요즘 개인정보 유출 뉴스 보면, 막 심장이 철렁하시지 않나요? 저는 카드사나 통신사에서 터지는 수천만 건 단위의 뉴스를 보면, ‘내 정보는 어디까지 안전한 거지?’ 하는 생각이 불현듯 들어서 불안해지곤 해요. 통계를 보니 올해 1~9월만 벌써 작년 전체 유출 건수를 넘어섰다니, 상황이 정말 심각해졌네요.
이런 불안감 속에서 정부가 나섰어요. 공공기관이 AI 시스템을 도입할 때는 꼭 ‘개인정보 영향평가’를 더 철저히 하라고 가이드라인을 개정했거든요. 쉽게 말하면, “AI 너 도입할 건데, 개인정보 털릴 위험은 얼마나 돼?”를 미리 따져보고 안전장치를 마련하라는 거죠. 근데 여기서 진짜 핵심은 ‘대체 수단’을 강조했다는 점이에요.
그 대체 수단의 정체가 바로 ‘합성데이터’예요. 이게 무슨 말이냐면, 진짜 고객의 개인정보(원본 데이터)를 직접 AI에 먹이지 않는 거죠. 대신, 진짜 데이터의 통계적 패턴과 구조만을 똑같이 따라 만든, 가상의 데이터를 생성하는 거예요. 마치 레시피만 보고 실제 재료는 쓰지 않고 비슷한 맛의 요리를 만드는 것처럼요! 이렇게 하면 원본 데이터는 완전히 격리된 상태로 안전하게 보관되고, 그 ‘가상 복제본’으로 AI 모델을 학습시키거나 정책 연구를 할 수 있게 됩니다.
이 흐름에 딱 맞춰 나온 솔루션이 ‘큐빅’이라는 회사의 DTS(Data Transform System)예요. 이 시스템은 공공기관이나 은행이 영향평가를 하다가 “여기 위험도 너무 높은데?” 싶은 부분을 찾으면, 그 부분의 데이터만 합성데이터로 교체해서 위험을 낮출 수 있게 도와준답니다. 기술적으로는 원본 데이터에는 전혀 접근하지 않는 방식에, 추가로 ‘차등정보보호’라는 기술을 더해 개인을 특정할 수 없도록 만든다고 해요. GDPR 같은 깐깐한 해외 규제도 충족시키면서 데이터를 분석할 수 있게 해주는, 일석이조의 솔루션이죠.
솔직히 말씀드리면, 예전에는 이런 평가가 서류상으로만 이루어져서 실효성이 의심스러웠을 거예요. 하지만 이제 DTS처럼 합성데이터를 만들고, 그 데이터가 얼마나 원본과 비슷한지, 재식별 위험은 없는지에 대한 검증 리포트까지 자동으로 뽑아준다면, 훨씬 더 탄탄한 근거를 바탕으로 규제를 준수할 수 있게 되겠죠.
결국 이 모든 흐름이 말해주는 건, 앞으로의 데이터 활용은 ‘안전’과 ‘혁신’을 동시에 잡아야 한다는 거예요. 무조건 막아서는 디지털 전환을 이룰 수 없고, 무조건 열어서는 신뢰를 잃게 되니까요. 합성데이터는 그 사이에서 현실적인 해결책을 제시하는 것 같아요. 우리의 소중한 개인정보는 철통처럼 보호하면서, AI 기술 발전과 편의성 향상이라는 과제도 함께 해결해 나가는, 현명한 중간 지점을 찾는 과정이 아닐까 싶네요.
여러분은 개인정보 보호와 기술 발전, 어떻게 균형을 잡는 게 맞다고 생각하시나요?
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원문: [전자신문](https://www.etnews.com/20251224000374)