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인공지능시대의 정보보호의 변화와 미래

과목: 시스템/네트워크보안 주제 : 인공지능시대의 정보보호의 변화와 미래
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한컴오피스
최초등록일 2025.02.06 최종저작일 2025.01
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인공지능시대의 정보보호의 변화와 미래
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    소개

    과목: 시스템/네트워크보안
    주제 : 인공지능시대의 정보보호의 변화와 미래

    목차

    I. 서론

    II. 본론
    1.인공지능의 정보보호 문제점
    1)생성형 AI의 이용
    2)동의없는 데이터 수집
    3)딥페이크 논란
    4)인공지능 창작물
    2.인공지능의 정보보호 변화 및 미래
    1)머신러닝과 딥러닝을 이용한 기술
    2)동작기반 감시 기술
    3)패턴 및 시그니처 기반 탐지
    4)인공지능 창작물에 대한 입법
    3.나의 생각

    III. 결론

    IV. 참고문헌

    본문내용

    Ⅰ.서론
    오늘날 인공지능은 안 쓰이는 분야가 없을 정도로 보편화되었다. 알파고를 통해서 우리에게 인식된 인공지능 기술은 현재 데이터 학습을 통한 다양한 분야에 이용되고 있다. 하지만, 인공지능 기술이 발전을 거듭하면서 정보보호의 문제점이 떠오르고 있다. 사람들이 많이 이용하고 있는 chatGPT와 같은 생성형 인공지능의 경우 민감한 개인정보가 수집되고, 이것이 악용될 수 있다. 또한, 인공지능은 학습 시 데이터가 필요하다. 자신의 동의 없이 데이터가 수집될 수 있다. 오늘날에는 인공지능이 다양한 창작물을 만들어내고 있으며 이 과정 속에서 개인의 창작물이 위협을 받고 있다. 이처럼 인공지능은 현재 많은 문제점을 가지고 있기 때문에 이에 대한 대한이 필요하다. 앞으로 인공지능의 정보보호는 인공지능 기술을 이용해서 발전을 거듭하게 될 것이며, 기술의 트렌드에 따라서 관련 법도 생길 것으로 예측된다.

    Ⅱ.본론
    1.인공지능의 정보보호 문제점
    1)생성형 AI의 이용
    챗GPT가 사람들 사이에서 인기를 끌기 시작하면서 인공지능 기술에 대한 관심이 높아졌다. 생성형 AI 챗봇과 대규모 언어 모델이 사이버보안에 어떠한 영향을 끼칠 것인지에 대해서도 중요한 화두가 되었다. 민감한 비즈니스 정보를 다루는 자가학습 알고리즘이 역으로 공격을 할 수도 있기 때문에 인공지능 기술이 가져올 수 있는 보안 위험에 대하여 많은 논란이 있다.

    참고자료

    · Michael Hill, 생성형 AI로 사이버보안을 강화하는 방법, 삼성SDS, 2023.11.13.
    · https://www.samsungsds.com/kr/insights/how-to-improve-cyber-security-with-generative-ai.html
    · 전승재 and 고명석. (2021). 이루다 사건을 통해서 보는 개인정보의 인공지능 학습데이터 활용 가능성. 정보법학, 25(2), 103-133.
    · 주가영, 보안업계도 AI가 싹 바꾼다, 테크월드, 2024.01.23.
    · https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=240151
    · 박성준. "인공지능 창작물 보호제도에 관한 법적 연구." 국내박사학위논문 동국대학교 일반대학원, 2024. 서울
    · 배한님, "내 그림 훔치지마"…네이버웹툰 도전만화서 'AI웹툰 보이콧', 머니투데이, 2023.06.04.
    · https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023060414541538267
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 생성형 AI와 개인정보 보호
      생성형 AI의 발전은 혁신적이지만 개인정보 보호 측면에서 심각한 우려를 낳고 있습니다. 이러한 AI 모델들은 학습 과정에서 대규모의 개인 데이터를 처리하며, 이 과정에서 민감한 정보가 노출될 위험이 있습니다. 특히 학습 데이터에 포함된 개인정보가 모델의 출력에서 재현될 수 있다는 점이 문제입니다. 따라서 강력한 데이터 보호 규제, 투명한 데이터 사용 정책, 그리고 사용자의 동의 절차가 필수적입니다. 기업들은 개인정보 보호와 AI 혁신 사이의 균형을 맞추기 위해 더욱 책임감 있는 접근이 필요하며, 정부는 명확한 규제 프레임워크를 수립해야 합니다.
    • 2. 딥페이크와 인공지능 창작물의 법적 문제
      딥페이크 기술은 표현의 자유와 개인의 명예 보호 사이의 복잡한 법적 문제를 야기합니다. 악의적인 딥페이크는 개인의 평판을 심각하게 훼손하고 사회적 혼란을 초래할 수 있으므로 규제가 필요합니다. 동시에 AI 창작물의 저작권 문제도 중요한데, 누가 창작자인지, 어떤 권리를 가지는지에 대한 법적 정의가 부족합니다. 현재의 법체계는 이러한 새로운 기술에 대응하기에 충분하지 않으므로, 국제적 협력을 통한 통일된 법적 기준 수립이 시급합니다. 또한 기술적 검증 방법 개발과 함께 교육을 통한 인식 제고도 병행되어야 합니다.
    • 3. 머신러닝과 딥러닝을 이용한 보안 기술
      머신러닝과 딥러닝은 사이버 보안 분야에서 매우 유망한 기술입니다. 이들은 비정상적인 네트워크 활동 감지, 악성코드 분류, 피싱 이메일 식별 등에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 실시간 위협 탐지와 자동화된 대응이 가능해져 보안 효율성이 크게 향상됩니다. 그러나 이러한 기술도 완벽하지 않으며, 적대적 공격에 의해 우회될 수 있다는 한계가 있습니다. 따라서 AI 기반 보안 시스템은 인간 전문가의 감시와 함께 다층적 방어 전략의 일부로 활용되어야 하며, 지속적인 모니터링과 개선이 필수적입니다.
    • 4. 동작기반 감시 기술과 실시간 모니터링
      동작기반 감시 기술은 공공 안전 강화와 범죄 예방에 기여할 수 있지만, 프라이버시 침해의 위험성이 매우 큽니다. 실시간 모니터링은 개인의 자유로운 활동을 제약하고 감시 사회로의 진입을 초래할 수 있습니다. 특히 오류율이 높거나 편향된 알고리즘은 무고한 사람들을 잘못 적발할 수 있습니다. 이 기술의 도입은 명확한 법적 근거, 투명한 운영 기준, 독립적인 감시 기구의 설립이 선행되어야 합니다. 또한 시민들의 동의와 참여가 중요하며, 공공 안전과 개인의 기본권 사이의 균형을 신중하게 유지해야 합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      인공지능 기술의 발전이 정보보호에 미치는 영향을 다각도로 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 기술적 대응과 더불어 관련 법제도의 정비가 필요함을 제시하고 있습니다.
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