ITPE * JackerLab

개요OpenDP(Open Differential Privacy)는 하버드와 Microsoft가 공동으로 개발한 오픈소스 프레임워크로, 데이터 분석과 공유 과정에서 개인정보 보호를 보장하기 위해 차등 프라이버시(DP, Differential Privacy)를 구현한다. 데이터 활용성과 보안성을 동시에 확보할 수 있는 현대적 개인정보 보호 기술이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의OpenDP차등 프라이버시 구현 오픈소스 라이브러리목적데이터 분석 시 개인정보 보호안전한 데이터 활용 가능필요성데이터 프라이버시 규제 강화GDPR, HIPAA 등 대응OpenDP는 민감한 데이터 보호와 동시에 데이터 기반 의사결정을 지원한다.2. 특징특징설명비고오픈소스누구나 활용·확장 가능투명성과 검증 가능수학적 보장차등..

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..

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..