생성형 AI 개인정보 보호 가이드— 비식별화·암호화·마스킹 도구로학습·추론 보안완성하기
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 생성형 AI 개인정보 보호 가이드: 비식별화·암호화·마스킹 도구 완전정복(학습·추론 보안 아키텍처 · 체크리스트 · 사례) 생성형 AI 개인정보 보호 가이드 — 비식별화·암호화·마스킹 도구로 학습·추론 보안 완성하기 이 글은 제가 실제로 구축·점검했던 파이프라인과 내부 가이드를 토대로, **생성형 AI**의 데이터 수집부터 모델 서빙까지 **개인정보 노출을 차단하는 실무 아키텍처**를 정리합니다. 핵심은 단순합니다. **최소수집·최소노출·가역성 관리**. 여기에 **비식별화·마스킹·암호화** 도구를 위치별로 배치하면, 재식별 사고 확률과 법적 리스크를 동시에 낮출 수 있습니다. 아래 목차대로 차근차근 따라오면, 팀 규모와 상관없이 바로 적용 가능한 체크리스트와 예시 정책까지 한 번에 가져가실 수 있습니다. Table of Contents 왜 지금인가: 규제·사고·비용 관점 범위와 원칙: 학습(Training)·추론(Inference)의 보호 지점 핵심 개념: 비식별화·마스킹·암호화·차등프라이버시 도구 맵: 오픈소스/상용 비교, 배치 포인트 학습 파이프라인: ETL → Feature Store → 모델 레지스트리 추론 보안 아키텍처: 프롬프트 게이트웨이와 출력 필터 운영 플레이북: 로그·감사·키관리·자동화 룰 성능·비용·품질 트레이드오프 실험 사례 연구(국내·해외·역사적 관점) 4선 FAQ + JSON-LD 스키마 부록: 체크리스트 · 정책 샘플 · 템플릿 왜 지금 중요한가 : 생성형 AI 보급과 재식별 리스크의 동시 확대 대다수 기업은 이미 사내 업무 자동화·검색 보조·코드 리뷰 등에 LLM...
