세상을 읽는 완벽한 지식 큐레이션
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
AI 애플리케이션의 새로운 아킬레스건: 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 데이터 프라이버시의 진화: 차세대 개인정보 보호 기술(PETs)의 적용 코드 리뷰의 패러다임 변화: ‘AI 보안 리뷰어’를 검증하는 법 네트워크 보안의 확장: AI 워크플로우 보호 컴플라이언스의 새로운 지평: AI 보안 법안 대응 Summary: 안전한 AI 개발을 위한 3단계 전략
1. 보지 않고 계산한다? 동형 암호(Homomorphic Encryption)의 마법 2. 데이터는 로컬에, 학습은 서버에서: 연합 학습(Federated Learning) 전략 3. 완벽한 격리 공간, 신뢰 실행 환경(TEE) 구축하기 4. 백엔드 엔지니어를 위한 프라이버시 설계 체크리스트 마치며: 신뢰받는 개발자가 되는 길