한국인터넷진흥원(KISA)에서 제공한 "개인정보 심층분석_합성데이터 기술" 자료를 공유드립니다.

"합성데이터"란, 실제 개인정보를 직접 쓰지 않고, 통계적·알고리즘적 기법을 활용하여 생성한 가상의 데이터로, 개인정보 보호와 개인정보의 활용 두 가지 측면을 동시에 달성할 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다.

이와 관련하여 한국인터넷진흥원(KISA)가 제공한 첨부 자료에 따르면,

합성데이터의 리스크는 재식별 위험, 속성 노출, 추론 등이 있어 유용성·안정성 간 본질적으로 긴장관계가 있으며, 다양한 기법의 결합과 보완이 요구됩니다. 또한, AI 시대에 이와 같은 합성데이터는 편향성으로 인한 불공정·차별 문제, 고비용의 확보 비용이 필요해 대기업이 독점할 가능성이 있다는 점 등의 어려움이 있어 이 또한 보완이 요구됩니다.

그러나, 희귀질환 MRI 이미지를 합성하여 의료용 AI 기술의 모델 정확도를 향상시키고, 금융 분야 사기거래의 패턴을 합성하여 FDS 정확도를 개선하는 등 그 활용 영역이 다양하기 때문에 위와 같은 한계를 보완하여 잘 활용할 필요가 있겠습니다.