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개인정보보호52

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정보보호 거버넌스 중심의 ESG 경영관리 평가체계 및 보안 평가항목 가이드 ESG(환경(Environment)·사회(Social)·지배구조(Governance)) 경영관리에서 평가항목은 표준화된 틀은 없지만, 주요 ESG 평가 기관 및 국내 가이드라인들을 참고하면 공통적으로 사용되는 핵심 항목들이 있습니다. 아래에 ESG 경영관리에서 자주 쓰이는 평가축과 세부항목들을 개념, 점검 포인트, 활용 사례입니다.ESG 평가체계의 기본 구조 및 배경ESG는 비재무 요소를 기업의 지속가능성과 리스크 관리 관점에서 점검하는 틀입니다.다양한 ESG 평가 기관(예: MSCI, Sustainalytics, 국내 한국기업평가, KCGS 등)의 모델이 있으나, 각 기관마다 가중치, 세부지표, 정성평가 방식 등이 다릅니다.국내에서는 K-ESG 자가진단 가이드라인 등도 제시되어 있으며, 27개 사회가치.. 2025. 10. 20.
보이스피싱 AI로 잡는다, 실시간 통화 탐지 서비스 및 금융 AI 플랫폼 동향 최근 정부에서 AI 기술을 활용한 보이스피싱 탐지 서비스들을 본격적으로 도입하고 있는 동향입니다.1. 정부의 AI 보이스피싱 탐지 서비스 도입 배경최근 보이스피싱 범죄가 급증하면서 정부와 민간이 협력하여 AI 기술을 활용한 대응 체계를 구축하고 있습니다. 경찰청에 따르면 보이스피싱 피해액은 2021년 7744억원에서 2022~2023년 사이 일시 감소했으나, 지난해 85% 증가하는 등 심각한 사회문제로 대두되었습니다. 특히 최신 기술을 악용한 보이스피싱이 증가하면서 다음과 같은 문제들이 발생했습니다.AI 딥보이스 기술을 이용한 가족 사칭검찰·경찰 등 공공기관 사칭가상자산과 연계된 신종 금융사기스미싱과 결합된 복합적 범죄2. 실시간 통화 기반 보이스피싱 탐지 서비스2-1. 서비스 개요과학기술정보통신부는 3.. 2025. 8. 11.
생성형 AI 개발·활용 위한 생애주기별 개인정보 보호 가이드라인 마련 1️⃣ 인공지능 프라이버시 리스크 진단 및 인증 방안✔️ 목적AI 모델이 초래할 수 있는 프라이버시 리스크의 체계적 진단·평가 기준 수립기존 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’(2023년 12월 발표)의 후속 작업✔️ 제언 주요 내용 (김병필 카이스트 교수 발표)산업계·학계 중심의 진단 기술 및 사례 분석진단 프레임워크 설계 방안: AI 시스템의 리스크를 구체적으로 측정하고 인증할 수 있는 체계 구축 필요기술 발전과 개인정보 보호의 균형을 위한 사전적‧예방적 관리 체계 마련2️⃣ 생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서(안)✔️ 발표 배경생성형 AI 기술의 급속한 확산에 따라, 개인정보 처리 법적 불확실성과 기술적 리스크 증가기존 법체계로는 복잡한 데이터 흐름, 처리 방식 대응에 한계 발.. 2025. 8. 9.
사진이 애니메이션으로? 구글 포토의 새로운 변화, AI 기반 리믹스·영상 생성 📸 구글 포토 AI 기능 업데이트1️⃣ 주요 기능 개요🌀 리믹스(Remix)사진을 애니메이션, 만화, 3D 스타일 등으로 변환하는 AI 기반 편집 기능.구글의 Imagen(이미지 생성) 및 Veo 2(영상 생성) 모델 기반.클릭 한 번으로 원본 사진을 예술적인 이미지로 재구성.변환 후 결과물은 저장 또는 공유 가능.디지털 워터마크(SynthID) 삽입으로 AI 생성물임을 명확히 표시.🎞 포토‑투‑비디오(Photo‑to‑Video)사진을 선택하면 자동으로 6초 길이의 애니메이션 영상 생성.“잔잔한 움직임” 또는 “I'm feeling lucky” 옵션 선택 가능.영상 결과물에도 시각적 워터마크 + 디지털 워터마크 동시 적용.영상 스타일도 AI가 자동 추천 및 적용.🧰 Create 탭 도입리믹스, 포.. 2025. 8. 4.
AI 기반 데이터 감시와 개인 프라이버시 종합적 분석과 균형 방안 I. 서론: AI 시대의 감시와 프라이버시 딜레마인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 데이터 감시의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 상상할 수 없었던 규모와 정밀도의 감시가 가능해지면서, 공공안전과 효율성이라는 이익과 개인의 프라이버시 보호라는 기본권 사이의 긴장이 더욱 첨예해지고 있습니다.II. AI 기반 데이터 감시의 작동 메커니즘과 특징1. 기술적 작동 원리데이터 수집 단계다중 소스 통합: IoT 기기, 스마트폰, CCTV, 온라인 활동, 생체정보 등실시간 스트리밍: 끊임없는 데이터 유입과 즉각적 처리메타데이터 분석: 직접적 정보뿐만 아니라 행동 패턴, 연결 관계 등 파악AI 처리 과정패턴 인식: 머신러닝을 통한 행동 패턴 학습과 예측프로파일링: 개인별 특성과 성향을 종합적으로 .. 2025. 7. 20.
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