도깨비방

개인정보보호 목적과 필요성 그리고 필요한 요구사항개인정보보호의 목적과 필요성, 그리고 주요 분야별 목적 및 요구 사항은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.개인정보보호 목적과 필요성목적개인의 기본 권리와 자유 보호: 개인정보가 유출되거나 오용되어 개인의 프라이버시가 침해되는 것을 방지신뢰성 확보: 조직과 서비스에 대한 이용자 신뢰 구축 및 유지법적·윤리적 책임 준수: GDPR, PIPA 등 개인정보 관련 법률 및 국제 규범 준수안전한 데이터 활용 및 혁신 촉진: 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 통해 혁신과 기술 발전 가능필요성개인정보 유출 및 오남용 위험 증가로 인한 피해 예방사이버 보안 위협 대응과 체계적 관리 필요데이터 기반 서비스와 AI 발전에 따른 프라이버시 보호 필수규제 강화 및 국제적 표준화..

국내외 개인정보 보호법과 기술 비교 분석 구분대한민국 개인정보 보호법 (PIPA)주요 해외 개인정보 보호법기술 및 특징법률명개인정보 보호법 (Personal Information Protection Act, PIPA)GDPR (유럽연합), CCPA (캘리포니아), PIPL (중국), PDPA (싱가포르) 등동형암호, 차등프라이버시, 연합학습 등 보호기술 활용주요 목적개인의 자유와 권리 보호 및 존엄성 실현개인정보 권리 강화 및 데이터 활용 규제데이터 익명화, 암호화, 분산학습으로 개인정보 비식별화적용범위국내 모든 공공·민간 기관 및 해외사업자 대상GDPR은 EU 내외, CCPA는 캘리포니아주 내 기업, 기타 국가별 상이개인정보 최소수집, 명시적 동의, 데이터 보안 강화 의무동의 방식명확한 ‘옵트인..

개인정보 보호 중심 연구의 주요 필요성 정리개인정보 보호 중심 연구의 주요 필요성은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.- **윤리적 책임 준수**: 개인정보 보호는 연구 대상자나 사용자의 기본 권리를 지키는 윤리적 필수 요소이며, 신뢰 구축에 필수적입니다.- **법적·규제 대응**: GDPR, PIPA 등 개인정보 보호법 강화에 따라 법적 제재를 피하고, 규제 요건을 만족시키기 위한 연구가 필요합니다.- **데이터 유출 및 보안 위험 방지**: 개인정보가 포함된 데이터가 디지털 환경에서 해킹이나 유출될 위험이 커지면서, 이를 방지하기 위한 기술 연계 연구가 반드시 요구됩니다.- **데이터 활용과 프라이버시 균형**: 개인정보 노출 없이 데이터 활용의 효율성을 높이는 기술과 방법론 개발이 필요하며, 이는 A..

privacy preserving의 개념과 연구 요성과 발전 방안privacy preserving, 즉 프라이버시 보호란 개인이나 조직의 민감한 데이터를 노출하지 않으면서 데이터를 활용하거나 분석하는 기술 및 방법론을 뜻합니다. 프라이버시 보호 AI(Privacy-Preserving AI)는 개인정보 식별 없이 학습과 분석을 가능하게 하며, 데이터 익명화, 동형암호, 연합학습, 차등프라이버시 등의 기술을 사용해 데이터를 안전하게 처리합니다.개념개인정보를 노출하지 않고 데이터를 분석, 학습하는 AI 기술데이터 익명화, 동형암호(homomorphic encryption), 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation), 차등 프라이버시(differential privacy), 연..

Privacy and Synthetic DatasetsSteven M. Bellovin,* Preetam K. Dutta,† andNathan Reitinger‡22 STAN. TECH. L. REV. 1 (2019)📘 초록 번역어릴 적부터 우리에게 주입된 미덕 중 하나는 ‘공유’입니다. 하지만 빅데이터—즉, 과학적 진보의 새로운 세계를 열 수 있는 잠재력을 지닌 데이터베이스—에 있어서는 법적 환경이 지나치게 탐욕스럽거나 지나치게 자유방임적입니다. 모든 식별자를 제거해야만 데이터를 공유할 수 있어 그 유용성이 사라지거나, 혹은 개인 식별 정보에서 한 단계 떨어진 정보는 자유롭게 공유되어 비밀이 노출되기도 합니다.이는 데이터베이스 프라이버시 문제에 대한 역사적 해결책인 ‘익명화’ 때문입니다. 익명화는 정..

PET 관련 SSCI 저널을 Scopus에서 자동으로 필터링하는 고급 논문 검색식Scopus에서 PET(Privacy-Enhancing Technology) 관련 SSCI 저널을 자동으로 필터링하는 고급 검색식을 아래와 같이 제안합니다.***## Scopus 고급 검색식 (예시)```TITLE-ABS-KEY("privacy enhancing technology" OR PET OR "privacy-preserving" OR anonymization OR "differential privacy" OR "secure multiparty computation" OR "homomorphic encryption") AND SRCTYPE(j) AND DOCTYPE(ar) AND SUBJAREA(COMP OR ENGI..

조직과 사회의 지속가능성 - DEI(Diversity, Equity, and Inclusion)이론DEI(Diversity, Equity, and Inclusion) 는 조직과 사회의 지속가능성을 높이는 핵심 전략으로, 지속적인 발전을 위한 여러 방향을 모색하고 있습니다. DEI 연구의 현재 문제점과 미래 발전 방향은 다음과 같습니다.📚 DEI 이론의 개념Diversity(다양성): 인종, 성별, 연령, 장애, 성적 지향, 사회·문화적 배경 등 다양한 정체성과 특성이 공존하는 상태.Equity(형평성): 단순히 모두를 똑같이 대하는 것이 아니라, 개인의 필요와 상황에 맞는 공정한 기회와 자원 제공을 의미.Inclusion(포용성): 모든 구성원이 존중받고, 의견을 표현하며, 의사결정 과정에 참여할 수 ..

차분 프라이버시의 수학적 정의와 증명수학적 정의차분 프라이버시는 2006년 Cynthia Dwork이 제안한 이론으로, 다음과 같이 엄밀하게 정의됩니다[1][2]:ε-차분 프라이버시 정의두 데이터셋 D₁과 D₂가 단 하나의 레코드만 차이 날 때(인접한 데이터셋), 알고리즘 A가 ε-차분 프라이버시를 만족한다면 모든 출력 집합 S에 대해 다음 부등식을 만족합니다:Pr[A(D)∈S]≤eε×Pr[A(D′)∈S]여기서:Pr[A(D₁) ∈ S]: 데이터셋 D₁에 알고리즘 A를 적용했을 때 결과가 집합 S에 속할 확률Pr[A(D₂) ∈ S]: 데이터셋 D₂에 알고리즘 A를 적용했을 때 결과가 집합 S에 속할 확률exp(ε): 자연상수 e의 ε승으로, 프라이버시 보호 수준을 결정하는 계수[2](ε,δ)-차분 프라이버..

[초록]확산 확률 모델 노이즈 제거조나단 호, 아제이 자인, 피터 애빌우리는 비평형 열역학의 고려 사항에서 영감을 받은 잠재 변수 모델의 한 종류인 확산 확률 모델을 사용하여 고품질 이미지 합성 결과를 제시합니다. 우리의 최상의 결과는 확산 확률 모델과 Langevin 역학과의 노이즈 제거 점수 매칭 사이의 새로운 연결에 따라 설계된 가중 변이 경계에 대한 훈련을 통해 얻어지며, 우리 모델은 자연스럽게 자기 회귀 디코딩의 일반화로 해석될 수 있는 점진적 손실 감압 체계를 허용합니다.무조건 CIFAR10 데이터 세트에서 Inception 점수는 9.46이고 최첨단 FID 점수는 3.17입니다. 256x256 LSUN에서 ProgressiveGAN과 유사한 샘플 품질을 얻습니다.우리의 구현은 이 https ..

생성형 AI 분석 기법 총정리, Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison 다섯 가지 생성형 분석 기법—Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison—에 대한 개념, 기술적 장단점, 활용 분야, 구현 방법을 비교한 표입니다:📊 분석 기법 비교표 분석 기법개념기술적 장점기술적 단점활용 분야구현 방법Kolmogorov–Smirnov Test (KS Test)두 확률 분포 간의 최대..