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데이터 익명화를 위한 파이프라인

데이터를 안전하고 책임감 있게 사용하는 비식별화 방법

루크 아버클, 칼리드 엘 에맘 저/이창현 | 한빛미디어 | 2022년 04월 11일 | 원제 : Building an Anonymization Pipeline 리뷰 총점9.2 정보 더 보기/감추기
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데이터 익명화를 위한 파이프라인

품목정보

품목정보
출간일 2022년 04월 11일
쪽수, 무게, 크기 164쪽 | 378g | 183*235*8mm
ISBN13 9791162245514
ISBN10 1162245514

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책소개

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목차

저자 소개 (3명)

개인 정보 분석 분야 최고 권위자로 데이터를 책임감 있게 사용하고 공유하는 방법에 대한 전략적 리더십과 개인 정보 보호 강화 기술 및 방법에 대한 혁신을 제공하고 있다. 통계학, 수학, 공학뿐만 아니라 산업 및 규제 분야에서도 폭넓은 경험을 쌓았다. 비즈니스 및 개인 정보 보호 공학자의 실제 문제를 해결하기 위해 선임 의사 결정권자들과 협력한다. 이전에 캐나다의 개인 정보 보호 위원회 사무소의 기술 분석 책... 개인 정보 분석 분야 최고 권위자로 데이터를 책임감 있게 사용하고 공유하는 방법에 대한 전략적 리더십과 개인 정보 보호 강화 기술 및 방법에 대한 혁신을 제공하고 있다. 통계학, 수학, 공학뿐만 아니라 산업 및 규제 분야에서도 폭넓은 경험을 쌓았다. 비즈니스 및 개인 정보 보호 공학자의 실제 문제를 해결하기 위해 선임 의사 결정권자들과 협력한다.

이전에 캐나다의 개인 정보 보호 위원회 사무소의 기술 분석 책임자로 재직하면서 개인 정보 보호 연구를 수행하고 관련 기술 구성 요소가 있을 때 조사를 지원하는 고도로 숙련된 팀을 이끌었다. 개인 정보 보호 위원회에 합류하기 전에는 비식별화 방법 및 재식별 위험 측정 도구를 개발하고 보안 계산 프로토콜의 개발 및 평가에 참여했으며 데이터 익명화 솔루션을 개발 및 제공하는 최고 수준의 연구 및 컨설팅 팀을 이끌었다.

수많은 논문, 지침 문서, 특허뿐만 아니라 『건강 데이터의 익명화』(오라일리)의 공저자이기도 하다. 또한 디지털 이미지 처리 및 분석 분야와 응용 통계 분야에서 학위를 받았으며 산업 연구를 수행했다. ‘캐나다 대학원 장학금 - 박사 과정’을 포함하여 수많은 장학금을 받았다.
Eastern Ontario Research Institute의 아동병원 선임 과학자이자 종합적인 전자 건강 정보연구소 소장으로 합성 데이터 생성 방법과 도구에 대한 응용 학술 연구를 수행하고 재식별 위험성을 측정한다. 또 오타와 대학교 의과대학 교수로 재직 중이다. 칼리드는 의료산업에서 인공지능과 머신러닝(Artificial Intelligence and Machine Learning, AIML)의 응용을 추... Eastern Ontario Research Institute의 아동병원 선임 과학자이자 종합적인 전자 건강 정보연구소 소장으로 합성 데이터 생성 방법과 도구에 대한 응용 학술 연구를 수행하고 재식별 위험성을 측정한다. 또 오타와 대학교 의과대학 교수로 재직 중이다.
칼리드는 의료산업에서 인공지능과 머신러닝(Artificial Intelligence and Machine Learning, AIML)의 응용을 추진하기 위해 합성 데이터 개발에 주력하는 Replica Analytics의 공동 설립자다. 동시에 데이터 보호 기술을 개발하고 의료 서비스를 제공하며 신약 발명을 지원하는 분석 도구를 구축하는 기술 회사의 이사회에서 투자, 자문, 이사를 겸임하고 있다.
저자는 20여년간 여러 메이저 기업에서 다양한 분야의 소프트웨어를 개발한 SW개발자이다. 개발 중에도 여러 사람들과 소통하는 것이 즐거워 틈틈이 강의도 하고, 글을 쓰는 것을 좋아하여 여러 프로그래밍 서적도 집필하였다. 저자는 현재까지의 오랜 개발 노하우를 바탕으로 학교, 기업체 및 여러 교육 기관에서 프로그래밍 실무 중심의 강의, 집필 및 번역에 전념하고 있다. 그리고 이창현 코딩연구소에서 새로운 분야들을 연구... 저자는 20여년간 여러 메이저 기업에서 다양한 분야의 소프트웨어를 개발한 SW개발자이다. 개발 중에도 여러 사람들과 소통하는 것이 즐거워 틈틈이 강의도 하고, 글을 쓰는 것을 좋아하여 여러 프로그래밍 서적도 집필하였다. 저자는 현재까지의 오랜 개발 노하우를 바탕으로 학교, 기업체 및 여러 교육 기관에서 프로그래밍 실무 중심의 강의, 집필 및 번역에 전념하고 있다. 그리고 이창현 코딩연구소에서 새로운 분야들을 연구하며 어떻게 하면 어렵게 배운 것들을 쉽게 전달할지 늘 고민하며 살고 있다.

대표 강의
● 연세대학교 미래교육원(게임 프로그래밍 강의)
● 성신여자대학교 융합보안공학과(시스템 프로그래밍 강의)
● 서울시중부기술교육원(응용소프트웨어 강의)
● 삼성멀티캠퍼스(C++ 리팩토링 강의)
● 한국소프트웨어기술진흥협회(닷넷 프레임워크 풀스택 과정 강의)

저서
● MFC 시스템 프로그래밍(혜지원)
● Win32 기반의 API 프로그래밍(혜지원)
● C++ 프로그래밍과 STL(혜지원)
● C언어의 정석(글로벌)
● HTML5와 자바스크립트 기반의 웹프로그래밍 정석(혜지원)
● 내 생애 첫 번째 코딩 앱인벤터(디지털북스)
● C# 프로그래밍 정석(혜지원)
● 나혼자 파이썬(디지털북스)

번역
● 스파크를 이용한 자연어 처리(한빛미디어)

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출판사 리뷰

넘쳐나는 데이터를 안전하게 운용하는 익명화 전략

AI 분야를 연구하는 가운데 다량의 데이터를 다루게 되면 데이터 활용과 개인 정보 보호 기술에 대한 관심이 높아지게 된다. 특히 저는 의료 AI 플랫폼을 개발하면서 기술 연구와 더불어 데이터 제공을 통해 개인 식별화에 대한 우려와 데이터 익명화 방법, 사회적 법률과 규정 등을 고려하지 않을 수 없다.

이 책은 전반적으로 개인 정보를 보호하는 관점에서 데이터를 어떻게 활용할지 체계적이고 실용적으로 설명하고 있다. 먼저 데이터에서 개인 정보의 노출 위험에 대한 가능성을 제기하고 이에 대한 실제적인 위험 관리 프레임워크를 활용한다. 그리고 식별된 데이터가 있다면 어떻게 처리하는지 데이터 익명화 방법에 대해 설명하고 있다. 마지막으로 데이터 사용에 있어 안정성 확보에 대한 원칙과 기술적 과제를 제시하고 있다.

_옮긴이의 말 중에서

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