일본산업뉴스요약

개인정보 유출방지, 데이터 보호와 활용의 ‘양립’
AI 보급으로 수요를 늘린다

개인정보 유출을 방지하면서 데이터를 활용하는 기술 개발이 추진되고 있다. 정보통신연구기구는 개인 정보를 직접 제공하지 않고 그것을 학습한 AI를 안전하게 공유하는 기술을 개발했다. 후지쓰 자회사인 후지쓰연구소는 개인정보 유출 위험성을 수치화해 대책을 제안하는 기술을 개발했다. 이러한 기술들은 EU가 5월에 시행한 ‘일반데이터 보호규정(GDPR)’으로 대표되는 개인정보 보호법에 대한 대응에 도움이 될 전망이다.

정보 유출을 방지하기 위해서는 ①개인정보를 외부에 제공하지 않는다 ②제공할 경우에는 암호화하거나 익명화하는 기술을 이용한다 등과 같은 대책이 필요하다. 예를 들어, GDPR에서는 정보 관리자에게 개인정보의 안전성을 확보하기 위한 기술적인 대책이 요구된다. 암호화는 기술적인 대책 가운데 하나이다. 익명화할 경우 개인 데이터에 해당되지 않지만, 어떻게 가공을 해야 할지에 대해서는 명확하게 규정되지 않고 있다.

-- 정보통신연구기구: 학습한 AI를 공유 --
정보통신연구기구는 개인정보를 그대로 타인에게 제공하지 않고 개인정보를 학습한 AI를 서로 공유해 분석 결과를 활용하는 기술을 개발했다. 복수의 은행들이 부정 송금에 관한 데이터를 학습시킨 AI를 공유하는 것을 상정해 만들었다.

예를 들어 각 은행은 자사에 있는 부정 송금에 관한 데이터를 통해 그 특징을 학습한 AI 소프트웨어를 제작. 이것을 암호화해 서로 공유하는 것이다. 개인정보를 타사에게 제공하지 않아도 똑똑한 AI를 개발할 수 있다.

금융기관에서 실제 송금 정보를 가공한 데이터를 은행과 비슷한 20개 조직에 약 1만 건씩 분할, 각 조직은 각각 AI를 학습시킨다. 하나의 조직만으로는 부정 송금 검출이 불가능했지만, 20개 조직이 서로의 AI를 공유해 하나로 만들면 87%를 검출할 수 있게 된다. 올해 안에 IT 기업과 공동으로 시스템을 시작(試作), 금융기관에서 실증실험을 시작할 예정이다.

-- 후지쓰연구소: 정보 유출 위험성을 수치화 --
후지쓰연구소는 신장과 연령 등 특성을 익명화한 데이터의 유출 위험성을 수치화한 기술을 개발했다. 익명화 방법에 따라 유출될 가능성이 있기 때문에 사생활을 보호할 수 있는 적절한 가공법을 제안. GDPR에서 익명화된 데이터라고 판단될 가능성이 높아진다고 한다. 올해 안에 사업화할 계획이다.

미쓰비시덴키(三菱電機)는 개인정보를 암호화해 안전성을 유지한 상태에서 정보를 분석할 수 있는 기술을 개발했다. 암호화된 데이터를 분석한 후 해독용 열쇠를 이용한다면 분석 결과 데이터로 되돌릴 수 있어 분석 전문가도 개인정보를 볼 수 없도록 개선했다. 예를 들어 전자 건강기록부에 이용한다면 환자 개인의 부작용은 공개되지 않은 채 통계 등을 분석할 수 있다.

개인정보 보호와 이용의 양립이 요구되고 있는 배경에는 AI의 보급이 있다. AI는 스마트폰 등을 통해 수집된 개인정보 등 다양한 데이터를 학습해 성과를 낸다. AI가 인터넷 검색 및 전자상거래 등 다양한 서비스 분야에서 이용되고 있는 가운데 페이스북의 개인정보 유출 문제가 발생하면서 정보 보호의 필요성이 다시 한번 주목 받고 있다.

일본에서는 2017년에 개정된 개인정보 보호법이 시행되면서 개인을 특정할 수 없도록 익명화할 경우 일정 규범 아래 본인의 동의 없이 제 3자에 제공할 수 있는 시스템이 구축되었다. 하지만 병력, 전과 기록, 신분 등의 정보 보호는 철저히 시행되도록 했다. 예를 들어 의료정보를 AI가 이용한다면 질병 가능성 분석 등에 도움이 되지만, 중요 정보가 유출될 우려가 있기 때문이다.

개인정보가 산업에 도움이 되는 것은 분명하다. 의료와 금융, 소매 등 다양한 분야에서 개인정보 데이터 활용은 가속화되고 있다. 후지쓰연구소의 쓰다(津田) 보안연구소장은 “사생활 보호와 데이터 활용 양립을 추진하지 않는다면 기업의 경쟁력은 약화될 것이다”라고 지적한다.

개인 데이터는 ‘21세기 석유’라고 불리고 있다. 이것은 새로운 서비스를 창출해내는 경제의 활력으로 작용하지만, 취급에는 위험이 따른다는 점에 주의가 필요하다.

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