인공지능(AI) 시스템의 개인정보 보호 위험관리에 대한 연구
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| 인공지능과 사이버 보안, 정보보안 및 개인정보보호 논문 |
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(사)한국인터넷정보학회
2026년도 춘계 학술발표대회
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❖ 일시 : 2026. 5. 07(목) ~ 08(토)
❖ 장소 : 제주도 서귀포시, 휘닉스아일랜드
❖ 연구회 발표일 : 2026년 5월 07일(금)
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 논문 주제 인공지능(AI) 시스템의 개인정보 보호 위험관리에 대한 연구 |
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| 영문명 Research on Personal Information Protection Risk Management in Artificial Intelligence (AI) Systems |
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| 논문 저자이준화 Jun Hwa Lee, 박태균 Park Tae Kyun |
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 1. 서 론 |
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 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 의료, 금융, 교육, 공공행정 등 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있다. 글로벌 AI 시장 규모는 2024년 약 2,500억 달러에서 2030년까지 연평균 37% 이상의 성장률로 확대될 것으로 전망된다(IDC, 2024). 특히 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI(Generative AI), 머신러닝 기반 의사결정 시스템 등의 등장은 개인화 서비스의 수준을 획기적으로 높이는 동시에 개인정보 보호의 측면에서 전례 없는 위협을 야기하고 있다.
AI 시스템은 방대한 개인 데이터를 수집·처리·분석하는 과정에서 여러 단계의 개인정보 침해 위험을 내포한다. 특히, 모델 학습에 활용된 개인정보가 학습된 모델을 통해 재추출되거나, 특정 개인이 학습 데이터셋에 포함되었는지를 역추론하는 공격이 실증적으로 가능함이 밝혀지면서(Carlini et al., 2021; Shokri et al., 2017), AI 시스템에 대한 체계적 위험관리의 필요성이 강력히 제기되고 있다. 이러한 배경 하에 유럽연합은 일반개인정보보호규정(GDPR)을 통해 AI 시스템에 대한 데이터 보호 영향평가(DPIA)를 의무화하고, 2024년 발효된 EU AI Act에서 고위험 AI 시스템에 대한 투명성·설명 가능성·인간 감독 요건을 규정하였다.
미국 국립표준기술연구소(NIST)는 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF 1.0, 2023)를 발표하여 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축을 위한 지침을 제시하였으며, 우리나라도 「개인정보 보호법」 개정(2026) 및 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」 제정을 통해 AI 특유의 개인정보 보호 체계를 강화하고 있다. 그러나 기존 연구는 기술적 공격 방어 또는 규제 분석에 치중되어, AI 시스템의 전 생애주기를 포괄하는 통합적 위험관리 프레임워크는 아직 미흡한 실정이다. 특히 기술적 완화 방안과 조직·제도적 대응, 국제 규범과의 정합성을 동시에 고려한 체계적 접근이 요구된다. |
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| 2. 관련 연구 |
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2.1 AI 시스템의 개인정보 보호 위험 분석
2.1.1 생애주기별 위험 유형
AI 시스템의 개인정보 보호 위험은 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 모델 배포, 모델 운영·유지보수의 각 단계에서 상이한 특성과 수준으로 나타난다. 각 단계별 주요 위험은 표 1과 같다.
2.1.2 주요 위험 유형 분류 및 영향 분석
표 2는 AI 시스템에서 나타나는 주요 개인정보 보호 위험 유형을 정리한 것이다.
2.2 주요 기술적 위협 메커니즘 분석
표 3은 AI 프라이버시 공격 유형을 핵심 원리, 연구 성과, 위협 대상, 방어 기법 기준으로 정리하였다. 멤버십 추론 공격이 97%라는 가장 높은 공격 정확도를 보이며, LLM 쪽은 공격 벡터가 가장 다양한 것이 특징이다.
2.3 AI 개인정보 보호 위험관리 통합 프레임워크
2.3.1 프레임워크 설계 원칙
2.3.2 4단계 위험관리 프레임워크
2.4 국내외 AI 개인정보 보호 법제도 비교
2.5 사례 분석 및 프레임워크 적용 검증
2.5.1 의료 AI 진단 시스템 사례
2.5.2 금융 신용평가 AI 시스템 사례 |
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| 3. 결 론 |
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본 연구는 AI 시스템의 전 생애주기에 걸친 개인정보 보호 위험을 체계적으로 분석하고, 이를 통합적으로 관리하기 위한 4단계 위험관리 프레임워크를 제안하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다.
• AI 시스템의 개인정보 보호 위험을 데이터 유출, 모델 역전 공격, 멤버십 추론 공격, 재식별화, 알고리즘 편향, 목적 외 사용의 6가지 유형으로 체계화하였다.
• LLM의 학습 데이터 기억 현상, GAN 기반 모델 역전 공격, 역전 취약점 등 최신 기술적 위협 메커니즘을 심층 분석하였다.
• 식별-평가-처리-모니터링의 4단계 프레임워크를 통해 GDPR, EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 27701과의 정합성을 확보하는 통합적 위험관리 체계를 구축하였다.
• 의료 AI 및 금융 AI 사례를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였으며, 차등 프라이버시 적용 시 멤버십 추론 공격 성공률의 유의미한 감소(67% → 23%)를 확인하였다.
본 연구의 한계를 토대로 향후 연구 과제를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 분야별(의료·금융·교육·공공) 특성을 반영한 섹터 특화 위험관리 프레임워크 및 평가 기준 개발이 필요하다. 둘째, 멀티모달 AI 시스템(텍스트·이미지·음성 복합 처리)에서의 크로스모달 개인정보 위험에 대한 연구가 요구된다. 셋째, 자동화된 AI 개인정보 감사(Automated Privacy Auditing) 도구 개발을 통해 지속적 모니터링의 효율성을 높일 필요가 있다. 넷째, 글로벌 AI 규제의 조화(Harmonization)를 위한 국제 표준 개발에 본 프레임워크가 기여할 수 있도록 국제 협력 연구를 추진하고자 한다.
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이준화_AI_시스템의_개인정보_보호_위험관리.pdf
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