정보보안의 핵심 요소는 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability)으로, 이를 CIA 트라이애드(CIA Triad)라고 합니다. 이 세 가지 요소는 정보보안의 기본적인 원칙을 나타내며, 모든 보안 정책과 시스템 설계의 기본이 됩니다. 여기에 더해, 인증(Authentication), 인가(Authorization), 부인방지(Non-repudiation) 등의 추가적인 요소도 포함될 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 정보보안의 핵심 요소들에 대해 설명하고자 합니다. 1. 기밀성(Confidentiality)정의: 정보에 대한 접근 권한이 있는 사람만이 그 정보에 접근할 수 있도록 보장하는 것입니다. 민감한 정보나 데이터를 보호하여, 인가되지 않은 사람..
인공지능(AI)은 지난 몇 년 동안 비약적인 발전을 이루었으며, 이제는 인간의 많은 작업을 자동화하고 대체하는 수준에 도달했습니다. 자율주행 자동차, 의료 진단부터 언어 번역, 챗봇에 이르기까지 다양한 분야에서 AI가 사용되고 있습니다. 특히 "딥러닝(deep learning)"과 "자연어 처리(NLP)"의 발전은 AI의 수준을 크게 향상시켰습니다. 현재 AI는 단순한 명령 수행에서 벗어나, 스스로 학습하고 결정을 내리는 능력을 갖추며, 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 1. 인공지능의 종류인공지능(AI)은 그 목적과 기능에 따라 여러 가지로 분류되며, 각각의 종류는 특정한 작업이나 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. AI의 분류는 주로 지능의 수준, 기능, 그리고 기술적 접근법에 따라..
재현데이터(합성데이터) 생성 기술은 데이터의 프라이버시 보호와 분석 유용성을 동시에 보장하기 위해 다양한 기술을 활용합니다. 이러한 기술들은 주로 "기계 학습"과 "통계 모델링"에 기반하며, 원본 데이터를 모방하여 유사한 데이터를 생성합니다. 주요 기술들은 다음과 같습니다. 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 경쟁하면서 학습하는 방식입니다.생성자는 랜덤한 데이터를 기반으로 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 원본 데이터와 가짜 데이터를 구분하는 역할을 합니다. 두 신경망이 반복적으로 학습하며 발전하여, 점점 더 원본 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하게 됩니다 ..
1. 재현데이터는 왜 필요한가?디지털화된 현대 사회에서 데이터는 중요한 자산으로 평가됩니다. 데이터 분석을 통해 새로운 인사이트를 얻고, 예측 모델을 개선하며, 효율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 개인정보 보호 문제로 인해 원본 데이터를 활용하는 데 한계가 따릅니다. 이런 상황에서 재현데이터(합성 데이터)가 대두됩니다. 재현데이터는 실제 데이터를 기반으로 하지만, 개인정보를 포함하지 않으므로 프라이버시 침해 걱정 없이 안전하게 데이터를 사용할 수 있는 혁신적 방법입니다. 2. 재현데이터의 개념과 필요성재현데이터는 원본 데이터의 통계적 특성이나 패턴을 유지하면서도 개인의 실제 정보를 포함하지 않는 데이터입니다. 이를 통해 데이터 분석이나 기계 학습 모델 훈련을 할 때도 개인정보 유출의 위험을 줄..
개인정보 처리방침 작성 컨설팅?한국인터넷진흥원에서 개인정보 처리방침 작성 컨설팅이 필요한 중소기업 및 창업기업을 대상으로 컨설팅 신청을 받고 있다. 지원 내용으로는 기업 맞춤형 처리 현황 분석 및 개인정보 처리방침 작성 가이드를 제공한다고 한다. 접수기간은 마감 시까지라고 하니 빠르게 신청해보자.이번 컨설팅을 통해 제대로 된 개인정보 처리방침을 공개하는 게 중소기업이나 신생기업이라면 좋은 기회라고 보여진다. 접수 방법은 온라인(구글폼) 또는 신청서 스캔본 이메일 접수로 받고 있으며, 문의처는 아래 안내문을 참고하면 된다.온라인 신청(구글폼) 2024.07.09 - [IT정보/정보보호] - 개인정보처리방침 평가 기준 및 지표 개인정보처리방침 평가 기준 및 지표지난 7월 1일 부터 개인정보처리방침에 대해 ..
가명정보와 데이터 보안의 연관성: 기업이 알아야 할 필수 지식데이터가 현대 비즈니스의 핵심 자산이 된 오늘날, 기업의 데이터 보안 전략은 점점 더 중요해지고 있다.특히, 가명정보의 활용은 데이터 보안을 강화하는 중요한 방법 중 하나로 주목받고 있다.이 글에서는 가명정보와 데이터 보안의 연관성을 살펴보고, 기업이 알아야 할 필수 지식을 제공한다.[가명정보란 무엇인가?]가명정보는 개인정보를 식별할 수 없도록 가명처리해서 변환한 정보로, 개인 식별이 불가능하도록 처리된 데이터를 말한다. 이는 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 분석이나 연구 등에서 활용할 수 있도록 하는 방법이다.가명정보는 「개인정보 보호법」의 요구사항을 충족시키며, 기업이 안전하게 데이터를 활용할 수 있는 길을 열어준다.[가명정보의 중요성]가..
1. 가명정보 활용의 필요성최근 데이터 경제가 활성화됨에 따라, 데이터 활용의 필요성이 날로 커지고 있다.기업과 기관은 데이터를 기반으로 한 다양한 분석을 통해 경쟁력을 강화하고, 보다 나은 서비스와 제품을 개발할 수 있다. 그러나 동시에, 개인정보 보호에 대한 사회적 관심과 법적 규제가 엄격해지고 있는 상황에서, 개인정보를 안전하게 보호하면서도 데이터를 활용하는 방법에 대한 고민이 필요하다.이때 중요한 개념이 바로 '가명정보'다.가명정보란 개인을 식별할 수 없도록 특정한 식별 정보를 삭제 또는 변경한 데이터를 말하며, 비식별화 처리 후에 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 2. 개인정보 보호와 활용의 공존: 거시적 관점개인정보 보호와 데이터 활용은 상호 배타적이지 않으며, 두 가치를 조화롭게 발전..
요즘 트렌드 라고?요즘 보안 업계에서 가장 핫한 키워드는 단연 "제로 트러스트" 인거 같다.여기저기서 "제로 트러스트 모델을 도입해야한다"라고 목소리 높여서 얘기하시는 분들이 많이 늘어난게 사실이다.그런데 보안과 관련없는 사람들 입장에서는 그냥 마케팅 용어 중의 하나로 인식된다. 요즘 광고나 뉴스에서 보면 제로 트러스트 말들이 많은데,알맹이 없는 속 빈 강정, 공갈빵 같은 느낌이다.다들 개념은 차치하고 솔루션 얘기만 주구장창 헤대고 있어서 더욱 그렇게 보인다. 이러면 사고 싶은 마음이 생겼다가도 안살거 같다. 새로운 보안패러다임의 변화? 글쎄...그냥 확장정도로 보이긴 하는데, 완전 새로운건 아니라서.....잘 생각해보면 제로 트러스트라는 개념은 어디에서 갑자기 "뙇"하고 생긴것이 아니다.제로 트러스트의..
지난 7월 1일 부터 개인정보처리방침에 대해 평가가 진행되고 있다.관련해서 평가 기준 및 지표를 살펴보고 미리 준비해보자. 2024년도 평가 대상(안) : 49개사 분야평가 대상빅테크(4개)네이버(주), (주)카카오, 구글, 메타온라인쇼핑(15개)온라인 종합쇼핑몰(7개)롯데쇼핑(주)e커머스사업부, 십일번가(주), (주)지마켓, (주)컬리, 쿠팡(주), 알리익스프레스, 테무온·오프라인병행(4개)(주)에스에스지닷컴, (주)지에스리테일, 씨제이올리브영(주), 홈플러스(주)홈쇼핑(3개)(주)우리홈쇼핑(롯데홈쇼핑), (주)현대홈쇼핑, (주)홈앤쇼핑중고거래(1개)(주)당근온라인플랫폼(12개)주문·배달(3개)(주)우아한형제들, (주)위대한상상, 쿠팡이츠서비스 유한회사숙박·여행(9개)롯데관광개발(주), (주)야놀자, ..
1. 개인정보 처리방침 평가제1.1 관련 근거「개인정보 보호법」이 2023년 3월 14일 개정 (시행일 2024년 3월 15일) 되면서 법 제30조의2, 동법 시행령 제31조의2에 따라 개인정보 처리방침에 대한 평가와 개선권고가 가능해졌고 「개인정보 처리방침 평가에 관한 고시」 또한 2024년 2월 20일 제정됐다.따라서 올해부터 개인정보보호위원회는 평가계획을 수립해 평가 대상을 선정하고 평가를 수행해 개선을 권고하거나 우수사례를 선정한다. 1.2 24년 개인정보 처리방침 평가대상 및 시기현재 평가대상(안)이 발표되긴 했으나 일부 변경될 수도 있을 것으로 보여진다. [평가 분야]언론보도 또는 국회 지적 등을 통해 개인정보 처리방침 상 문제가 부각되었거나, 국민 생활 밀접 분야 중 개인정보처리가 복잡하거나..