ChatGPT로 대표되는 AI 시대에서 개인정보 보호는 더욱 중요한 과제가 되고 있습니다. 이번 호에서는 'Governor Weld 사건', 'AOL 사건', 'Netflix 사건' 등 역사적인 프라이버시 침해 사례를 통해 개인정보 보호의 중요성을 살펴봅니다. 또한, 이를 예방하기 위한 k-anonymity, l-diversity, t-closeness 등 주요 프라이버시 보호 기술을 상세히 소개합니다. AI의 발전과 함께 더욱 복잡해지는 개인정보 보호 문제에 대한 기술적 해결책을 제시하는 이번 호를 통해, 데이터 시대의 프라이버시 보호 방안을 함께 고민해보시기 바랍니다.
AI 윤리: AI 개발과 사용에 있어 지켜야 할 도덕적 원칙과 기준 BOT(봇): 인터넷에서 자동으로 작동하는 프로그램으로, 사람처럼 대화하거나 특정 작업을 수행할 수 있는 소프트웨어 GPAI(범용 AI): ChatGPT처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템 HIPAA: 미국의 의료정보 보호와 관련된 법률 IMDb: 영화, TV 프로그램, 비디오 게임 등의 정보를 제공하는 온라인 데이터베이스 가명 처리: 개인정보를 다른 값으로 대체하여 특정 개인을 식별할 수 없도록 하는 방법 거버넌스: 조직이나 시스템을 관리하고 통제하는 체계 고위험 AI 시스템: 인간의 생명, 건강, 안전, 기본권 등에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템 교차 비교: 서로 다른 두 개 이상의 데이터를 비교하여 분석하는 것 규제 샌드박스: 새로운 기술이나 서비스를 테스트할 수 있도록 일정 기간 규제를 유예해주는 제도 데이터 비식별화: 개인정보가 포함된 데이터에서 개인을 식별할 수 있는 요소를 제거하는 과정 데이터셋: AI 학습에 사용되는 데이터의 모음 도메인: 특정 분야나 영역에서 다루는 대상이나 범위 딥페이크: AI를 사용하여 실존 인물의 얼굴이나 목소리를 조작해 만든 가짜 영상이나 음성 민감 속성: 질병, 종교, 정치적 성향 등 개인의 사생활과 관련된 민감한 정보를 담고 있는 항목 범주화: 비슷한 특성을 가진 것들을 하나의 그룹으로 묶는 것 식별 정보: 이름, 주민등록번호처럼 직접적으로 개인을 특정할 수 있는 정보 아웃리치 프로그램: 교육이나 서비스를 적극적으로 지역사회에 제공하는 프로그램 연결 공격: 여러 데이터를 조합하여 개인정보를 알아내는 공격 방법 익명화: 개인정보를 알아볼 수 없도록 처리하는 것 인공적 정체성: AI나 봇이 사람인 것처럼 가장하는 것 이해관계자: 특정 사안이나 결정에 영향을 받거나 관심이 있는 개인이나 단체 일반화: 구체적인 정보를 보다 포괄적인 형태로 바꾸는 것 (예: 상세 주소→우편번호) 일차 법안: 의회에서 직접 제정하는 기본적이고 포괄적인 법률 준식별 정보(QI): 직접적으로는 개인을 특정할 수 없지만, 다른 정보와 결합하면 개인을 식별할 수 있는 정보 (예: 나이, 성별, 우편번호) 추론 공격: 가지고 있는 정보를 바탕으로 다른 정보를 유추해내는 공격 방법 컴플라이언스: 법규나 규정을 준수하는 것 탈식별화: 개인을 식별할 수 있는 요소를 제거하거나 변경하는 과정 테스트베드: 새로운 기술이나 제품을 실험해볼 수 있는 시험용 환경 튜플: 데이터베이스에서 하나의 행(row)을 의미하며, 하나의 개체에 대한 모든 정보를 담고 있는 단위 프라이버시: 개인의 사적인 영역이나 정보가 타인에게 노출되지 않을 권리