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1. 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC)이란?현대 사회에서 데이터는 막대한 가치를 지니지만, 동시에 개인정보, 기업비밀 등 민감한 정보를 포함하고 있어 그 공유와 활용에 큰 제약이 따릅니다. 보안 다자간 계산(SMPC)은 이러한 딜레마를 해결하는 혁신적인 암호 기술로, 서로 신뢰하지 않는 여러 참여자가 각자의 데이터를 공개하지 않고도 공동으로 분석하고 활용할 수 있게 해줍니다. '데이터를 사용하되, 노출하지 않는다(Compute on data without seeing it)'는 원칙을 실현하여, 프라이버시를 지키면서 데이터의 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다. 신뢰할 수 있는 제3자(TTP, Trusted Third Party)가 존재한다면 이 문제..

재식별 위험, 어떻게 측정할 수 있을까?데이터가 공개될 때 우리가 느끼는 '왠지 모를 불안감'을 숫자로 측정할 수 있다면 어떨까요? 놀랍게도, 프라이버시 보호 기술은 그 막연한 불안감을 구체적인 '위험도'로 계산하고 관리하는 것을 목표로 합니다. 그 실마리는 '한 개인의 정보가 전체 결과에 미치는 영향'을 살펴보는 데 있습니다. 데이터베이스에 내 정보가 추가됨으로 인해 통계 결과가 크게 달라진다면, 역으로 그 결과를 통해 나를 특정하기 쉬워진다는 의미입니다. 반대로 내 정보가 추가되어도 결과에 거의 변화가 없다면, 나는 수많은 데이터 속에 안전하게 숨을 수 있습니다. 즉, 재식별 위험을 낮추려면 개인의 정보가 결과에 미치는 영향(차이)을 최소화해야 합니다.상황 1: N명의 데이터베이스 → 통계 결과 A상..

데이터의 가치와 공개의 역설데이터를 완벽하게 보호하는 가장 확실한 방법은 아무에게도 공개하지 않는 것입니다. 하지만 이는 데이터가 가진 무한한 잠재력을 사장시키는 것과 같습니다. 결국 데이터의 가치를 실현하기 위해 '공개'는 피할 수 없는 선택이며, 바로 그 순간 '재식별'이라는 피할 수 없는 위험이 뒤따릅니다. 이름이나 주민등록번호 같은 명백한 식별자를 제거하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 언뜻 사소해 보이는 여러 정보가 조각 그림 맞추듯 결합되면, 결국 특정 개인을 가리키는 '재식별'의 화살이 될 수 있기 때문입니다. 이 위험이 얼마나 현실적인지, 구체적인 시나리오를 통해 살펴보겠습니다.평범한 통계에 숨겨진 위험어느 작은 마을에 1,000명이 살고 있습니다. 보건 당국이 이 마을의 희귀 질병 유병률..

프라이버시 손실 관계 수식 유도차등 정보보호에서 가우시안 메커니즘이 (ε, δ)-DP를 만족할 때, 다음 파라미터들 간의 관계는 어떻게 될까요?$ε$: 프라이버시 손실 예산$δ$: ε-DP가 깨질 수 있는 확률 (프라이버시 손실 예산 초과 확률)$S$: L2-민감도 (인접한 두 데이터셋 $D_1$, $D_2$에 대한 질의 함수 $f$의 결과값 차이를 L2-놈으로 정의할 때 이들 사이의 최댓값)$$S=\max_{D_1,D_2}||f(D_1)-f(D_2)||_2$$$σ$: 노이즈 표준편차프라이버시 손실은 데이터셋 $D_1$와 $D_2$(하나의 레코드만 차이나는 인접 데이터셋)에 대한 질의 함수 $f$의 결과 $o$가 나올 확률의 비율로 정의됩니다. 여기에 로그 함수를 적용하여 확률 변수 $L$을 다음과 같이..