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개요t-closeness는 k-anonymity와 l-diversity의 한계를 극복하기 위해 제안된 프라이버시 보호 기법입니다. 데이터셋에서 특정 그룹의 민감 속성 분포가 전체 데이터 분포와 일정 수준 이상 유사하도록 보장하여, 민감 정보 노출을 최소화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의각 그룹의 민감 속성 분포가 전체 데이터 분포와의 거리가 임계값 t 이하여야 한다는 기법l-diversity 확장목적민감 속성의 과도한 편중 방지데이터 프라이버시 강화필요성l-diversity에서도 발생 가능한 속성 유출 방지분포 기반 접근데이터 분포의 유사성을 보장하는 고급 기법입니다.2. 특징특징설명비교분포 기반 보호그룹 내 민감 속성이 전체 분포와 유사l-diversity보다 정교함정보 유출 방지민감..

개요클라우드 기반의 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 환경이 널리 확산됨에 따라, 민감한 데이터(예: 비밀키, 인증서, 고객 정보 등)를 안전하게 보호하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있습니다. 특히 보안 규제와 내부 통제 기준이 강화되는 산업군(금융, 의료, 공공 등)에서는 기존 CI/CD 파이프라인만으로는 민감 정보 보호가 어렵다는 한계가 지적됩니다. 이를 해결하기 위한 최신 보안 아키텍처로 주목받는 기술이 바로 AWS Nitro Enclaves 기반의 CI/CD 파이프라인입니다.1. 개념 및 정의Nitro Enclaves는 AWS Nitro Hypervisor 기술을 기반으로 하는 가상화 격리 실행 환경입니다. Enclave 내에서는 네트워크, 외부 디스크, 관리자 접근 등이 차단되며, 민감 데이터..

개요Confidential AI는 민감한 데이터를 기반으로 인공지능 모델을 학습하거나 추론하는 과정에서, 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하기 위한 보안 기술과 설계 전략을 말합니다. 특히 의료, 금융, 국방 등 고신뢰 산업에서 프라이버시 보호와 AI 성능 간 균형을 확보하기 위한 핵심 프레임워크로 주목받고 있으며, 하드웨어 기반의 신뢰 실행 환경(TEE)과 암호화 기반 연산 기술을 결합해 보안성과 확장성을 동시에 달성할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의AI 학습 및 추론 과정에서 민감 데이터의 노출 없이 연산이 수행되도록 보장하는 기술 전략목적데이터 보호, 규제 준수, 신뢰성 확보를 동시에 달성필요성개인정보보호법, 산업기밀 보호, 클라우드 기반 AI 도입 증가에 따른 보안 강화 요구2. ..

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..