AI 시대 개인정보 보호를 위한 비식별화 기술 동향 = Trends in De-Identification Technologies for Privacy Protection in the Age of Artificial Intelligence

국문 초록 (Abstract)

빅데이터와 인공지능 기술의 발전과 함께 개인정보 활용 가치가 중요해짐에 따라 프라이버시 침해 위험이 증가하고 있다. 비식별화 기술은 개인정보를 보호하고 데이터 활용을 안정적이게 할 수 있는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 본 논문은 비식별화 기술의 국내외 동향과 AI 시대의 비식별화 기술을 분석하였다. 첫째, 전통적 기법부터 자연어 처리 기법, 고급 기법까지 비식별화 기술의 원리와 특성을 분석한다. 둘째, 각 기법을 다양한 관점에서 평가하고 프라이버시 모델을 비교한다. 셋째, 주요 응용 분야별 적용 사례를 분석한다. 넷째, 생성형 AI 시대의 프라이버시 위협을 분석하고 대응 방안을 제시한다. 익명처리는 프라이버시 보호를 강력하게 제공하지만 데이터 유용성이 저하된다. 가명처리는 높은 유용성을 제공하나 재식별에 취약하고 암호화 기반 방법은 보안 수준이 높으나 연산 속도 저하가 크다는 것을 확인하였다. AI 모델 학습에서 비식별화 기술의 강도와 모델 정확도 간 트레이드오프가 존재하고 차등 프라이버시를 적용할 경우에는 정규화를 통하여 일반화 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 전통적 기법부터 최신 AI 기반 기법까지 분석하여 생성형 AI 시대의 프라이버시 위협과 대응 방안을 제시하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the advancement of big data and artificial intelligence technologies, the value of utilizing personal information has become increasingly important, leading to a higher risk of privacy infringement. De-identification technology has emerged as a key approach to protecting personal data and ensuring stable data utilization. This paper analyzes domestic and international trends in de-identification technologies and their role in the AI era. First, it examines the principles and characteristics of de-identification methods ranging from traditional techniques to natural language processing and advanced approaches. Second, it evaluates each method from various perspectives and compares different privacy models. Third, it analyzes application cases across major domains. Fourth, it explores privacy threats in the era of generative AI and proposes corresponding countermeasures. The study finds that anonymization provides strong privacy protection but reduces data utility, pseudonymization offers higher utility but is vulnerable to re-identification, and encryption-based methods ensure high security but suffer from slower computation. It also confirms a trade-off between the strength of de-identification and model accuracy during AI training, while differential privacy can improve generalization performance through regularization effects. By analyzing technologies from traditional to AI-based methods, this study aims to identify privacy threats and propose countermeasures for the generative AI era. Furthermore, it introduces appropriate de-identification techniques and provides a practical framework, contributing to the advancement of personal data protection technologies in the age of AI.