데이터 익명화
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기존의 익명화 기법들은 공격자의 보조 정보를 사전에 알아야 한다는 한계가 있었으나, 차분 프라이버시는 보조 정보의 유무와 관계없이 데이터에 노이즈를 추가하여 프라이버시 보호 수준을 설정할 수 있는 기법입니다. 다만 차분 프라이버시는 데이터의 정확도와 프라이버시 보호 수준 사이의 trade-off 관계를 고려해야 하며, 노이즈의 크기를 epsilon 값으로 조절하여 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.
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AI에서의 프라이버시 보호를 제공하는 기술들
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ChatGPT의 센세이셔널한 등장 이후로 인공지능과 기계학습에 대한 세간의 관심은 가히 폭발적입니다. 수많은 기업과 정부들이 AI에 조직과 국가의 미래가 달렸다고 이야기하며 이에 대한 투자 계획과 정책을 발표하고 있으며 현실의 많은 문제들을 AI를 통해 해결해보려는 시도들도 늘어나고 있습니다. 그러나 AI 서비스의 전방위적 보급과 동시에 야기되는 각종 사회 문제 또한 존재합니다. 대표적인 문제 중 하나가 학습에 사용되는 개인정보로부터…
Green Geek 