AI 와 로봇 연구소

AI 검사기(생성물 판별기)를 도입·사용할 때는 업로드 데이터의 흐름, 저장·파기, 모델 학습 재사용 여부까지 투명하게 확인해야 합니다. 이 글은 최소수집·암호화·법적 준수·사고 대응을 중심으로 안전한 운영 기준을 제시합니다. 📋 목차 ✓ 데이터 최소수집·암호화 (업로드·전송·보관 기준) ✓ 개인정보 보호 원칙 (동의·목적 제한·보관 기한) ✓ 조달·벤더·계약 (DPA·로깅·학습 제외 약정) ✓ 리스크·사고 대응 (허위결과·유출·삭제 요청) ✓ 현장 적용 체크리스트 (교육·기업·공공 운영) ✓ 요약 및 핵심 포인트 정리 ✓ 자주 묻는 질문 FAQ Q. AI 검사기에 문서를 올리면 서버에 저장되거나 모델 학습에 쓰일 수 있나요? A. 제공사 정책에 따라 다릅니다. “저장 기간·암호화·3자 전송·학습 사용 여부”를 계약서와 개인정보 처리방침에서 확인하고, 필요 시 학습 제외 약정을 체결해야 안전합니다. 업로드 데이터의 생애주기 관리는 보안의 출발점입니다. 저는 AI 검사기 도입 컨설팅에서 수집 최소화·암호화·가명처리·법적 근거 4단계를 적용해 사고 가능성을 체계적으로 낮춥니다. 🔒🧭 1. 데이터 최소수집·암호화 기본 원칙 AI 검사기 업로드는 최소한의 본문만 사용하고, 식별자가 포함된 메타데이터는 제거합니다. 전송 단계는 TLS 1.2 이상, 저장 단계는 AES-256 등 강한 암호화를 적용하고 키는 분리·회전합니다. 로그는 가명화하여 추적 가능성은 남기되 개인 재식별 위험은 낮춥니다. 1-1. 최소수집·비식별화 실무 이름·학번·연락처 같은 직접식별자는 업로드 전 마스킹·가명처리하고, 불필요한 이미지·EXIF·문서 속성은 제거합니다. 내부...