AI 건강데이터 분석에 개인정보 보호기술 접목…네이버클라우드·오케스트로·싸이퍼롬 글로벌 임상연구 인프라 구축

핵심 요약

- 네이버클라우드, 오케스트로, 싸이퍼롬 등 기술 파트너가 AI 기반 건강데이터 분석 프로젝트에 참여 - 개인정보 보호기술(PET)을 접목한 국제 건강데이터 공동연구 추진 - 글로벌 임상연구 인프라 구축을 통해 개인정보보호와 데이터 활용의 균형 모색

주요 내용

2026년 현재 국내 주요 기술 기업들이 AI 기반 건강데이터 분석 분야에서 개인정보 보호기술을 본격 도입하는 움직임을 보이고 있다. 네이버클라우드, 오케스트로, 싸이퍼롬 등 기술 파트너들은 AI 건강데이터 분석에 개인정보 보호기술(Privacy Enhancing Technology, PET)을 접목한 협력 프로젝트를 추진 중이다.

이번 협력은 △AI 기반 건강데이터 분석 △개인정보 보호 기술을 접목한 국제 건강데이터 공동연구 △글로벌 임상연구 인프라 구축을 목표로 한다. 건강데이터는 개인정보보호법상 민감정보에 해당하며, 특히 질병·진료기록 등은 정보주체의 동의 없이 처리할 수 없는 고위험 개인정보다. 이에 따라 데이터 활용과 개인정보보호 간 균형을 맞추는 기술적 조치가 필수적이다.

건강데이터를 활용한 AI 분석은 질병 예측, 맞춤형 치료, 신약 개발 등에서 높은 가치를 지니지만, 데이터 유출 시 개인의 건강 상태가 노출되어 사회적 차별이나 보험 가입 제한 등 2차 피해가 발생할 수 있다. 이번 프로젝트는 동형암호, 차등정보보호(Differential Privacy), 연합학습(Federated Learning) 등 PET를 적용해 원본 데이터를 외부에 노출하지 않으면서도 AI 모델 학습과 분석이 가능한 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있다.

글로벌 임상연구 인프라 구축은 국경을 넘는 건강데이터 공유 시 각국의 개인정보보호 규제(GDPR, HIPAA 등)를 준수하면서도 연구 효율성을 높이는 것을 목표로 한다. 특히 데이터의 역외 이전 시 개인정보보호법 제28조의8(국외 이전 시 안전성 확보조치)와 유럽 GDPR 제5장(제3국 이전) 요건을 동시에 충족해야 하는 복잡한 법적 과제를 기술적으로 해결하려는 시도다.

전문가 시각

ISMS-P 인증 관점에서 건강데이터를 처리하는 AI 시스템은 '2.8.2 개인정보 처리단계별 보호조치' 및 '2.10.1 민감정보 및 고유식별정보 보호'의 엄격한 적용 대상이다. 특히 AI 모델 학습 과정에서 건강데이터가 학습 데이터셋에 포함될 경우, 모델 역전 공격(Model Inversion Attack)이나 멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack)을 통해 학습에 사용된 개인의 민감정보가 유추될 위험이 있다. 따라서 차등정보보호 기법을 적용해 학습 데이터에 통제된 노이즈를 추가하거나, 연합학습으로 원본 데이터를 중앙 서버로 수집하지 않는 구조가 필수적이다.

실무적으로 기업들은 AI 건강데이터 분석 프로젝트 착수 전 개인정보 영향평가(PIA)를 수행하고, 데이터 최소화 원칙에 따라 식별자를 제거한 가명정보 또는 익명정보 형태로 전환해야 한다. 또한 클라우드 환경에서 건강데이터를 처리할 경우 데이터 암호화(전송 구간·저장 구간 모두), 접근통제(RBAC, ABAC), 감사 로그 기록이 필수다. 네이버클라우드 등 CSP(Cloud Service Provider)를 활용할 경우 '클라우드 책임 공유 모델'에 따라 고객사가 데이터 보호 책임을 명확히 인식하고, SLA(Service Level Agreement)에 보안 요구사항을 명시해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

1. 민감정보 처리 시 안전성 확보조치 (ISMS-P 2.10.1) 건강에 관한 정보는 개인정보보호법 제23조에 따른 민감정보로, 처리 시 정보주체의 별도 동의가 필요하며, 암호화·접근통제·감사기록 등 기술적·관리적 보호조치를 강화해야 한다. AI 학습 데이터로 활용 시 가명·익명 처리 및 PET 적용이 권장된다.

2. 개인정보 영향평가(PIA) 수행 의무 (개인정보보호법 제33조) 민감정보를 처리하는 정보시스템 구축·운영 시 개인정보 영향평가를 의무적으로 수행해야 한다. AI 건강데이터 분석 인프라 구축은 대규모 민감정보 처리에 해당하므로, 사전에 개인정보 침해요인을 분석하고 위험도를 평가하여 법정 요건을 충족해야 한다.