서당개연구소

AI를 통한 프라이버시 위협 감지 및 대응 시스템 설계 아이디어

디지털 환경이 복잡해지고 AI가 일상에 깊이 침투함에 따라, 우리는 점점 더 많은 데이터를 무의식적으로 생성하고 노출하게 됩니다. 특히 AI 기반 서비스는 사용자 데이터를 학습 및 분석의 주 자원으로 활용하면서도, 그 수집 경로나 사용 방식은 사용자에게 거의 알려지지 않습니다. 이로 인해 프라이버시 침해가 발생해도 실시간으로 감지하거나 대응하기 어려운 구조가 고착되어 있습니다. 이러한 현실을 개선하기 위해서는 AI 기술을 역으로 활용해 프라이버시 위협을 실시간 감지하고 즉각 대응할 수 있는 ‘프라이버시 보안 시스템’을 설계할 필요가 있습니다. 필자는 이와 같은 목적에 맞춘 AI 기반 프라이버시 위협 감지 및 대응 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 사용자 데이터를 탐지하는 AI가 아니라, 사용자의 프라이버..

개인의 AI 데이터 이용 범위를 사용자별 맞춤 설정하는 아이디어

AI 기술이 일상 곳곳에 활용되면서 사용자 데이터는 그 핵심 자원이 되었습니다. AI 챗봇, 추천 시스템, 음성 인식 서비스, 이미지 분석 서비스는 대부분 개인의 행동, 대화, 검색, 생체 정보 등을 바탕으로 작동하며, 이 데이터는 AI의 성능을 높이는 데 기여합니다. 하지만 문제는 모든 사용자가 동일한 수준의 데이터 제공을 원하지는 않는다는 점입니다. 어떤 사용자는 AI에게 자신의 건강 정보나 구매 이력을 분석하길 원하지만, 또 다른 사용자는 단순한 정보 제공만을 기대하며 개인정보가 활용되는 것 자체를 원치 않을 수 있습니다.따라서 AI 서비스는 더 이상 ‘모든 사용자에게 동일한 데이터 정책’을 적용해서는 안 되며, 사용자 스스로가 데이터 제공 범위를 설정할 수 있는 맞춤형 시스템을 제공해야 합니다. ..

AI 학습 시 개인정보 익명화를 자동 적용하는 알고리즘 개발 아이디어

AI 기술이 발전함에 따라, 방대한 양의 사용자 데이터를 학습 재료로 활용하는 일이 점점 더 많아지고 있습니다. 챗봇, 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 모델이 사용자 행위, 텍스트, 음성, 위치, 생체 정보 등 민감한 데이터를 기반으로 고도화되고 있습니다. 하지만 이 과정에서 발생하는 개인정보 노출과 오남용 문제는 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다. 특히 AI가 학습한 모델이 특정 개인의 정보나 특성을 그대로 기억하거나 재현하는 사례는 실제로 존재하며, 이는 명백한 프라이버시 침해입니다.이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 학습 이전 단계에서부터 개인정보를 익명화하는 알고리즘이 자동 적용되는 구조가 필요합니다. 단순한 이름 제거, 전화번호 마스킹을 넘어, AI 모델이 학습 가능한..