differential privacy
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Unlearning (AI 기억 삭제)
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이번 뉴스레터는 AI 모델에서 ‘잊혀질 권리’를 확보하기 위한 Unlearning 기술에 대해 설명합니다. AI의 데이터 삭제 요청에 따른 프라이버시 문제와 이를 해결하기 위한 다양한 Unlearning 방법들이 소개되며, 기술적 도전 과제와 향후 필요성을 강조합니다. AI의 발전과 사회적 신뢰 확보를 위한 방향성도 제시됩니다.
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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.
Green Geek 