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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...

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..