AI 시대, 프라이버시 보호는 선택이 아니라 생존 전략이다

인공지능이 생활과 산업 전반의 인프라로 자리 잡은 지금, 개인정보 보호는 모든 기관의 필수 과제가 되었다. 대규모 학습, 자동화된 판단, 예측 기반 분석 등 AI의 특성은 기존의 보호 체계가 상정하지 못한 새로운 위험을 만들어 내고 있다. 특히 모델 암기, 데이터 재식별, 추론 기반 정보 노출, 프롬프트 인젝션 같은 위협은 이미 현실적 위험으로 부상했다. 이 책은 이러한 시대적 요구에 부응해 민간·공공 기관이 AI 환경에 적합한 프라이버시 리스크 관리 체계를 구축할 수 있도록 실무 중심의 지침을 제시한다. AI 도입 과정의 프라이버시 도전부터 글로벌 규제 동향, 인공지능기본법과 개인정보보호법 개정 내용, G7·EU·미국·캐나다의 대응까지 체계적으로 분석한다. 아울러 프라이버시 바이 디자인, 위험 기반 접근, 개인정보 영향평가, 데이터 최소화, AI 가치망 내 역할 분담 등 실무에 바로 적용할 수 있는 원칙과 관리 방안을 제시한다. AI 프라이버시 레드 팀 운영, 학습 데이터 이력 관리, 데이터 보관·파기 절차, 접근 통제, 암호화, 연합학습, 모니터링 시스템 등 기술적 보호 조치도 상세히 다룬다. 20여 년간 정보보호·개인정보 보호 분야를 연구·실무에서 이끌어 온 저자는 AI 시대의 프라이버시가 단순한 기술 문제가 아니라 법제·정책·산업 생태계를 아우르는 종합적 과제임을 강조한다. 이 책은 기관들이 신뢰 기반의 AI 환경을 구축하기 위한 필수 가이드가 될 것이다.