.1.1 다크패턴의 특징사용자 기만: 혼란을 주거나 의도적으로 잘못된 정보를 제공의도적인 불투명성: 정보가 숨겨져 있거나 명확하지 ..

개요AI 윤리(AI Ethics)는 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여 공정하고 책임감 있는 AI 개발과 활용을 보장하기 위한 원칙과 가이드라인을 의미합니다. AI가 점점 더 인간의 삶과 의사결정에 영향을 미치는 만큼, AI의 투명성, 공정성, 신뢰성, 개인정보 보호, 책임성 등의 윤리적 기준을 마련하는 것이 필수적입니다.1. AI 윤리란?AI 윤리는 인공지능 시스템이 사회적, 법적, 도덕적 원칙을 준수하며 인간의 이익을 보호하는 방향으로 개발되고 운영되도록 하는 개념입니다. 이는 알고리즘 편향, 개인정보 보호, AI 책임성 등의 이슈를 다룹니다.1.1 AI 윤리의 필요성AI의 자율성과 인간 통제권 문제 해결AI의 편향(Bias) 제거 및 공정성 확보개인정보 보호 및 보안 강화AI 의사결..