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id: wiki-2026-0508-privacy-preserving-ai
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title: Privacy Preserving AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: [SEC-PRIV-TECH-001]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, security, privacy-preserving-ai, differential-privacy, Homomorphic-Encryption, Federated-Learning, smpc]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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# Privacy-Preserving AI (프라이버시 보존 AI)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터를 '보지 않고도' 배우고, 정보를 '공유하지 않고도' 지혜를 나누는 암호학적 지능을 구축하라" — 데이터의 기밀성을 유지하면서도 인공지능 모델의 학습과 추론이 가능하도록 설계된 암호학 및 통계학적 기술 체계.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Confidential Computation and Decoupled Learning" — 원본 데이터에 접근하는 대신 암호화된 상태에서 연산하거나(Homomorphic), 데이터의 로컬 경계를 넘지 않은 채 모델의 가중치만 교환함으로써(Federated) 정보 노출의 원천을 차단하는 패턴.
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- **4대 핵심 기술:**
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- **Differential Privacy (차분 프라이버시):** 데이터에 수학적 노이즈를 추가하여 개별 샘플 추론 방지.
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- **Homomorphic Encryption (동형 암호):** 암호화된 데이터 위에서 직접 연산을 수행.
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- **Federated Learning (연합 학습):** 분산된 장치에서 학습 후 결과만 취합.
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- **SMPC (Secure Multi-party Computation):** 여러 참여자가 데이터를 비밀리에 나누어 공동 연산.
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- **의의:** 의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 AI 도입의 가장 큰 장벽인 보안 문제를 해결하고, 데이터의 가치만 활용하는 '신뢰할 수 있는 AI' 구현의 핵심 기술.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 보안을 강화하면 연산 속도가 수백 배 느려진다는 초기 한계를 넘어, 최근에는 전용 가속기(TEE)와 최적화된 암호 프로토콜을 통해 실용적인 수준의 성능을 확보하는 단계에 도달함.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트 간의 지식 공유 시, 사용자별 민감 데이터가 섞이지 않도록 차분 프라이버시 원칙이 적용된 지식 인덱싱 아키텍처를 지향함.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Personal-Information-Security|Personal-Information-Security]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]], [[Local-Brain-Management|Local-Brain-Management]], Cloud-Computing-Foundations
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Privacy-Preserving-AI.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)* |