“국가간 개인정보 보호 격차, AI 데이터 침해 위협 높여” - 데이터넷
“국가간 개인정보 보호 격차, AI 데이터 침해 위협 높여” - 데이터넷
[데이터넷] 중국 생성형 AI 딥시크 논란 중 가장 중요한 논쟁점이 정보보호와 관련된 것이다. 중국은 AI 기술 육성을 위해 모든 정보를 수집하고, 중국 내 서버에 저장해 활용하고자 하는데, 이 데
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- 주요 배경 및 문제점
- 국가 및 지역별 개인정보 보호 격차로 인한 AI 데이터 침해 위협 증가
- 중국: AI 기술 육성 목적으로 모든 정보 수집 및 내부 서버 저장
- 유럽 및 한국: 강력한 개인정보 보호 법제 운영, 데이터 주체 권리 강화
- 미국 및 중국 기업: 데이터 활용에 제약 발생, 국제 데이터 흐름 제한
- 국경 간 데이터 전송에서 발생하는 AI 오용 및 데이터 침해 사고 증가
- 가트너: 2027년까지 AI 관련 데이터 유출 사고의 40% 이상이 국경을 넘는 AI 오용으로 발생할 것으로 예측
- 국가 및 지역별 개인정보 보호 격차로 인한 AI 데이터 침해 위협 증가
- AI 데이터 침해 사고의 원인 및 문제점
- 생성형 AI의 부적절한 사용
- 생성형 AI가 제품에 통합될 때 명확한 공지나 설명 부족
- 의도치 않은 데이터 전송 및 저장 발생
- 글로벌 AI 표준화 부재로 인한 문제
- 운영 비효율성 초래 및 시장 세분화 유발
- 기업의 글로벌 AI 확장 및 데이터 처리 전략 복잡성 증가
- 감독 및 정책 차이로 인한 데이터 흐름 관리의 어려움
- 생성형 AI의 부적절한 사용
- 가트너 권고사항 및 전략적 대응 방안
- 데이터 거버넌스 강화
- AI 처리 데이터에 대한 지침 포함
- 정기적인 개인정보 영향 평가(PIA) 및 데이터 전송 영향 평가(TIA) 통합
- 데이터 계보 관리를 통해 데이터 이동 추적 및 의도치 않은 전송 방지
- AI 거버넌스 위원회 설립
- AI 배포 및 데이터 처리의 투명성 확보 및 기술 감독
- 위험 및 규정 준수 관리 및 의사결정 과정 내 커뮤니케이션 강화
- 데이터 보안 기술 도입
- 암호화, 고급 익명화 및 차등 개인정보 보호(Differential Privacy) 적용
- 특정 지역의 신뢰 실행 환경(TEE) 확인 및 데이터 전송 시 추가 보호 조치 적용
- TRiSM(신뢰, 위험 및 보안 관리) 제품 투자
- AI 거버넌스 및 데이터 보안 거버넌스 포함
- 프롬프트 필터링, 비정형 데이터 합성 생성 등 보안 기능 강화
- 가트너: 2026년까지 TRiSM 적용 기업, 잘못된 의사결정 최소 50% 감소 예상
- 데이터 거버넌스 강화
- 보안 권고
- 국경 간 데이터 전송에 대한 철저한 검토 및 통제 필요
- AI 기술 도입 시 개인정보 보호 규정 준수 및 투명성 확보 강화
- 글로벌 표준 부재에 대비한 내부 정책 정비 및 위험 평가 프로세스 수립
- 기업은 TRiSM 기반 솔루션 도입을 통해 AI 사용의 투명성 및 제어 강화
- 민감 데이터 처리 시 안전조치 및 거버넌스 체계 우선 적용
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