최근 빅데이터와 AI 기술의 발전으로 다양한 산업에서 텍스트 데이터 활용이 증가하고 있으며, 데이터 속에 있는 개인정보와 민감정보 보호가 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 텍스트 데이터는 문맥적 해석을 통해 숨겨진 정보가 유추될 수 있어, 이를 보호하기 위해 자연어 처리 기술이 활용될 수 있으며, 특히 BERT와 같은 언어모델을 활용하면 단순 키워드 매칭을 넘어 문맥을 인식해 민감정보를 효과적으로 식별할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 BERT-CRF 기반 개체명 인식 모델을 활용한 개인정보 식별 방안을 소개해드리겠습니다.
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PC, 스마트폰 등 디지털 기술이 개인의 삶에 미치는 영향이 증가하면서 개인정보에 대한 올바른 보호의 중요성 또한 증대되고 있습니다. 개인정보를 올바르게 보호하기 위해서는 먼저 그 기준이 되는 프라이버시 모델이 필요합니다. 본 글에서는 대표적인 프라이버시 모델인 비식별화 기법(Anonymization)과 디퍼렌셜 프라이버시(Differential Privacy)에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 비식별화 기법: k-익명성, l-다양성, t-근접성 비식별화란 민감한 개인정보가 포함된 데이터셋을 공개할 때, 특정