정책 시행의 가속화를 위해 마련된 AutoPrivacy

Think 2021에서 발표된, 차세대 IBM Cloud Pak® for Data

데이터 개인정보 보호가 점점 더 중요해지는 이유는 무엇일까요?

단편적인 사례들을 총체적인 접근 방식으로 해석

기업들은 서로 상충하는 중요 문제들에 직면해 있습니다. 이는 바로 이용자 신뢰를 유지할 수 있도록 개인 식별 정보(PII) 데이터의 보안 및 규제 준수를 관리하면서도, 분석을 위해 더 많은 데이터에 액세스하도록 하는 것입니다. Gartner 전망(IBM 외부 링크)에 따르면, 2023년까지 전 세계 인구의 65%가 자신의 개인정보가 최신 개인정보 보호 규정으로 관리되도록 할 것입니다. 하지만 데이터, 모델 및 규제의 양이 증가함에 따라, 방화벽 뒤에 데이터를 격리해 둠으로써 혁신에 필요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다. 새로운 전략과 기술은 서로 이질적인 데이터 보안, 개인정보 보호 및 거버넌스 사례를 기업에서 민감한 데이터를 파악 및 감독할 수 있도록 해주는 보다 총체적인 접근 방식으로 전환할 수 있도록 지원합니다. IBM Cloud Pak® for Data에서 제공되는 통합 개인정보 보호 프레임워크를 이용하면 자체 데이터의 잠재성을 찾을 수 있습니다.

IBM의 통합 프레임워크

IBM Cloud Pak for Data를 통한 통합 개인정보 보호 프레임워크를 이용하여, IBM은 고객들이 해당 기업 전체에서 민감한 데이터가 이용되는 방법을 충분히 파악하고 이를 관리할 수 있도록 지원합니다. 당사는 협업 플랫폼 내에서 데이터 거버넌스, 데이터 개인정보 보호, 리스크 관리 및 데이터 보안을 아우르는 첨단 솔루션을 통합함으로써 고객들에게 해당 비즈니스에서 PII의 실시간 뷰를 제공하고 있습니다. 이러한 범용 뷰는 민감한 데이터에 접근하는 사용자, 접근 사유 및 영향 받은 결과들을 보여줍니다. 당사는 또한 모든 데이터 및 AI 자산의 리스크 완화를 가속화하는 데 필요한 정책과 규제 시행 툴을 제공함은 물론, 고위험 데이터에 대한 자동화된 데이터 보호 수단도 제공합니다.

데이터 큐브에 연결된 점선들과 함께 연단에서 랩탑을 소지한 사람을 보여주는 예시

IBM 프레임워크의 장점

인공지능을 위한 데이터 개인정보 보호 솔루션을 제공합니다.

리스크 최소화

개인정보 보호 사각지대를 제거하고, 규제 준수 규정을 관리하기 위한 리스크 인지 비즈니스 의사결정을 내립니다.

협업 가속화

신뢰할 수 있는 통제된 데이터를 기반으로 기업 전체의 혁신과 성장을 달성합니다.

규모에 맞는 데이터 개인정보 보호 자동화

모든 데이터 및 AI 자산에 대해 개인정보 보호 정책과 규정을 적용함으로써 클라우드에서 실시간 인사이트를 얻습니다.

클라우드에 배치

Red Hat® OpenShift®에 구축된 컨테이너형 솔루션의 효율성, 민첩성 및 복원성을 실현합니다.

실시간 개인정보 보호 달성

자동화된 데이터 감지, 카탈로그화, 식별 해제 및 규제 준수 평가의 이점을 활용합니다.

커스터마이징 및 확장

클라우드 네이티브 개인정보 보호 및 보안 서비스의 광범위한 에코시스템을 활용하여 클라우드에서 또는 서비스로서 데이터 및 AI 워크플로우를 사용자 정의합니다.

IBM 데이터 개인정보 보호 및 AI 보호 툴

평가 및 감지

평가 및 감지

IBM Watson® Knowledge Catalog for IBM Cloud Pak for Data는 활성 메타데이터와 정책 관리의 지원을 받는 지능형 데이터 카탈로그입니다. 이는 데이터 품질을 보장하고 민감한 데이터를 마스킹하는 한편, 컨텍스트에 맞게 데이터를 전달하는 엔드-투-엔드 데이터 거버넌스 경험을 제공합니다.

보호

보호

IBM Data Privacy for IBM Cloud Pak for Data는 중앙집중식 개인정보 보호 규칙을 통해 데이터 유틸리티와 관계를 유지하는 고급 형식 유지 마스킹 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트, 분석가, 검사자 및 개발자들은 실행 가능한 인사이트와 고품질 릴리스를 구축할 수 있습니다.

감사

감사

IBM OpenPages® Data Privacy Management를 통해 사용자는 자산에 대한 개인정보 보호 평가를 실행하여 PII의 총체적인 실시간 뷰를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업에서 저장 중인 모든 개인용 데이터 자산의 IBM Cloud Pak for Data에 대한 통합 뷰를 얻기 위해 자체 메타데이터의 파워를 활용할 수 있습니다.

제로 트러스트 프레임워크 구축

제로 트러스트 프레임워크 구축

IBM Security™ 솔루션은 제로 트러스트 원칙과 입증된 데이터 개인정보 보호를 기반으로 데이터 개인정보에 대한 총체적인 적응형 접근 방법을 통해 신뢰할 수 있는 고객 경험의 제공과 비즈니스의 성장을 지원할 수 있습니다.

새로운 소식

디지털 복원성의 경쟁

강력한 데이터 관리 프레임워크를 구축하는 방법을 알아봅니다.

AI 시대의 데이터 개인정보 보호

AI 구현 시의 주요 개인정보 보호 및 규제 준수 고려사항과 전략을 논의하는 IBM 전문가들의 견해를 들어봅니다.

오늘날의 규제 환경 이해하기

프로세스에서 데이터 개인정보 보호를 위해 이미 구축했을 수 있는 기반을 사용하여 보호 맵핑을 시작합니다.

글로벌 규제 준수 규정 충족

GDPR(General Data Protection Regulation)

GDPR은 EU 전역에서 균형 잡힌 데이터 보호 법률 프레임워크를 구축하고자 모색 중이며, 전 세계의 어디서든 이 데이터를 호스팅 및 처리하는 사용자에 대해 엄격한 규칙을 부과하면서도 데이터 주체에 해당 개인 데이터에 대한 통제권을 되돌려주고자 하는 목표를 갖고 있습니다.

CCPA(California Consumer Privacy Act)

CCPA(California Consumer Privacy Act)는 새로운 소비자 보호 및 데이터 개인정보 보호 법률입니다. 이는 미국 캘리포니아주 주민들의 개인정보 보호 권한을 개선합니다. 이제 이 법률이 발효되면서, 기업들은 개인정보의 수집, 판매 및 공개와 관련된 모든 정보를 공개해야 합니다. 2022년까지 제안된 수정안이 있습니다.

EU 인공지능법 제안

EC(European Commission)는 유럽인들이 AI가 제공해야 할 대상물을 신뢰할 수 있도록 보장하기 위해 2020년 4월에 규제 방안을 발표했습니다. 균형 있고 유연한 규칙들은 AI 시스템에 의해 제기된 특정 리스크를 해결하며, 이를 통해 최고 수준의 글로벌 표준이 마련될 것입니다. 조정안은 인간 중심의, 친환경적이고, 안전하며, 포괄적인, 신뢰할 수 있는 AI의 개발에 있어서 유럽의 선도적 입지를 강화할 수 있도록 회원국 수준에서 필요한 정책 변경과 투자를 개괄적으로 기술합니다. 이는 지켜볼 만한 주제입니다.

IBM Cloud Pak for Data로 시작

적합한 조건 하에서 적합한 사용자에게 적합한 데이터를 제공합니다.