AI 시대 프라이버시 법의 한계: 동의 중심 규제에서 데이터 피해 책임으로, 옥스퍼드 AI 윤리연구소 대담
개인정보 통제권에 기댄 현행 프라이버시 법이 AI 시대에 왜 작동하지 않는지, 옥스퍼드대 AI 윤리연구소 대담을 통해 짚어본다. 약관 동의의 한계, 23앤드미 사례가 보여준 관계적 데이터 피해, 그리고 데이터 사용에 책임을 묻는 대안까지 정리했다.
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데이터 보호 최신 뉴스와 핵심 해설
데이터 보호 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
AI 데이터 프라이버시: 챗봇에 입력한 정보가 저장되는 네 곳과 설정으로 통제하는 법
AI 챗봇에 입력한 정보는 대화 안, 제품 메모리, 제공업체 시스템, 미래 모델 학습이라는 네 갈래로 흘러간다. 앤트로픽 교육팀이 각 경로에서 데이터가 얼마나 오래 남는지, 그리고 설정과 습관으로 통제하는 방법을 정리했다.
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AI 에이전트 거버넌스 정리: 비용 통제와 장애 대비, 데이터 보호 설계의 핵심 요점
에이전트가 늘어날수록 애플리케이션마다 정책을 따로 넣는 방식은 한계에 부딪힌다. 랭체인 웨비나가 정리한 비용 통제와 장애 대비, 데이터 보호, 감사 근거 확보의 요점을 실무 관점에서 하나씩 짚었다.
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내부자 위협과 agentic AI 보안: 위협 유형·활동과 방어 통제(DLP·IAM·UEBA·MFA) 총정리
내부자 위협을 부주의·악의·에이전트형 세 유형으로 나누고, AI 에이전트 자율 워크플로가 만드는 새로운 보안 위험과 심층 방어 통제(DLP·IAM·UEBA·MFA), 정책·교육·로그 모니터링까지 정리한 해설이다.
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