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초록

영어

Recently, privacy exposure at the stage of using artificial intelligence systems, including privacy exposure through chatbots, are becoming more frequent. Although the European Union limits the exposure of personal information that can occur in artificial intelligence systems through the institutional regulation called GDPR, practical technical guidance is insufficient. In this study, we propose a framework that can prevent the risk of privacy infringement throughout the lifecycle of AI learning and application. The proposed framework consists of verification technology that can be applied to each stage of the life cycle from the collection of personal information to the use and disposal of the artificial intelligence system. Finally, we look at the cases in which the verification technology is applied at each stage.

한국어

최근 챗봇을 통한 개인 프라이버시 노출 사고를 비롯하여 인공지능 시스템 활용단계에서의 개 인 정보 노출 사고가 빈번해지고 있다. 유럽연합에서는 GDPR과 같은 제도적 장치를 통해 인공지능 시스템에서 발생할 수 있는 개인 정보 노출을 제한하고 있지만, 실질적인 기술적 가이드는 미비한 상 태이다. 본 연구에서는 인공지능 학습 및 활용 전주기 상의 프라이버시 침해 위험을 예방할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 인공지능 시스템에서 개인 정보 수집부터 활용 및 폐 기까지의 생애 주기 단계별로 적용 가능한 검증 기술로 구성되어 있다. 마지막으로 각 단계에서의 검 증 기술이 적용된 사례를 살펴본다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 관련 이슈
1.2 개인정보 보호 관련 규제 현황
1.3 현재 규제의 한계점과 연구 필요성
2. 관련 연구
2.1 개인정보 생애주기
2.2 개인정보 보호 강화 기술
3. 인공지능 프라이버시 노출 검증 프레임워크
3.1 수집 단계
3.2 이용 및 저장 단계
3.3 활용 단계
3.4 파기 단계
4. 적용 사례
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 김가영 [ Ga-Yeong Kim | 전남대학교 시스템보안연구센터 ]
• 신미주 [ Mi-Joo Shin | 전남대학교 시스템보안연구센터 ]
• 엄익채 [ Ieck-Chae Euom | 전남대학교 시스템보안연구센터 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  정보화연구 [정보화연구(구 정보기술아키텍처연구)]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-382X

• 수록기간

  2004~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658