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1[국회직 9급 정보보호론] 25년 1회차
다음에서 설명하는 프라이버시 강화 기술은?○대규모 데이터에서 개별 주체들의 개인정보 노출을 최소화하는 동시에 개인정보를 활용할 수 있는 방법
○인공지능(AI) 학습에서 개인정보를 보호하기 위해 데이터를 계산하거나 결과를 산정하기 전에 데이터에 통계적 ‘노이즈’를 삽입하여 개인정보가 제3자에게 노출되지 않도록 익명성을 제공
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동형 암호
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연합 학습
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신뢰 실행 환경
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제로 지식 증명
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차분 프라이버시
해설
설명에 해당하는 기술은 차분 프라이버시이다.
데이터나 계산 결과에 통계적 노이즈를 더해, 전체 통계의 유용성은 유지하면서 특정 개인의 정보가 드러나지 않게 한다.
- 동형 암호: 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산할 수 있게 하는 기술이다.
- 연합 학습: 원본 데이터를 모으지 않고 각 장치에서 학습한 결과만 공유하는 방식이다.
- 신뢰 실행 환경: 하드웨어로 격리된 영역에서 코드와 데이터를 보호하는 기술이다.
- 제로 지식 증명: 비밀 자체를 밝히지 않고 그 비밀을 안다는 사실만 증명하는 기법이다.
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