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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..

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..

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 ..

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..