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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..