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개요다자간 컴퓨팅(Secure Multi-Party Computation, SMPC)은 서로 신뢰하지 않는 여러 참여자가 자신의 데이터를 공개하지 않고도 협력하여 연산 결과를 정확하게 도출할 수 있게 하는 암호화 기반의 계산 기술입니다. 의료, 금융, 정부 기관 등 민감한 데이터를 보유한 여러 기관이 데이터를 공유하지 않으면서도 분석 협력을 가능케 하여, 프라이버시 보존형 데이터 분석의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의SMPC는 1980년대 Yao의 Millionaire Problem에서 시작된 기술로, 핵심 개념은 다음과 같습니다:"N명의 참여자가 각자의 비밀 입력을 가지고 있을 때, 그 입력을 공개하지 않고도 특정 계산의 결과를 정확하게 도출한다."이 기술은 비밀 분산(secret s..

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..