데이터 익명화가 반드시 필요한 이유
인공지능 산업이 놓치는 수많은 기회들
데이터, 그것도 아주 많은 양의 데이터는 인공지능 기술의 발전을 위해 가장 필요한 것입니다. 하지만 셀피부터 의료 기록에 이르기까지, 대부분의 데이터는 개인정보를 포함합니다. 개인정보가 포함된 데이터를 활용할 때, 법적 규제와 막대한 비용이라는 두 가지 커다란 어려움을 직면하게 됩니다.
그러나 인공지능의 발전을 위해 데이터를 확보하는 것이 중요한 만큼, 프라이버시의 보호 또한 동등하게 고려되어야 하는 중요성을 지닙니다. 이러한 난제가 해결되지 못하고 있는 가운데, 인공지능 산업에서는 데이터 확보와 개인정보 보호를 동시에 성취할 수 있는 방법에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.
기밀정보를 보호하는 방법
어떤 이미지나 비디오, 텍스트, 오디오 등은 외부에 공개 되어서는 안 되는 조직의 중요 정보를 포함하고 있습니다. 이처럼 기밀이 포함된 데이터를 활용하거나 공유해야 하는 경우, 가능한 모든 유출의 가능성을 차단하여 기밀을 보호해야 합니다.
데이터 소유권을 보호하는 방법
업로딩, 레이블링, 검수 그리고 구매에 이르기까지 데이터의 거래 과정에는 수많은 사람들이 참여합니다. 그 과정에서 발생할 수 있는 불법복제나 재판매 등의 위법한 사용으로부터 모든 데이터는 보호되어야 합니다.
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데이터부터 플랫폼까지, 딥핑소스의 프로덕트는 그 형태가 다양하지만 모두 하나의 데이터 라이프사이클 내에서 상호작용합니다. 이로써 딥핑소스는 기술과 프로덕트를 통해 세상 모든 데이터를 안전하게 사용할 수 있는 환경을 만들고자 합니다.
