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프라이버시 계산 이론 발표노트

<1장>

프라이버시 계산 이론 주제로 발표 시작하겠습니다

<2장>

앱을 새로 깔거나 어떤 사이트에 가입할 때 이렇게 개인정보 동의창이 뜬걸 본 경험이 많으실 것

사람마다 개인정보에 대한 민감도가 다름 ——>그냥 체크 vs 꼼꼼히 읽고 체크 유형이 혼재

<3장>

여기서 궁금증

사람들은 어떤 조건에서 개인정보를 제공하고 기업은 어떻게 이걸 수학적으로 계산에서 어떤 보상을 제공할지, 어떻게 운영할지 결정할까?

<4-6장>

여기서 찾아낸 게 프라이버시 이론

(밑줄) 이게 무슨뜻이냐 소비자는 개인정보를 제공했을 때 이익이 클까 위험이 클까를 따져본다 그리고 그게 프라이버시 계산 이론

<7장>

그럼 기업이 프라이버시 계산 이론을 수행하는데 사용하는 대표적인 함수 소개, 모든 기업이 이런 함수를 쓰는 건 아니고 더 여렵고 더더 어려운 함수도 있음. 이 함수는 단지 기업이 어떻게 그래프를 미분해서 극대값을 찾는 지 보여주기 위한 대표적인 예시

<8장>

B(x) = a ln(x+1)

a는 특정 집단의 평균적인 민감도

ln은 밑이 자연상수 e인 로그

이 함수는 사람들이 이익이 천천히 증가하는 모습을 표현할 때 자주 사용

<9장> : 미분으로 최적점 찾기

개인정보를 조금 주면 이익이 작고, 많이 주면 위험이 크기때문에 딱 적절한 양을 찾아야하는데 그때 미분을 써야합니다. 미분은 쉽게말하면 기울기를 계산하는 도구. 우리는 젤 만족스러운 지점인 꼭대기의 값을 알아야하고 그래프에서 기울기가 0인 지점이 꼭대기이기때문에 미분해서 0이 되는 값을 구해야함. 그리고 그 지점을 극대값이라고함. 그리고 그때 x값이 최적의 개인정보 제공수준

<10장>

이 계산 이론을 토대로 기업은 1.고객의 데이터 분석 &학습 가능 2. 맞춤형 데이터 수집 전략 설정가능

이는 1.고객데이터 더 많이 확보 2. 마케팅 정확도 향상 3. 신뢰도 향상 으로 이어진다.

<11장>

사례를 몇가지 살펴보면

1. 애플은 2024년 ‘Private Cloud Compute(PCC)’라는 새로운 클라우드 인공지능 시스템을 도입하여, 사용자의 데이터를 완전히 암호화된 상태로 처리하는 프라이버시 계산 이론을 실제 서비스에 적용했습니다. ——->사용자 신뢰 강화 & 개인정보 보호 강화 하는 긍정적 결과 도출

<12장> : 마이데이터 사례

두번째 사례는 마이데이터입니다.

마이데이터(MyData)는 증권, 보험, 카드, 은행 등에 분산된 고객의 개인신용정보를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 관리할 수 있게 하는 서비스이다.

마이데이터 사업은 다양한 분야에서 개인이 자신의 데이터를 직접 관리하고, 원하는 기업에 제공할지 결정할 수 있게 하는 제도.

이 사업에서 기업들은 프라이버시 계산 이론을 바탕으로,개인정보 제공시 위험과 이익을 명시하며 이용자가 이익이 더 크다고 판단할 경우 자발적으로 데이터를 제공하도록 설계했습니다

프라이버시 보호와 데이터 활용의 균형을 성공적으로 달성한 사례로 평가받고 있습니다

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