설계 단계의 프라이버시와 프라이버시 강화 기술
GDPR 이해하기
Shalini Kurapati, CIPP/E
Co-founder and CEO, Clearbox AI
설계 및 기본 설정에 의한 데이터 보호
설계에 의한 보호
- 선제적 시스템 접근
- 프로세스와 시스템에 프라이버시 내재화
기본 설정에 의한 보호
- 프라이버시 우선 기본값, 데이터 최소화
- 추상적으로 보일 수 있으나, 구현 방법이 있습니다.
합성 데이터
- 인공적으로 생성된 데이터
실제 데이터의 통계·예측력을 유지하면서 프라이버시를 보호
1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
연합학습
- 통상 데이터가 외부 서버로 ‘이동’해 모델을 학습함: 프라이버시 위험
- 연합학습은 데이터를 로컬에 둔 채 원격 기기에서 모델을 학습
- 데이터 전송 대신 모델 전송
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
연합학습 예시
1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
