Anonymizer

​가치있는 데이터를 안전하게 획득하는 방법

오랫동안 해결되지 않았던 문제:

데이터 사용가치 vs. 프라이버시 보호

비식별화된 데이터의 사용은 문제가 되지 않습니다
유럽연합의 GDPR과 같은 프라이버시 보호법은 알아볼 수 있는
특정 개인을 식별해 낼 수 있는 데이터의 사용에 제한을 둡니다.
즉, 익명 데이터와 같은 비식별 데이터를 이용하는 것은
프라이버시 보호를 위한 규제의 대상이 되지 않습니다.
기존 기술들은 데이터의 활용가치를 저하시킵니다
그러나 기존의 비식별화 기술들은 데이터의 활용가치를
현저히 저하시킵니다. 개인정보를 찾아 이를 단순히 삭제하는
방식이기 때문에 머신러닝에 필요한 주요 속성들까지 지우게 
되는 것입니다.

Anonymizer는 두 가지 모두 달성합니다

그리고 이것이 커다란 차이를 만들어냅니다

Anonymizer는 기업 혹은 머신러닝 개발자들이 각자의 목표에

부합하는 데이터를 획득할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 동시에 정보

주체의 프라이버시를 침해하지 않습니다. 즉, 데이터 활용도와

프라이버시 보호라는 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있는 유일한

방법입니다.

데이터에 포함된 개인 식별 정보는 삭제하면서도 머신러닝을

위한 데이터 활용가치는 원본과 동일한 수준으로 보존합니다.

이렇게 익명화된 데이터는 인간의 눈으로 읽히지 않지만, 인공

지능에게는 원본과 다르지 않게 인식됩니다. 사용자들은 따라서

머신러닝 모델을 학습시키면서도 동시에 개인정보 보호법을 

준수할 수 있게 됩니다.

​원본 데이터의 사용 없이도 머신러닝 모델을 개발하는 것,

오직 Anonymizer만이 그 커다란 변화를 이끌 수 있습니다.

Anonymizer

Anonymizer가 만드는 혁신의 과정

원본 데이터의 사용 없이 새로운 머신러닝 모델 만들기

Anonymizer
먼저, 원본 데이터를 익명화합니다
Anonymizer는 사용자가 원하는 목적에 맞춤형으로
데이터를 익명화합니다. 예를 들어, 이미지에서 고양이를
인식하는 머신러닝 모델을 개발하고자 하는 사용자를
위해, 고양이 관련 주요 속성들 이외의 모든 개인 식별
정보는 알아볼 수 없도록 원본 데이터를 익명화하는
것입니다. 
익명 데이터 공유
모델 G
"고양이"
다음으로, 새로운 머신러닝 모델을 학습시킵니다
사용자는 딥핑소스가 제공하는 익명 데이터를 활용하여, 
원본 데이터로 학습하는 것과 매우 유사한 수준으로 
새로운 모델 G​를 학습시킬 수 있습니다.
머신러닝 모델 ​배포
모델 G
"고양이"
​마지막으로, 실제 환경에서 모델을 사용합니다
익명 데이터로 학습된 모델 G는 새로운 원본 데이터가
수집되는 실제 환경에서 사용할 수 있습니다. 즉,
딥핑소스의 사용자는 원본이 아닌 익명 데이터를 활용
하여 실제로 사용 가능한 머신러닝 모델을 개발할 수
있게 됩니다.
 

Obfuscator

기밀이 포함된 데이터를 활용하는 가장 안전한 방법

기밀이 포함된 데이터가 

​누군가에게 공유되어야 할 때

기밀정보나 민감정보를 포함하는 데이터는 오직 권한이 부여된 이들만이 접근할 수 있는 것이며, 유출 되었을 시 조직에 치명적인 손해를 입힐 수 있습니다. 따라서 조직의 기밀을 포함하는 데이터가 인공지능 모델 학습 등의 목적을 위해 불가피하게 사용되어야 하는 경우, 강도 높은 보안과 신중한 관리를 요합니다.

Obfuscator가 기밀을 보호합니다

​신뢰할 수 있는 기밀 데이터 공유 방법

Obfuscator는 데이터를 난독화하여 기밀정보를 숨기는 한편 머신러닝을 위한 활용가치는 보존합니다.

목적 달성을 위해 필수적인 속성들 이외의 모든 기밀 사항을 난독화함으로써 Obfuscator는 사용자들로 하여금 원본 데이터 없이도 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있도록 합니다. 이렇게 처리된 데이터는 타인에 의해 원본으로 되돌려질 수 없습니다.

따라서 딥핑소스의 사용자들은 기밀정보에 접근 권한이 없는 제 3자에게 기밀이 포함된 데이터를 공유해야 하는 경우, 안심하고 난독화된 데이터를 전달할 수 있습니다. 

Obfuscator는 데이터가 이끄는 인공지능 기술의 개발을 통해 새로운 기회를 창출하고자 하는 조직을 위한 최적의 솔루션입니다.

Obfuscator

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