프라이버시 보존 머신러닝: 안전한 데이터 분석의 미래

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"프라이버시 보존 머신러닝: 안전한 데이터 분석의 미래"는 현대 데이터 분석의 핵심 과제인 개인정보 보호와 데이터 보안을 다루는 책입니다. 이 책은 암호화 기술, 연합 학습, 차등 프라이버시 등 최신 기술을 통해 데이터 보호를 강화하는 방법을 탐구합니다. 또한 AI 윤리와 법적 규제를 고려하여 데이터 공유와 개인 정보 보호의 균형을 맞추는 방안을 제시합니다. 블록체인 기술을 활용한 데이터 무결성과 신뢰성 확보, 사이버 보안 위협에 대한 대응 전략도 다룹니다. 데이터 마이닝과 모델 훈련 과정에서의 프라이버시 보호를 위한 혁신적인 접근법을 소개하며, 안전한 데이터 분석의 미래를 위한 방향성을 제시합니다.

목차

"프라이버시의 중요성: 데이터 보호의 새로운 시대
머신러닝과 프라이버시: 두 마리 토끼를 잡다
안전한 데이터 분석을 위한 기초
암호화 기술의 발전과 그 응용
연합 학습: 데이터의 경계를 넘다
차등 프라이버시의 원리와 적용
AI 윤리: 기술과 도덕의 교차점
데이터 공유의 새로운 패러다임
개인 정보 보호를 위한 법적 규제
익명화 기술의 현황과 미래
데이터 마이닝의 윤리적 고려사항
사이버 보안: 데이터 보호의 최전선
블록체인 기술과 데이터 신뢰성
모델 훈련: 안전한 데이터 활용 방안
데이터 무결성을 위한 검증 메커니즘
프라이버시 보존 머신러닝의 이점
AI와 데이터 보호: 두 분야의 융합
연합 학습의 사례 연구
차등 프라이버시: 실제 적용 사례
프라이버시 보호를 위한 기계 학습 기법
데이터 분석의 미래: 보안과 효율성의 균형
신뢰성 있는 데이터 공유 시스템 구축
개인 정보 보호의 국제적 기준
암호화와 데이터 무결성의 상관관계
프라이버시 보존 기술의 발전 방향
머신러닝 알고리즘의 보안 취약점
법적 규제의 변화와 데이터 보호
AI의 사회적 책임: 윤리적 접근
사이버 보안 위협과 대응 방안
블록체인 기반 데이터 보호 솔루션
프라이버시 우선의 데이터 분석 전략
데이터 공유의 이점과 리스크
모델 훈련 과정에서의 프라이버시 유지
프라이버시 보존 기술의 상용화 사례
AI의 진화와 데이터 보호의 필요성
사이버 공격으로부터의 데이터 보호
프라이버시와 사용자 경험의 조화
연합 학습의 한계와 극복 방안
차등 프라이버시의 기술적 도전
데이터 마이닝과 개인 정보의 경계
법적 규제의 부합성을 위한 전략
AI 윤리와 기술 혁신의 균형
데이터 보호를 위한 국제 협력
프라이버시 보존 머신러닝의 미래 전망
안전한 데이터 분석을 위한 프레임워크
AI와 머신러닝의 윤리적 쟁점
블록체인과 데이터 보호의 시너지
프라이버시 보호를 위한 교육과 인식
사이버 보안의 발전과 데이터 보호
데이터 공유의 투명성과 신뢰성
모델 훈련과 데이터 프라이버시의 관계"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.