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자료유형
학술저널
저자정보
김병필 (KAIST)
저널정보
한국법경제학회 법경제학연구 법경제학연구 제20권 제1호
발행연도
2023.4
수록면
113 - 151 (39page)
DOI
10.46758/kjle.2023.04.20.1.113

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현재 우리 개인정보 보호 법제는 개인정보자기결정권을 적정하게 보호하면서도 개인정보를 인공지능 학습 목적으로 활용할 수 있도록 허용해야 한다는 사회적 요청에 대응할 과제를 안고 있다. 이 문제에 대한 해법으로 가명처리와 익명처리와 같은 비식별 조치가 입법화되어 왔으나, 이에 대해 재식별 위험을 충분히 낮추지 못하여 개인정보 보호에 있어 불충분하다는 비판과 데이터의 유용성을 지나치게 감소시킴으로써 그 활용을 지나치게 제약한다는 비판이 함께 제기되고 있다. 이에 대한 대안으로 최근 들어 비식별 조치를 넘어선 새로운 기술적 접근이 주목받고 있다. 본 연구는 인공지능 분야에서 개인정보 보호를 강화하면서도 인공지능 학습 및 추론을 가능하게 하는 새로운 기술적 접근을, ① 데이터 변형 접근법(차분 프라이버시), ② 데이터 최소화 분산 접근법(연합 학습), ③ 데이터 암호화 접근법(동형 암호), ④ 가상 데이터 생성 접근법(합성 데이터)으로 구분하고, 각 기술의 의의와 한계를 검토한다. 본 연구는 이러한 검토를 거쳐 개인정보 보호 법제는 이와 같은 신기술을 포용하고 개인정보 보호 수준과 데이터 유용성을 함께 개선하는 방향으로 발전해 나가야 한다는 결론을 제시한다.
#개인정보 보호 기술 #차분 프라이버시 #연합 학습 #동형 암호 #합성 데이터 #privacy-enhancing technologies #differential privacy #federated learning #homomorphic encryption #synthetic data

목차

Ⅰ. 들어가며
Ⅱ. 개인정보의 비식별 조치의 한계
Ⅲ. 새로운 개인정보 보호 인공지능 기술
Ⅳ. 현행 개인정보 보호 법제에의 도전
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

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