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머신러닝을 위한 데이터 개인 정보 보호
이 장에서는 머신러닝 파이프라인에 적용되는 데이터 개인 정보 보호의 몇 가지 측면을 소개합
니다. 개인 정보 보호 머신러닝은 텐서플로 및 기타 프레임워크에 이제 막 통합되기 시작한 매
우 활발한 연구 분야입니다. 집필 당시 유망했던 기법들의 원리를 설명하고 머신러닝 파이프라
인에 이를 어떻게 활용할지에 관한 몇 가지 실용적인 예를 보여드리겠습니다.
이 장에서는 머신러닝에서의 개인 정보 보호에 도움이 되는 세 가지 주요 방법 (차등 개인 정보
보호, 연합 학습, 암호화된 머신러닝 )을 살펴보겠습니다.
14.1
데이터 개인 정보 보호 문제
데이터 개인 정보 보호는 신뢰에 관한 것으로, 사람들이 비공개하기를 원하는 데이터의 노출을
제한하는 일입니다. 개인 정보 보호 머신러닝에는 여러 가지 방법이 있으며, 여러분에게 가장
적절한 방법을 선택하려면 다음 질문에 답해야 합니다.
●
누구에게 데이터를 비공개하려 하나요?
●
시스템의 어느 부분을 비공개하고 어느 부분을 공개할 수 있나요?
●
데이터를 볼 수 있는 신뢰할 수 있는 당사자는 누구입니까?
머신러닝을 위한 데이터 개인 정보 보호
CHAPTER
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