데이터 수집·분석에 따른 프라이버시 이슈의 대응책은 무엇인가요?
데이터 수집·분석에 따른 프라이버시 이슈에서 가장 문제되는 것은 무엇인가요 그리고 나아가서 이러한 데이터 수집시에 현재 대책은 무엇이 있는지 궁금합니다
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
개인의 신원을 식별할 수 없도록 데이터를 변형하여 개인정보 보호를 강화합니다.
AI 학습 데이터에서 특정 개인을 식별할 수 있는 요소를 완전히 제거합니다.
데이터를 변형하여 직접적인 개인 식별을 방지하되, 특정 조건에서 원래 데이터 복원이 가능하도록 합니다.
또한 AI 시스템은 필요한 최소한의 데이터만 수집하고 불필요한 정보는 배제해야 합니다.
예를 들어 위치 기반 AI 서비스는 사용자의 현재 위치만 확인하고 과거 이동 경로는 저장하지 않습니다.
이러한 대응책을 통해 데이터의 활용과 개인정보 보호 사이의 균형을 유지하며,
프라이버시 이슈에 효과적으로 대응할 수 있습니다.
1명 평가안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
우선 사람들마다 인적 사항에 대해서 공유되는 것에 대해서 제대로 인지하지 못한 채 동의하는 경우가 많습니다. 이 때문에 정확한 고지 등이 필요할 것으로 보이네요.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
현재
중국의 딥시크 관련으로 프라이버시 이슈는 더욱 부각될 것으로 보이는데요
데이터 수집에 있어서 가장 문제가 될 부분이라면
첫째, 데이터 수지 과정을 불투명성 입니다
데이터가 어떤식으로 수집되고, 저장되는 지에 대한 투명성을 확보하지 못합니다.
둘째, 데이터 유출 위험성
수집된 데이터가 모르는 제 3자에게 유출될 위험으로 인해, 신원도용 등 범죄로 연계가능 합니다.
셋째, 보안
수집 데이터가 보안시스템을 통한 보호를 받지 못할 경우, 무단 접근에 따른 보호가 불가하므로
보안시스템으로 보호되야하고, 의도된 목적에 따라서면 데이터가 사용되어야 합니다.
넷째, 편향적 데이터
수집된 데이터들이 어떤 알고리즘을 가졌는 지 알수없으나 알고리즘 자체가 편향적이라면
그 결과도 편향적일 가능성이 농후하여, 특정 그룹에 대한 편향성 및 사회적 차별 등을 초래가능합니다.
대책이라면
데이터의 암호화 기술, 수집/분석되는 데이터의 투명성,
데이터 수집시 최소한의 데이터 수집, 데이터 수집 시 개인 동의,
법적으로 데이터 주체의 권리 보호
등이 문제 해결의 대책이라 할 수 있겠습니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
데이터 수집과 분석에 따른 프라이버시 이슈에서 가장 큰 문제는 개인 정보의 무단 수집과 오용입니다. 이를 방지하기 위한 대응책으로는 데이터 최소화 원칙, 익명화 및 가명화 기술, 그리고 투명한 데이터 수집 정책이있습니다. 현재 대책으로는 GDPR과 같은 법적 규제가 있으며, 기업의 데이터 사용에 대한 명확한 동의 절차를 요구합니다 .또한, 사용자에게 데이터 관리 권한을 부여하고, 정기적인 보안점검과 교육을 통해 데이터보호를 강화하는 노력이 필요합니다.