ITPE * JackerLab

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..

개요Privacy-Enhancing Computation(개인정보 보호강화 컴퓨팅)은 데이터의 보안성과 프라이버시를 유지하면서도 데이터 활용을 가능하게 만드는 기술 집합을 의미한다. 이 기술은 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 분석과 협업을 수행할 수 있도록 해주며, 특히 데이터 규제와 AI 활용이 동시에 중요한 오늘날에 더욱 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Privacy-Enhancing Computation(PEC)은 개인정보나 민감 데이터를 보호하면서 연산 및 분석이 가능하도록 하는 기술과 아키텍처의 총칭이다.목적: 데이터 보호와 동시에 활용도 증진필요성: GDPR, 국내 개인정보보호법 등 규제 대응 및 민감 데이터의 안전한 처리기반 개념: 암호화 기술, 분산 컴퓨팅, 익명화, 안전한 하드웨어..

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..