Definition of a novel privacy notion and development of privacy-preserving technology based on the high-dimensional embedding representation of deep learning
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710113110
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
정연돈
10명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
1.9억원
1.9억원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보보호 > 공통 보안기술
[아젠다 핵심문제] 최신 AI 시스템의 학습 및 추론 과정에서 발생하는 치명적인 정보 유출 위협에 대응[현 기술의 공백] 딥러닝에 특화된 프라이버시 보호 메커니즘의 부재[본 연구의 기여] 임베딩 공간 기반의 새로운 프라이버시 이론 개발 및 벡터 DBMS 적용[최종 연구 목표]□ 임베딩 공간의 고유한 특성을 반영한 프라이버시 노출 정량화 지표를 수립하고, 민...
[1차년도] 임베딩 공간의 방향별·영역별 프라이버시 노출 정량화 지표 수립□ 임베딩 공간의 구조적 민감도 분석: 임베딩 내 데이터 분포의 기하학적 특성이 의미적 정보 노출에 미치는 영향을 분석하고, 노출 위험이 집중되는 방향과 영역의 구조적 공통성을 규명□ 방향성 기반 프라이버시 측정 이론 개발: 고차원 벡터 공간의 구조적 비균질성을 전제로, 특정 벡터 방...
... 선제 공개해 원천기술을 선점하고 후속 연구·산업계로의 기술 확산을 촉진함□ 사업화 추진: 개인정보보호 SW 기업(임베딩·벡터 비식별), 벡터 DB 사업자(접근 주체별 차등 보호), 클라우드 AI/RAG 서비스(질의 단계 제어)로 수요처를 세분화해 모듈을 조합·이전하고, 비식별화 협력 실적 기업을 1차 PoC 후보로 고려대 산학협력단 기술사업화센터와 연계해 실질적 사업화로 확산함□ ...