데이터 유출 걱정 없이 AI를 학습시키는 마법: 프라이버시 보존 컴퓨팅(PPC) 실전 가이드

데이터 유출 걱정 없이 AI를 학습시키는 마법: 프라이버시 보존 컴퓨팅(PPC) 실전 가이드

1. 동형 암호(FHE): 금고를 열지 않고 물건을 조립하는 법 2. 다자간 연산(MPC): 서로 믿지 못해도 결과는 함께 낼 수 있어요 3. 신뢰 실행 환경(TEE): 하드웨어가 보증하는 데이터 요새 4. 차분 프라이버시(Differential Privacy): 통계 속에 숨은 개인의 권리 5. 연합 학습(Federated Learning): 데이터는 두고 모델만 움직이세요 6. 2026년의 보안 개발자를 위한 로드맵 요약 및 결론

생존을 넘어 시장을 장악하는 힘, ‘데이터 거버넌스’와 의사결정 체계 구축법

생존을 넘어 시장을 장악하는 힘, ‘데이터 거버넌스’와 의사결정 체계 구축법

왜 지금 ‘데이터 거버넌스’를 논해야 할까요? 1. 신뢰할 수 있는 데이터의 원천, ‘단일 진실 공급원(SSOT)’ 구축 2. 의사결정의 질을 높이는 ‘데이터 민주주의’ 실현 3. 리스크를 성장의 발판으로 만드는 ‘데이터 윤리’와 보안 4. 실전! 데이터 기반 의사결정 체계(Data-Driven Decision Making) 5. 데이터 거버넌스 도입을 위한 단계별 전략