[보안뉴스]李 대통령, 신임 개인정보위원장에 송경희 성균관대 교수 임명

내용 요약

과기정통부의 AI 기반정책관을 역임한 송경희 교수는 개인정보보호위원회 위원장으로 임명돼 AI 신뢰성 및 개인정보 보호를 한층 강화할 전망이다. 그녀의 임명은 AI 정책·거버넌스와 보안, 개인정보 보호의 융합을 가속화할 핵심 포인트를 제시한다.

핵심 포인트

• AI 거버넌스 & 정책 프레임워크 – AI 기술 도입·운영 전반에 걸친 법·규제·윤리 지침을 체계화한다.
• AI 신뢰성(Trustworthiness) 평가 – 투명성, 공정성, 안전성, 해석가능성 등을 검증하는 평가 메커니즘과 인증 체계를 구축한다.
• 개인정보 보호·보안 기술 – 데이터 프라이버시 보장과 AI 시스템의 보안 취약점 완화를 위한 최신 기술(예: 차등 프라이버시, Federated Learning, Secure Multi‑Party Computation)을 통합한다.

기술 세부 내용

1️⃣ AI 거버넌스 & 정책 프레임워크

1.1 AI 정책 수립 프로세스

• 정책 목표 정의: AI 도입이 가져올 사회적·경제적 효과를 명확히 정의한다.
• 정책 도메인 분리: 산업별(헬스케어, 교통, 금융 등) 맞춤형 규정으로 세분화한다.
• 다자간 협의체: 학계, 산업계, 시민사회, 국제기구가 참여하는 협의체를 통해 균형 잡힌 정책을 도출한다.

1.2 규제 프레임워크

• AI 위험 등급 체계: Low, Medium, High 위험 등급을 부여해 규제 수준을 차등 적용한다.
• 법적 근거 마련: 인공지능법, 데이터 보호법, 사이버 보안법 등 상호 연계된 법률을 통합적으로 정비한다.
• 감사·감시 메커니즘: AI 시스템이 규정 준수 여부를 지속적으로 검증할 수 있는 감사 로그 및 리포트 체계를 구축한다.

1.3 국제 표준 연계

• ISO/IEC 38500: IT 거버넌스 가이드라인으로 AI 도입 전반을 통제.
• OECD AI Principles: 국제적 윤리 기준을 국내 정책에 반영.
• IEEE P7000 시리즈: AI 윤리 및 투명성 지침을 현장에 적용.

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2️⃣ AI 신뢰성(Trustworthiness) 평가

2.1 주요 평가 항목

• 투명성(Transparency): 모델 구조, 학습 데이터, 학습 과정이 공개되어야 함.
• 공정성(Equity): 편향(bias) 및 차별(Discrimination) 여부를 정량화하고 제거하는 프로세스.
• 안전성(Safety): 예측 오류가 인명·산업에 미치는 영향을 최소화.
• 해석가능성(Explainability): 사용자·개발자가 모델의 의사결정 과정을 이해할 수 있도록 돕는 메커니즘.

2.2 평가 도구 & 메커니즘

• AI 신뢰성 평가 프레임워크: XAI(Explainable AI) 도구와 SHAP, LIME 같은 해석 가능성 도구 활용.
• Bias Mitigation Toolkit: 데이터 전처리 단계에서 편향을 감지·수정하는 자동화 툴킷.
• Safety Benchmark: 모델의 예외 상황 대응을 시뮬레이션하는 벤치마크 데이터셋(예: SafeBench, OpenAI Safety Gym).

2.3 인증·인증서 발급

• AI 신뢰성 인증: 독립 기관이 AI 시스템을 평가한 후 ‘AI Trustworthy Certificate’ 발급.
• 인증 갱신 프로세스: 주기적인 리테스트를 통해 인증 유효기간을 관리하고, 시스템 업데이트 시 자동 재인증 절차 마련.

2.4 실무 적용 사례

• 자동차 AI: 자율주행 차량의 경로 결정 알고리즘에 대해 인증을 통해 공정성과 안전성 검증.
• 의료 AI: 진단 보조 알고리즘이 임상 데이터에 편향이 없도록 ‘Bias Audit’를 정기적으로 수행.

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3️⃣ 개인정보 보호·보안 기술

3.1 데이터 프라이버시 보장

• 차등 프라이버시 (Differential Privacy)
  • 원리: 데이터에 가짜 노이즈를 추가해 개별 기록이 식별 불가능하도록 함.
  • 구현: Google’s RAPPOR, Apple’s IDPS, Microsoft’s DP Library.
  • 활용: AI 모델 학습 시 개인 정보를 노출하지 않으면서도 통계적 유용성 유지.
• Federated Learning
  • 원리: 분산된 디바이스가 로컬 모델을 학습하고, 모델 업데이트만 중앙 서버에 전송.
  • 특징: 데이터 자체가 이동하지 않아 개인정보 노출 위험이 낮음.
  • 프로토콜: Secure Aggregation, Federated Averaging (FedAvg).
• Secure Multi‑Party Computation (SMPC)
  • 원리: 여러 참여자가 암호화된 데이터만 교환하여 공동으로 연산 수행.
  • 응용: 민감 데이터 공동 분석, AI 모델 파라미터 학습 시 데이터 공유 없이 계산 가능.

3.2 시스템 보안

• Trusted Execution Environments (TEE)
  • 예: Intel SGX, ARM TrustZone.
  • 용도: AI 모델 및 민감 데이터를 안전한 하드웨어 격리 환경에서 실행.
• Hardware Security Modules (HSM)
  • 역할: 암호키를 안전하게 저장·관리하고, AI 모델 서명에 활용.
• Secure API Gateway
  • 기능: OAuth2, JWT, API Rate Limiting 등을 통해 AI 서비스 접근을 제어.

3.3 정책·규제 연계

• GDPR, CCPA: 개인정보 보호법을 준수하기 위한 데이터 주권(데이터 소유권) 정책 수립.
• K-Privacy Law (한국): 국내 법률에 따라 AI 서비스 설계 시 개인정보 최소화 원칙 적용.

3.4 사례 연구

• 한국 헬스케어 AI: 환자 데이터는 Federated Learning을 통해 학습되며, 차등 프라이버시가 적용되어 의료 기록이 노출되지 않음.
• 금융 AI: 은행이 AI 리스크 평가 모델을 TEE 안에서 실행해 내부 데이터 노출 없이 외부 인증을 획득.

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4️⃣ 통합 운영 방안

단계	목표	핵심 도구/기술	운영 방안
① 요구사항 정의	AI 시스템이 수행할 비즈니스 목적 및 데이터 사용 범위	Business Charter, Data Catalog	이해관계자 회의·문서화
② 설계	AI 모델, 데이터 흐름, 보안 아키텍처 설계	UML, SysML, Architecture Canvas	설계 검토·인증 절차
③ 구현	모델 개발, 프라이버시 보존, 보안 기능 통합	TensorFlow, PyTorch, PySyft	CI/CD, 보안 테스트
④ 배포	AI 서비스 운영, 모니터링	Kubernetes, Prometheus, Grafana	운영 정책·감사 로깅
⑤ 감사	AI 신뢰성, 개인정보 보호 준수 여부 점검	AI Trust Certificate, Data Protection Impact Assessment (DPIA)	정기 감사·보고서

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5️⃣ 교육·역량 강화

• AI 윤리 교육: 정책 입안자, 데이터 과학자, 엔지니어를 대상으로 AI 윤리·프라이버시 교육 실시.
• 보안 워크숍: 실무자 대상 Pen‑Test, 보안 설계 리뷰 워크숍 제공.
• 인증 프로그램: AI Trustworthiness Certification, Privacy Engineer Certification 등 전문 인증 프로그램 운영.

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마무리

송경희 교수의 개인정보보호위원장 임명은 AI 기술 발전과 동시에 개인정보 보호·보안의 균형을 이룰 수 있는 정책적 기반을 마련한다. AI 거버넌스, 신뢰성 평가, 개인정보 보호·보안 기술이 상호 연결되어 실질적이고 안전한 AI 생태계를 구축하기 위한 통합적 접근이 필요하다. 이와 같은 체계적 프레임워크와 기술적 도구를 통해 한국은 AI 혁신을 선도하면서도 시민의 신뢰를 지키는 ‘AI‑세이프’ 국가로 거듭날 수 있을 것이다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139645&kind=&sub_kind=