[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Ensuring-Data-Privacy.md

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-id: P-REINFORCE-AUTO-DPRI-001
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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.95
 tags: [auto-reinforced, data-privacy, security, gdpr, differential-privacy, encryption, sovereignty]
@@ -16,14 +16,14 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 1.  **3대 기술적 방패**:
     *   **Anonymization & Pseudonymization**: 이름 등 식별자를 제거하거나 가명으로 변환.
-    *   **Differential Privacy**: 통계적 노이즈를 섞어 특정 개인을 유추하지 못하게 하면서도 데이터 패턴은 유지. (Statistics와 연결)
+    *   **Differential Privacy**: 통계적 노이즈를 섞어 특정 개인을 유추하지 못하게 하면서도 데이터 패턴은 유지. ([[Statistics]]와 연결)
     *   **Fully Homomorphic Encryption**: 데이터를 복호화하지 않고도 암호화된 상태 그대로 연산(AI 학습 등) 수행. (Security와 연결)
 2.  **왜 중요한가?**:
-    *   메타데이터 하나로도 개인의 사생활이 발가벗겨지는 시대에, 기업의 신뢰도 정책과 법적 리스크 관리 정책의 핵심이기 때문임. (Risk-Management와 연결)
+    *   메타데이터 하나로도 개인의 사생활이 발가벗겨지는 시대에, 기업의 신뢰도 정책과 법적 리스크 관리 정책의 핵심이기 때문임. (Risk-[[Management]]와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "안 지키면 벌금"이라는 수동적 보안 정책 정책이었으나, 현대 정책은 'Privacy by Design' 철학을 통해 제품 설계 단계부터 프라이버시 정책을 핵심 기능으로 탑재하는 능동적 정책으로 전환됨(RL Update).
-- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 보관 정책을 넘어, AI 가 개인정보 정책을 학습할 때 발생하는 정보 유출 정책(Inference Attacks)을 막기 위한 '연합 학습 정책'이나 '합성 데이터 정책' 활용이 필수가 됨. (Synthetic-Data와 연결)
+- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 보관 정책을 넘어, AI 가 개인정보 정책을 학습할 때 발생하는 정보 유출 정책(Inference Attacks)을 막기 위한 '연합 학습 정책'이나 '합성 데이터 정책' 활용이 필수가 됨. ([[Synthetic-Data]]와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Security, [[Risk-Management]], [[Statistics]], [[Synthetic-Data]], Ethics, [[Sustainability]]