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Token-Aware Masking (TAM)

개요Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.1. 개념 및 정의TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등2...

개요ISO/IEC 27557은 시스템 및 서비스 개발 전반에 걸쳐 프라이버시 요구사항을 효과적으로 통합하기 위한 프라이버시 엔지니어링(Privacy Engineering) 프레임워크를 제공하는 국제 표준입니다. 이 표준은 GDPR, ISO/IEC 27701 등 기존 개인정보 보호 규정과의 연계뿐 아니라, 개발자, 설계자, 제품 관리자 등 기술 중심 인력에게 구체적인 구현 지침을 제공합니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 27557은 개인정보 보호를 단순한 법적 컴플라이언스가 아닌 설계단계에서부터 시스템 전반에 반영하는 접근 방식을 권장합니다.Privacy by Design 원칙을 기술적으로 내재화개인정보 흐름, 제어 메커니즘, 거버넌스 요구사항을 설계 사양으로 구현소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)에 통..

개요LINDDUN은 소프트웨어 및 시스템 개발 단계에서 프라이버시 침해 요소를 식별하고 예방하기 위한 위협 모델링 프레임워크다. STRIDE가 보안 위협에 초점을 맞춘 반면, LINDDUN은 데이터 프라이버시 관점에서 설계 단계부터 체계적인 분석을 통해 개인정보 유출 및 오남용 리스크를 줄이는 데 초점을 둔다.1. 개념 및 정의LINDDUN은 다음 7가지 범주의 프라이버시 위협을 식별하고, 각각에 맞는 프라이버시 강화 설계(Privacy Enhancing Technologies, PETs)를 도입할 수 있도록 유도한다: 위협 범주 설명 예시 Linkability사용자의 여러 데이터가 연결될 수 있는 위협위치 추적 이력 연동Identifiability익명 사용자의 실체가 드러날 수 있는 위협IP 주소로..

개요Information Flow Control(IFC)은 시스템 내에서 데이터가 어떻게 흐르고, 누가 어떤 정보를 접근하고 전달할 수 있는지를 제어하여 정보 유출과 오용을 방지하는 보안 기술이다. 단순한 접근 제어를 넘어서, 민감 정보가 부적절하게 전파되는 경로 자체를 차단함으로써 보다 정교한 보안 정책을 구현할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의시스템 내 데이터 흐름을 추적하고 제한하여 정보 유출을 방지하는 기술목적정보 유출, 무단 전파, 권한 없는 사용자 접근 방지분류정적 IFC(Static), 동적 IFC(Dynamic) 또는 하이브리드 방식으로 구현됨IFC는 코드, 운영체제, 애플리케이션 등 다양한 수준에서 구현되며 정보의 흐름 경로에 집중한다.2. 특징특징설명전통적 보안 방식과 차이..

개요On-Device Federated Analytics는 데이터를 사용자 기기 내에서 분석하고, 서버에는 통계적 결과만 업로드하는 분산형 데이터 분석 방식입니다. 중앙집중형 서버로 원시 데이터를 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호가 뛰어나며, 데이터 규제 환경에서도 안전하게 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 단말기에서 로컬 분석을 수행하고, 통계 처리된 결과만 서버로 전송하는 분석 기법핵심 개념Raw data는 로컬에 보존, Aggregated data만 공유연관 기술Federated Learning, Differential Privacy, Edge AI이 기법은 Google, Apple 등 글로벌 기업들이 모바일 OS에 탑재하며 적극적으로 도입 중입니다.2..

개요Continuous Privacy-Budget Management(연속적 프라이버시 예산 관리)는 민감한 데이터에 대한 지속적 보호를 위해 개인정보 노출 위험을 정량화하고 실시간으로 통제하는 체계입니다. 특히 Differential Privacy(차등 프라이버시) 기반 데이터 처리에서 개인 정보 보호 수준을 수치화한 '예산(ε)'의 누적 사용량을 추적하며, AI 학습, 분석 플랫폼, 연합학습 환경에서 데이터 프라이버시 보호의 핵심 메커니즘으로 작용합니다.1. 개념 및 정의Privacy Budget은 민감 데이터 처리에서 허용된 개인정보 노출 수준을 ε 값으로 설정하여 측정합니다. 이 값을 지속적으로 관리하는 체계를 Continuous Privacy-Budget Management라고 합니다.기반 기술..

개요Private Set Intersection(PSI)은 두 개 이상의 당사자가 서로의 입력 데이터는 노출하지 않으면서, 교집합만을 안전하게 계산할 수 있도록 하는 암호학적 기법입니다. 개인정보 보호, 보안 마케팅, 헬스케어, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 민감한 데이터 공유 없이 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의PSI는 참여자 간 데이터 세트의 공통 항목만을 식별하는 암호 프로토콜로, 입력값 외부 노출 없이 공동 연산이 가능합니다.기본 원리: 입력 집합은 암호화된 상태에서 교집합 계산이 수행됨참여자 간 정보 보호: 원소 간 일치 여부만 판단 가능, 전체 원소 노출 없음활용 목적: 개인정보 보호 기반 협력 분석2. 특징 항목 설명 기존 방식과의..

개요Attribute-Based Encryption(ABE)은 사용자 속성(attribute)을 기반으로 암호화된 데이터를 제어할 수 있도록 설계된 공개키 암호화 기법입니다. 기존의 ID 기반 암호화 또는 키 기반 접근 제어와 달리, ABE는 “속성 기반 정책”에 따라 암호문 접근이 가능하기 때문에, 분산 시스템이나 클라우드 환경에서 유연한 데이터 공유 및 보안 제어에 적합합니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의특정 속성 집합이 부합하는 사용자만 복호화할 수 있는 조건 기반 암호화 방식목적사용자 식별이 아닌 조건 매칭을 통한 유연한 데이터 접근 통제 구현필요성클라우드, IoT, 의료정보 등 민감한 데이터 공유 환경에서 접근 제어의 확장성 확보2. ABE 유형 비교유형설명특징KP-ABE (Key-Pol..

개요Data Clean Room v2는 데이터 제공자와 분석자가 직접 식별 가능하지 않은 개인정보를 보호하면서도, 협업 분석, 머신러닝 모델 트레이닝, 광고 측정 등을 안전하게 수행할 수 있도록 설계된 차세대 데이터 협업 플랫폼입니다. 기존 Data Clean Room의 한계를 보완하여 프라이버시 강화, 연산 유연성, 다중 파티 연합 분석을 동시에 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의개인 데이터 노출 없이 안전한 환경에서 다수 주체가 공동 분석을 수행할 수 있도록 지원하는 강화형 보안 데이터 협업 공간목적데이터 프라이버시 보호를 전제로 한 데이터 공유 및 공동 인사이트 생성필요성GDPR, CCPA 등 개인정보 규제 강화와 퍼스트파티 데이터 기반 비즈니스 혁신 요구 증대Data Clean Roo..

개요eIDAS 2.0(Electronic Identification, Authentication and Trust Services Regulation 2.0)은 유럽연합(EU)이 디지털 신원, 전자 인증, 신뢰 서비스 생태계를 혁신적으로 확장하고 현대화하기 위해 제정한 차세대 규정입니다. 기존 eIDAS(2014년 시행)의 한계를 보완하여, 모든 EU 시민, 거주자, 기업이 표준화된 디지털 ID를 사용해 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 상호작용을 가능하게 하는 것이 목표입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의EU 전역에서 상호 운용 가능한 디지털 신원과 신뢰 서비스를 규정한 차세대 디지털 신뢰 프레임워크목적디지털 서비스 접근성 향상, 개인정보 보호 강화, 디지털 시장 통합 가속화필요성민간-공공 부문 ..

개요Digital Identity Wallet(디지털 신원 지갑)은 사용자가 디지털 방식으로 본인의 신원 정보를 안전하게 저장하고 필요 시 본인 인증에 사용하거나 정보를 공유할 수 있는 개인 중심(Self-Sovereign Identity, SSI) 기반 신원 관리 플랫폼입니다. 기존 중앙 집중형 신원 관리 모델을 넘어, 사용자가 신원에 대한 소유권과 통제권을 가지는 미래형 디지털 신원 체계를 실현합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자가 다양한 신원 자격증명(credential)을 디지털 형태로 저장하고 필요한 경우 직접 제어하며 제시할 수 있도록 하는 보안 지갑목적신원 데이터 프라이버시 강화, 사용자의 통제권 회복, 신뢰 기반 디지털 서비스 이용 촉진필요성개인정보 유출, 신원 도용, 중앙 집..

개요DSPM(Data Security Posture Management)은 온프레미스, 클라우드, SaaS, 하이브리드 환경 전반에서 민감 데이터의 위치, 흐름, 접근 권한, 위험 상태를 지속적으로 식별, 평가, 보호하는 전략적 보안 관리 체계입니다. 단순한 저장 데이터 보호를 넘어, 데이터 자체를 보안의 중심에 두고 통합 관리하는 최신 접근 방식으로, GDPR, CCPA 등 데이터 프라이버시 규제 대응에도 필수적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의민감 데이터의 위치, 이동, 접근, 위험을 지속적으로 식별 및 보호하는 데이터 중심 보안 관리 체계목적데이터 노출, 권한 오남용, 데이터 무단 이동 등 리스크 최소화필요성데이터가 퍼져 있는 현대 IT 환경에서 "무엇을 보호할지" 명확히 파악하고 방어 필..

개요디지털 주권(Digital Sovereignty)은 데이터, 인프라, 기술의 통제와 활용에 있어 외부 의존을 최소화하고, 주체적 결정을 가능하게 하는 디지털 시대의 자율성과 통제력을 의미한다. 클라우드, 인공지능, 글로벌 플랫폼의 확산으로 인해 데이터의 저장, 처리, 유통이 국경을 넘나드는 상황에서, 디지털 주권은 국가안보, 산업 경쟁력, 개인정보 보호 등 다양한 분야에서 핵심 이슈로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의디지털 주권은 디지털 영역에서 법적, 기술적, 정책적 주체성을 갖는 것을 뜻한다.국가 차원: 데이터 주권(Data Sovereignty), 기술 주권(Tech Sovereignty)기업 차원: 공급망 독립성, 클라우드 선택의 자유개인 차원: 개인정보 결정권, 디지털 자아 보호디지털 주권은..

개요데이터 윤리(Data Ethics)는 데이터의 수집, 저장, 처리, 공유, 활용 전 과정에서 개인의 권리 보호와 사회적 책임을 고려하는 실천적 원칙이다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 시대에 데이터는 곧 권력이며, 그 활용 방식이 인간의 삶과 사회 구조에 막대한 영향을 미치기 때문에 데이터 윤리는 기술과 법의 중간 지점에서 반드시 지켜져야 할 기준으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의데이터 윤리는 데이터의 공정성, 투명성, 책임성, 프라이버시 보호를 지향하는 실천적 철학이며, 개인·기업·공공기관 모두가 준수해야 할 디지털 시대의 시민윤리로 간주된다.목적: 데이터로 인한 피해 예방, 사용자 신뢰 확보대상: 데이터 과학자, 개발자, 관리자, 경영진 등 전 구성원원칙: 정당한 목적, 최소 수집, 사전 동..

개요Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)은 데이터의 보안성과 프라이버시를 유지하면서도 데이터 활용을 가능하게 만드는 기술 집합을 의미한다. 이 기술은 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 분석과 협업을 수행할 수 있도록 해주며, 특히 데이터 규제와 AI 활용이 동시에 중요한 오늘날에 더욱 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Privacy-Enhancing Computation(PEC)은 개인정보나 민감 데이터를 보호하면서 연산 및 분석이 가능하도록 하는 기술과 아키텍처의 총칭이다.목적: 데이터 보호와 동시에 활용도 증진필요성: GDPR, 국내 개인정보보호법 등 규제 대응 및 민감 데이터의 안전한 처리기반 개념: 암호화 기술, 분산 컴퓨팅, 익명화, 안전한 하드웨어..

개요연합학습(Federated Learning)은 개별 데이터 소유자가 원본 데이터를 공유하지 않고도 인공지능(AI) 모델을 공동 학습할 수 있도록 하는 분산형 머신러닝 기술입니다. 중앙 서버에 데이터를 업로드하지 않고 로컬 장치에서 모델을 학습한 후, 학습된 파라미터만을 서버로 전송하여 집계하는 방식으로, 개인정보 보호와 데이터 보안이 중요한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의연합학습은 2016년 Google이 모바일 단말기에서의 AI 학습 문제를 해결하기 위해 처음 제안한 개념으로, 기본 원리는 다음과 같습니다:중앙 서버가 초기 모델을 각 클라이언트(기기, 기관 등)에 배포각 클라이언트는 로컬 데이터로 모델을 학습학습된 파라미터(모델 가중치)를 중앙 서버에 전송서버는 이를 집계하여 새로운 ..

개요차분 프라이버시(Differential Privacy)는 개인 데이터를 포함한 데이터셋에 대한 분석 결과에서, 특정 개인의 포함 여부가 결과에 거의 영향을 주지 않도록 수학적으로 보장하는 프라이버시 보호 기법입니다. 구글, 애플, 마이크로소프트 등 글로벌 기업뿐만 아니라 통계청과 같은 공공기관에서도 활용되는 현대 데이터 거버넌스의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의차분 프라이버시는 2006년 Cynthia Dwork 등의 연구진이 제안한 이론으로, 다음 조건을 만족하는 시스템을 말합니다:"두 데이터셋 D와 D'가 단 하나의 레코드만 차이 날 경우, 어떤 분석 쿼리의 결과 분포가 거의 동일하다면 해당 시스템은 ε-차분 프라이버시를 만족한다."이 말은, 어떤 개인이 포함되거나 빠졌더라도 분..

개요프라이버시 보존 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis, PPDA)은 개인정보를 유출하지 않으면서 데이터 분석을 가능하게 하는 기술 집합입니다. 이는 개인정보 보호 법령(예: GDPR, 개인정보보호법 등)과 데이터 활용 수요 간의 균형을 맞추기 위한 핵심 기술로, 데이터를 안전하게 분석, 공유, 학습하기 위한 알고리즘 및 시스템 아키텍처로 구성됩니다.1. 개념 및 정의프라이버시 보존 데이터 분석은 민감한 정보(예: 의료, 금융, 위치 정보 등)를 포함한 데이터에 대해 개인 식별을 방지하거나 정보 노출을 최소화한 상태에서 분석 가능한 형태로 처리하는 기술을 의미합니다. 주요 기술적 접근 방식에는 암호학 기반 기술, 통계적 기법, 분산 처리 기술이 포함됩니다.2. 특징 특..

개요ISO/IEC 27701은 ISO/IEC 27001과 27002의 확장 표준으로, 조직의 개인정보 보호 관리체계(PIMS: Privacy Information Management System)를 구축하고 운영하기 위한 국제 인증 프레임워크입니다. GDPR, CCPA 등 전 세계 주요 개인정보 보호 법규와의 정합성을 고려한 이 표준은, 개인정보 처리자 및 위탁자 모두에게 법적·기술적 보호조치를 체계적으로 적용할 수 있게 해줍니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 27701은 정보보호 관리체계(ISMS)에 ‘개인정보 처리’ 관점을 추가한 형태로, PII(개인식별정보, Personally Identifiable Information)의 수집, 저장, 처리, 전송, 폐기에 이르는 전 과정에서 리스크를 식별하고..

개요개인정보 비식별화는 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하거나 대체함으로써, 데이터의 활용 가치를 유지하면서도 개인정보 보호를 실현하는 기술입니다. 개인정보보호법, GDPR, HIPAA 등 글로벌 규제 환경에서 데이터 처리의 핵심 전략으로 자리 잡았으며, AI 학습데이터, 통계 분석, 공공 데이터 개방 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 비식별화의 개념, 기술, 절차, 활용 사례 등을 실무 관점에서 자세히 설명합니다.1. 개념 및 정의개인정보 비식별화는 특정 개인을 직접 또는 간접적으로 식별할 수 없도록 개인정보에서 식별자를 제거하거나 변형하는 기술적·관리적 처리 방식입니다. 식별 가능성의 정도에 따라 가명처리, 익명처리, 집계처리 등 다양한 형태로 나뉘며, 법적으로는 비식별 조치가 충..

개요데이터 손실 방지(DLP: Data Loss Prevention)는 기업 및 조직의 민감한 데이터를 보호하고, 내부 및 외부 유출을 방지하는 보안 솔루션입니다. DLP는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크 환경에서 데이터 보안을 강화하여 규제 준수 및 정보 보호를 실현하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 DLP의 개념, 주요 기능, 보안 이점, 활용 사례 및 도입 시 고려해야 할 사항을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의DLP란?DLP(Data Loss Prevention)는 기업의 중요한 데이터가 무단으로 유출되거나 삭제되는 것을 방지하는 보안 솔루션입니다. 개념 설명 DLP데이터 손실 및 유출을 방지하는 보안 솔루션민감 데이터 보호신용카드 정보, 개인정보(PII), 금융 데이터 보호정책..