ai데이터 비식별화 썸네일형 리스트형 AI의 프라이버시 허점: 멤버십 추론 공격 (Membership Inference Attack) 심층 분석 멤버십추론-Membership inference attack에 대한 개념과 정의 , 특징, 기술 요소, 방어기술을 정리AI의 프라이버시 허점: 멤버십 추론 공격 (Membership Inference Attack) 심층 분석인공지능(AI) 모델이 특정 개인의 데이터를 학습했는지 여부를 알아내는 해킹 기법인 '멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack)'이 AI 시대의 새로운 프라이버시 위협으로 부상하고 있다. 이 공격은 모델의 예측 결과를 분석하여 학습 데이터셋에 특정 데이터가 포함되었는지를 추론하는 방식으로, 의료 기록이나 금융 정보와 같은 민감한 개인정보 유출로 이어질 수 있어 심각한 우려를 낳고 있다.멤버십 추론 공격의 개념과 정의멤버십 추론 공격은 공격자가 특정 데이터 샘.. 더보기 인공지능(AI) 분야 데이터 비식별화 기술 연구 동향 분석 인공지능(AI) 분야 데이터 비식별화 기술 연구 동향 분석요약인공지능(AI) 기술이 발전하면서 방대한 양의 데이터 활용이 필수가 되었지만, 이는 개인정보 침해 위험을 동시에 증가시켰습니다. 이에 따라 AI 모델의 성능을 유지하면서도 개인정보를 안전하게 보호하는 '데이터 비식별화' 기술의 중요성이 그 어느 때보다 부각되고 있습니다. 본 보고서는 AI 분야의 주요 데이터 비식별화 기술 관련 연구들을 분석하고, 각 기술의 목적, 배경, 연구 방법, 필요성 및 차별점을 정리하여 제시합니다.전통적인 K-익명성 모델부터 최신 차분 프라이버시, 연합 학습, 생성 모델(GAN)에 이르기까지 다양한 기술들이 연구되고 있으며, 각각은 **'데이터 유용성'과 '프라이버시 보호 수준' 사이의 균형점(Trade-off)**을 .. 더보기 이전 1 다음
