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PATE-GAN(Private Aggregation of Teacher Ensembles - GAN)

개요PATE-GAN은 민감한 데이터를 보호하면서도 고품질의 합성 데이터를 생성할 수 있도록 고안된 차등 프라이버시(Differential Privacy, DP) 기반의 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network) 아키텍처입니다. PATE 프레임워크와 GAN을 결합하여 민감 정보를 포함한 원본 데이터 없이도 학습 가능한 프라이버시 보존 데이터 생성을 목표로 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의PATE 구조와 GAN을 결합한 프라이버시 보존 합성 데이터 생성 모델Differential Privacy 지원목적원본 데이터 노출 없이 머신러닝 모델 학습의료, 금융 등 민감 분야 적합필요성데이터 프라이버시 보호와 데이터 활용 간의 균형 필요합법적 데이터 공유 도구로 활..

개요SIOPv2(Self-Issued OpenID Provider v2)는 OpenID Connect(OIDC)의 확장 규격으로, 중앙화된 ID 제공자(IdP) 없이 사용자 스스로(OpenID Provider 역할 수행) 자신의 DID(Decentralized Identifier)를 활용해 인증을 수행하는 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI) 기반 인증 프로토콜입니다.SIOPv2는 W3C DID/VC 생태계와 높은 호환성을 가지며, 지갑(Wallet)이 직접 IdP 역할을 수행하는 차세대 분산 신원 시스템의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 항목 내용 비고 정의사용자가 중앙 IdP 대신 스스로(OpenID Provider) 자신의 DID를 통해 인증하는 프로토콜OpenID..

개요PATE(Private Aggregation of Teacher Ensembles)는 Google Brain이 제안한 프라이버시 보호 머신러닝(Privacy-Preserving Machine Learning) 기술로, 민감한 데이터가 포함된 모델 학습 과정에서 차등프라이버시(Differential Privacy)를 보장하면서도 고성능 예측 모델을 만들기 위한 방법론입니다. 여러 개의 개별 모델(Teacher)에서 나온 예측 결과를 프라이버시 보호 집계(Aggregation) 기법으로 결합해 Student 모델을 학습시키는 구조입니다.1. 개념 및 정의항목내용비고정의여러 Teacher 모델이 제공한 예측을 안전하게 집계하여 Student 모델을 학습시키는 프라이버시 보호 학습 구조2017 Google ..

개요데이터 기반 AI 모델 개발과 분석은 양질의 학습 데이터 확보에 의존하지만, 개인정보 보호, 보안, 라이선스 문제 등으로 실제 데이터를 수집·활용하는 데 많은 제약이 따른다. 이를 해결하는 기술적 접근 방식이 바로 **합성 데이터(Synthetic Data)**이다. 그리고 그 중심에 있는 오픈소스 프레임워크가 **Synthetic Data Vault (SDV)**다.SDV는 원본 데이터의 통계적 특성과 관계를 학습하여, 유사한 형태의 합성 데이터를 생성하는 Python 기반 플랫폼으로, 머신러닝, 데이터 공유, 테스트 자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDV는 원본 데이터의 분포와 관계를 학습해 유사한 구조의 합성 데이터를 생성하는 오픈소스 라이브러리이다...

개요Split Learning은 모델을 여러 장치 간에 분할하여 데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서도 협업 학습이 가능하도록 하는 프라이버시 중심의 분산 학습 기술입니다. 본 글에서는 Split Learning의 개념, 구조, 주요 기술 요소, Federated Learning과의 비교, 보안성과 활용 사례를 중심으로 실무 도입 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Split Learning은 딥러닝 모델을 클라이언트와 서버로 나누어 학습하는 방식으로, 클라이언트는 전방 레이어만 계산하고 서버는 후방 레이어를 계산합니다. 이 구조는 원본 데이터를 서버에 전송하지 않아도 되므로 프라이버시와 보안성이 크게 향상됩니다.목적: 데이터 프라이버시 보호 및 연산 분산기반 원리: 모델 분할 및 순방향/역방향 전파 분리..

개요On-Device Federated Analytics는 데이터를 사용자 기기 내에서 분석하고, 서버에는 통계적 결과만 업로드하는 분산형 데이터 분석 방식입니다. 중앙집중형 서버로 원시 데이터를 전송하지 않기 때문에 개인정보 보호가 뛰어나며, 데이터 규제 환경에서도 안전하게 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의사용자 단말기에서 로컬 분석을 수행하고, 통계 처리된 결과만 서버로 전송하는 분석 기법핵심 개념Raw data는 로컬에 보존, Aggregated data만 공유연관 기술Federated Learning, Differential Privacy, Edge AI이 기법은 Google, Apple 등 글로벌 기업들이 모바일 OS에 탑재하며 적극적으로 도입 중입니다.2..

개요Private Set Intersection(PSI)은 두 개 이상의 당사자가 서로의 입력 데이터는 노출하지 않으면서, 교집합만을 안전하게 계산할 수 있도록 하는 암호학적 기법입니다. 개인정보 보호, 보안 마케팅, 헬스케어, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 민감한 데이터 공유 없이 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의PSI는 참여자 간 데이터 세트의 공통 항목만을 식별하는 암호 프로토콜로, 입력값 외부 노출 없이 공동 연산이 가능합니다.기본 원리: 입력 집합은 암호화된 상태에서 교집합 계산이 수행됨참여자 간 정보 보호: 원소 간 일치 여부만 판단 가능, 전체 원소 노출 없음활용 목적: 개인정보 보호 기반 협력 분석2. 특징 항목 설명 기존 방식과의..

개요Self-Sovereign Identity(SSI)는 사용자가 자신의 디지털 신원을 직접 소유하고 제어할 수 있는 분산형 신원 체계를 의미합니다. 중앙 기관 없이 본인 확인, 자격 증명, 개인정보 공유가 가능하며, 블록체인 기반 DID(Decentralized Identifier), VC(Verifiable Credential)와 같은 기술을 통해 구현됩니다. 이는 신뢰성과 프라이버시를 강화한 차세대 신원 인증 모델로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SSI는 신원정보의 수집, 저장, 검증, 활용 전반에 대해 사용자가 주체가 되는 디지털 신원 프레임워크입니다. 기존 중앙형 인증 시스템(ID/PW, OAuth 등)과 달리, 신원 정보는 사용자의 디지털 지갑에 저장되고, 검증 요청에 따라 필요한 정보만..

개요재현 데이터(Synthetic Data)는 실제 데이터를 기반으로 생성된 가상 데이터로, 원본 데이터의 통계적 특성과 구조는 유지하면서도 개인정보, 보안 리스크 없이 안전하게 활용할 수 있도록 설계된 인공 생성 데이터입니다. 인공지능(AI) 학습, 시스템 테스트, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용도가 급증하고 있으며, 특히 데이터 프라이버시 보호와 학습 데이터 확장성 확보라는 측면에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의재현 데이터는 실제 데이터를 모사하거나 통계적으로 유사한 패턴을 갖도록 인공지능 모델이나 수학적 기법을 통해 생성된 데이터를 의미합니다. 대표적인 생성 기법에는 GAN(Generative Adversarial Networks), Variational Autoencoder..

개요링 서명(Ring Signature)은 송신자의 신원을 익명화하면서도 거래의 유효성을 보장할 수 있는 암호학 기술로, 프라이버시 중심 암호화폐인 Monero(모네로)에서 핵심적으로 사용됩니다. 이를 통해 Monero는 송신자, 수신자, 금액이 모두 숨겨진 완전한 익명 거래를 구현하며, 블록체인 투명성과 사용자 프라이버시 사이의 균형을 추구합니다. 본 글에서는 링 서명의 개념, 작동 원리, Monero에서의 구현 방식, 장단점 등을 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의링 서명(Ring Signature): 다수의 공개키 중 실제 서명자의 키를 포함해 하나의 서명을 생성함으로써, 서명자가 집합 내 누구인지 알 수 없도록 하는 익명 서명 방식수학적으로는 '링(원형 구조)'이라는 집합 안에서의 무작위화된..

개요멀티파티 컴퓨테이션(Multi-Party Computation, MPC)은 여러 당사자가 자신들의 비밀 데이터를 공유하지 않고도 협력하여 연산을 수행할 수 있도록 하는 암호학적 기술입니다. MPC는 금융, 의료, 블록체인, AI 등 다양한 분야에서 데이터 프라이버시와 보안성을 강화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 MPC의 개념, 주요 원리, 활용 사례 및 보안 이점을 살펴보겠습니다.1. 개념 및 정의MPC란?멀티파티 컴퓨테이션(MPC)은 서로 신뢰하지 않는 여러 당사자가 비밀 데이터를 노출하지 않고 공동 연산을 수행하는 암호 기술입니다. 개념 설명 MPC (Multi-Party Computation)여러 참여자가 비밀 정보를 공유하지 않고 공동 연산을 수행하는 기술비밀 분할(Secr..