딥페이크 데이터셋 생명주기에 따른 개인정보 처리 현황 분석 및 개인정보보호 적합성 평가 프레임워크
Privacy Issues and Assessment Criteria for Privacy Suitability in the Collection and Reuse Structures of Deepfake Datasets
This study examines privacy infringement issues in the collection, construction, and reuse of deepfake datasets and proposes a privacy suitability assessment framework from a data lifecycle perspective. Unlike prior discussions that mainly focus on synthetic content, victim remedies, and detection technologies, this study highlights privacy risks arising from the management and processing of deepfake datasets. Deepfake datasets contain biometric information such as facial images, voices, and videos, raising concerns over unclear consent, insufficient prior notice, and limited effectiveness of deletion requests after public release. Accordingly, this study examines the privacy practices across the data lifecycle of major deepfake datasets, along with the legal frameworks of the European Union, the United States, and Korea, and proposes dataset-level privacy suitability assessment criteria required at the stages of collection, reuse, and deletion.
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본 논문은 딥페이크 데이터셋의 수집, 재사용 및 삭제 과정에서 발생하는 개인정보 침해 문제를 분석하고, 데이터 생명주기 관점에서 개인정보 보호 적합성 평가 기준을 제시한다. 기존 연구들이 주로 콘텐츠 합성, 딥페이크 피해 구제를 위한 탐지 및 대응 기술에 초점을 맞추었던 것과 달리, 본 논문은 데이터셋의 활용 및 처리 과정에서 발생하는 개인정보 침해 문제에 주목한다. 딥페이크 데이터셋은 얼굴, 음성, 영상 등 개인 식별이 가능한 생체정보가 포함되어 있어, 수집 당시의 불명확한 동의, 불충분한 사전 고지, 공개 후 삭제 요청의 실효성 부족 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 주요 딥페이크 데이터셋의 생명주기별 개인정보 처리 현황 및 관련 국내외 법제를 검토하고, 수집·재사용·삭제 단계에서 요구되는 데이터셋 수준의 개인정보 보호 적합성 평가 기준을 제안한다.
목차
요약 ABSTRACT 1. 서론 2. 딥페이크 데이터셋 생명주기별 개인정보 처리 현황 분석 2.1 딥페이크 데이터셋 수집 단계 2.2 딥페이크 데이터셋 재사용 단계 2.3 딥페이크 데이터셋 삭제 단계 2.4 딥페이크 데이터셋 생명주기 구조에서의 프라이버시 쟁점 3. 국내외 개인정보 보호 법제 분석 3.1 유럽연합(EU) 3.2 미국 3.3 국내 3.4 현행 법제의 공통 공백과 평가 기준의 필요성 4. 딥페이크 데이터셋 생명주기별 개인정보 보호 적합성 평가 4.1 생명주기 기반 개인정보 보호 적합성 평가 기준 4.2 수집 단계: 동의 및 수집 근거의 명확화 4.3 재사용 단계: 출처 및 이용 조건의 추적·승계가능성 확보 4.4 삭제 단계: 삭제 요청과 이용 중단의 실효성 확보 5. 결론 참고문헌