Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
  • /
  • Pages.314-315
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Data Leakage Prevention Technologies for the Secure Use of Generative AI in Enterprises

기업의 안전한 생성형 AI 활용을 위한 내부 데이터 유출 방지 기술 동향 연구

  • JaeMin MYEONG (Dept. of Fintech, Sangmyung University) ;
  • Won-Bin KIM (Faculty of Artificial Intelligence and Data Engineering, Sangmyung University) ;
  • Daehee SEO (Faculty of Artificial Intelligence and Data Engineering, Sangmyung University)
  • 명재민 (상명대학교 핀테크전공) ;
  • 김원빈 (상명대학교 지능데이터융합학부) ;
  • 서대희 (상명대학교 지능데이터융합학부)
  • Published : 2024.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

AI 기술의 발달과 생성형 AI의 등장은 기업의 생산성을 높이는데 기여하며, 비즈니스 모델에 새로운 패러다임을 일으켰다. 그러나 생성형 AI는 중요 데이터와 일반 데이터를 구분할 수 없어 기업의 핵심 정보와 같은 치명적인 정보가 외부에 유출될 수 있는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 많은 기업이 생성형 AI 사용을 제한하고 있으나, 생성형 AI로 얻을 수 있는 경제적 이점을 포기하기 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구는 안전한 데이터 관리 및 유출 방지를 위해 보안 위협과 이를 해결할 기술을 분석한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2024-RS-2024-00438056)

References

  1. Nielsen Norman Group. "AI Tools Boost Productivity, but Long-Term Impact on Creativity Is Uncertain." NNG, 2024.
  2. "글로벌 기업의 차등 프라이버시 기술 적용오픈 소스 지원 현황", 수시보고서(Privacy by Trust, Trust by Privacy), 한국인터넷진흥원, 2020.
  3. Bourtoule, Lucas, et al. "Machine unlearning," 2021 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP). IEEE, 2021.
  4. Mugunthan, Vaikkunth, et al. "Smpai: Securemulti-party computation for federated learning,"NeurIPS 2019 Workshop on Robust AI in Financial Services, MIT Press, 2019.
  5. "Strengthen Data Security While Unlocking New Value with Confidential Computing Solutions,"Intel® Cloud Insider Program: Content Library, Intel Corporation, 2023.