블록체인하는 만두아빠

최근 들어 AI와 머신러닝, 블록체인 기술 등의 발전으로 데이터를 생성하고, 공유하고, 활용하여 새로운 가치를 창출하는 것이 일부 분야가 아닌 거의 모든 산업 전반에 걸쳐 일어나고, 그 중요성이 강조되고 있습니다. 그에 따라 데이터의 개인정보보호에 대한 인식도 점차 중요해지고 있습니다. 

여러 아티클에 걸쳐 프라이버시 보호를 위한 제 개인적인 연구 내용을 공유하고자 합니다. 이번 아티클은 그 첫번째 단계로 가장 기본이 되는 프라이버시 보호와 비식별화에 대해 정리해봅니다.

프라이버시 보호(Privacy Protection)

공격자가 어떠한 배경지식을 갖고 있어도 배포된 데이터에 존재하는 특정한 개인에 대해 공격자가 가지고 있던 배경지식 이상의 정보를 얻어서는 안된다. (Dalenius, 1977)

비식별화(Anonymization)

개인을 식별할 수 없도록 데이터 내에서 개인 식별 정보(Personal Identifiable Information, PII)를 제거하는 프로세스

• 가명처리(Pseudonymization)
  • 개인 식별 정보를 임의의 값 혹은 코드로 대체하여 개인을 직접 식별하지 못하도록 하는 기술
  • 비교적 간단하고 효과적이나 가명화된 데이터는 배경지식과 결합되면 개인 정보가 식별될 가능성이 있음

• 총계처리(Aggregation)
  • 개인 식별 정보를 그룹화해 통계적 집계 값으로 표현하는 기술
  • 개인정보보호의 수준은 높으나 데이터를 통계적 유용성이 감소될 수 있음
• 데이터 삭제(Data Reduction)
  • 개인을 식별하거나 추적하는데 사용할 수 있는 개인 식별 정보를 데이터에서 완전히 제거하는 기술
  • 개인정보보호 수준이 가장 높으나 데이터의 유용성이 크게 감소되며, 완전히 제거되기 때문에 복구가 어려움
• 데이터 범주화(Data Suppression)
  • 개인 식별 정보의 값을 범주로 분류해 개인을 식별할 수 없도록 만드는 기술
  • 데이터의 유용성을 일정 수준 유지하면서도 개인정보보호의 수준을 높일 수 있으나 범주 설정에 따라 세부 정보가 손실될 수 있음
• 데이터 마스킹(Data Masking)
  • 개인 식별 정보를 임의의 값으로 바꾸거나 암호화하여 개인을 식별할 수 없도록 만드는 기술
  • 비교적 간단하게 개인정보보호의 효과를 가져올 수 있으며 데이터 유용성을 유지할 수 있음

프라이버시 보호 모델(Privacy Protection Model)

Dalenius의 프라이버시 보호 명제를 만족하기 위한 프라이버시 유출 공격에 대한 보호를 보장하기 위한 일련의 원칙

비식별화 기법(Anonymization Techniques)

민감한 개인정보가 포함된 데이터 집합(데이터셋)을 공개할 때, 특정 개인의 정보를 식별할 수 없게 하는 일종의 데이터 공개 메커니즘

1) K-익명성(K-Anonymity)

     공개된 데이터에 대한 연결 공격(Linkage Attack) 등의 취약점을 방어하기 위해 제안된 프라이버시 보호 모델 

       ※ 연결 공격(Linkage Attack) : 서로 다른 데이터간의 결합으로 개인 식별 정보를 추론할 수 있는 공격 방법

    - 주어진 데이터 집합에서 같은 값이 적어도 k개 이상 존재하도록 구성해 쉽게 다른 정보로 결합할 수 없도록 함

    - 비식별된 데이터 집합에서는 공격자가 정확히 어떤 레코드가 공격 대상인지 알아낼 수 없음

    - 같은 속성자 값들로 비식별된 레코드들의 모임을 '동일 속성자 값 집합'이라고 함

2) L-다양성(L-Diversity)

      K-익명성에 대한 동질성 공격, 배경지식에 의한 공격을 방어하기 위해 제안된 프라이버시 보호 모델

       ※ 동질성 공격(Homogeneity Attack) : K-익명성에 의해 레코드들이 범주화되었더라도 일부 정보들이 모두 같은 값을 가질 수 있기 때문에 데이터 집합에서 동일한 정보를 이용하여 공격 대상의 정보를 알아내는 공격

       ※ 배경지식에 의한 공격(Background knowledge Attack) : 주어진 데이터 이외의 공격자의 배경 지식을 통해 공격 대상의 민감한 정보를 알아내는 공격

    -  주어진 데이터 집합에서 함께 비식별되는 데이터들은 (동질 집합에서) 적어도 L개의 서로 다른 민감한 정보를 갖도록 구성

3) T-근접성(T-Closeness)

      L-다양성의 쏠림 공격, 유사성 공격에 대한 취약점을 보완하기 위해 제안된 프라이버시 보호 모델

       ※ 쏠림 공격(Skewness Attack) : 정보가 특정한 값에 쏠려 있을 경우, L-다양성 모델이 프라이버시를 보호하지 못함

       ※ 유사성 공격(Similarity Attack) : 비식별 조치된 레코드의 정보가 서로 비슷하다면 L-다양성 모델을 통해 비식별된다 할지라도 프라이버시가 노출될 수 있음

    -   동질 집합에서 특정 정보의 분포와 전체 데이터 집합에서 정보의 분포가 T 이하의 차이를 보이도록 구성

비식별화 기법의 한계점

공격자가 가지고 있는 배경지식의 종류나 형태에 따라 위험도가 달라짐

- 어떠한 형태의 비식별화 기법을 사용한다고 해도 특정 개인의 민감정보를 추출할 수 있는 배경지식이 항상 존재함 (Dwork가 이론적으로 증명)

→ 비식별화 기업의 한계점을 극복하기 위해 Differential Privacy 제안

고려대학교 정보보호대학원 블록체인전공 석사과정

구술시험(면접)

면접준비

면접 준비는 기본적인 자기소개(30초 ~ 1분 가량) + 학업계획서 작성 내용에 대한 질의응답 대비를 했습니다.

자기소개는 학업계획서에서 작성한 자기소개와는 조금 다르게 도전과 진취적인 성향에 대한 개인적인 스토리와 실무에서 담당하고 있는 프로젝트에 대한 안내를 통해 블록체인에 대한 기본적인 이해도를 알 수 있도록 준비했습니다.

30초 내외로 간단하게 준비하고 많은 내용을 빠르게 전달하기보다는 내용을 짧게 요약하고, 말도 천천히 또박또박 할 수 있도록 연습했습니다. 수십명 많게는 수백명의 면접자를 계속해서 보실 교수님들께서 급하고 빠른 화법으로 제 자신에 대한 정보를 효과적으로 전달드리기는 어렵다고 생각했기 때문입니다.

학업계획서 작성 내용들에 대한 질의응답은 각 문장들 중에 교수님들께서 궁금해하실 수 있는 내용들을 별도로 추려서 하나의 대본처럼 작성했습니다.

예를 들어 제가 NFT 관련 프로젝트를 맡았던 것에 대해서 NFT 기본 지식에 대한 질의를 준비하고, 그 프로젝트에서 협업했던 내용이나 잘된점, 아쉬웠던 점들에 대해 쭉 준비했습니다. 이 내용들은 실제로 제가 겪어서 잘 알고 있는 부분이지만 대본처럼 작성해보면서 어떤 부분을 교수님들께 강조해서 전달드려야겠다 혹은 조금 아카데믹한 부분은 정확한 자료를 찾아보고 답변드릴 수 있도록 해야겠다 등이 떠오르기도 했습니다.

실제 업무를 하면서 잘 알고 있다고 생각하시는 내용도 한번 찬찬히 교수님의 질의에 답변드린다고 생각하고 작성을 해보시면 좋을 것이라는 생각입니다.

면접 후기

면접대기실에서부터 생각보다 많은, 그리고 젊고 똑똑해보이는 지원자분들을 직접 보니 걱정이 되기도 했습니다.

면접 순서가 되어 면접장에 들어가는 순간까지도 꽤나 떨렸습니다.

고려대학교 정보보호대학원에는 유튜브나 여러 TV 강연들에 자주 출연하신 저명하신 교수님들이 많이 계십니다. 익숙한 분을 면접장에서 뵈니 감회가 새롭기도하고, 연예인을 본 것 같은 느낌이 들기도 했습니다.

기본적인 자기소개를 마치고 교수님들께서 하신 질문들 중에서는 블록체인의 미래에 대한 견해를 묻는 질문이 가장 인상깊었습니다. 제가 배우고자하는 분야에 대해 어떤 견해를 가지고 있는지, 그 미래에 대한 주관은 어떠한지를 잘 말씀드리는 것이 아무래도 중요한 것 같습니다. 면접 준비에서는 생각해두지 않았던 내용이지만 평소 느끼고 있는 점이나, 제가 처음 블록체인 업계에 뛰어들기로 결심하며 생각했던 내용들을 간략하게나마 말씀드렸습니다.

많은 지원자들로 인해 저에게 주어진 시간이 길지는 않았지만, 개인적으로는 블록체인과 관련된 이야기를 회사 외에서는 해본적이 거의 없었는데 면접장에서 제가 하고 있었던 업무나 블록체인 관련 대화를 저명하시고 훌륭하신 분들께 드릴 수 있었던 것은 저에게는 큰 경험이고 값진 일이었습니다. 진심으로 그렇게 생각하고 솔직한 말씀을 많이 드렸더니, 운 좋게도 결과가 잘 따르지 않았나 생각합니다.

복장

면접장에 계신 분들은 대부분 정장이었고 저 또한 정장을 입고 갔었습니다만, 완전 후드티에 카고바지를 입고 오거나 청바지 등의 간편한 복장으로 오신 분들도 있었습니다. 하지만 거의 대부분이 정장에 넥타이까지 하고 오셨으니 참고하시면 좋을 것 같습니다. 제가 면접을 본 시기는 5월이라 조금 더워서 넥타이는 별도로 들고가서 면접 대기장에서 했었습니다. 많은 분들이 그렇게 하시더라구요.

주차

또 고려대학교에서는 대학원 면접자에 대해 당일 주차비를 지원하고 있는데, 당일까지도 별도의 공지가 없으니 미리 참고하시면 됩니다.

고려대학교 정보보호대학원 블록체인전공 석사과정

블록체인 업계에 입문하게 된 이후 짧은 시간동안이지만 다양한 업무들을 겪을 수 있었습니다.

분산신원 인증(DID) 모듈을 연결하는 모바일 앱 개발부터 시작해서

요즘은 조금 수그러들었지만 한 때 핫했던 NFT

그리고 프라이빗 블록체인 구축과 블록체인 PM까지

일견이지만, 블록체인은 기초학문은 아닌 것 같습니다.

기존의 컴퓨터공학에서 쌓아올린 수많은 IT 노하우에

정보보호, 보안에서 쌓아올린 여러 암호학 등의 기술을 융합한 것에 가깝다고 생각합니다.

즉, 어설프게 알고 접근하기에는 내용이 깊고 난해한 편이죠.

블록체인전공의 대학원에 입학하고자한 이유도 동일선상에 있습니다.

IT 기초도 부족한 저에게 블록체인은 공부할수록 어렵고 모르는 것이 많아지는 분야였습니다.

제대로 배워야 의미있는 무언가를 만들고 기여할 수 있지 않을까 하는 생각.

고려대학교 블록체인전공 1기가 신설되어 이번 후기에 모집을 한다는 것을 알게 되었습니다.

학업계획서를 작성, 제출하고 면접을 거쳐 합격하게 되었습니다!

학업계획서

학업계획서에는 기본적으로 자기소개, 지원동기, 입학 후 연구계획의 세 가지 기본 양식이 있었습니다.

분량에 대한 제한은 없었기에 원하는 만큼 쓸 수는 있도록 되어있지만,

평가를 담당하실 교수님들께서 읽기 부담되지 않을 1.7장 분량으로 작성했습니다.

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자기소개

저는 흔히 말하는 비전공자(문과) 출신이고 나이가 많은 편이라는 핸디캡을 갖고 있습니다. 그렇기에 오히려 제가 왜 블록체인 업계에 입문하게 되었는지와 블록체인과 개발자라는 직업에 대한 개인적인 생각을 스토리로 풀어낼 수 있었던 것 같습니다. 그래서 자기소개란에는 실제 제가 겪었던 삶의 과정을 요약해서 작성하고 블록체인 업계에 입문한 것이 시기적으로 적절한 상황이 되었음을 위주로 작성했습니다.

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개발자라는 직업은 평생을 통해 계속해서 새로 발전되는 기술들을 배우며 성장할 수 있다는 점에서 매력이 있다고 생각하고 있었고, 블록체인을 접했던 시기가 끊임없는 자기개발과 성장에 관한 생각에 관심이 깊어졌던 때와 맞닿아 있었습니다.
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지원동기

일반적인 기업 지원동기와는 다르게 대학원 지원동기는 학업에 대한 열정, 그리고 커리큘럼과 연구분야에 대한 이해도를 기반으로 작성해야한다는 글을 많이 보았습니다. 그래서 우선 이론 지식의 필요성을 느낀 부분을 실무에서 겪었던 내용을 토대로 작성했습니다. 그리고 지원동기의 40% 정도의 분량은 고려대학교 정보보호대학원의 커리큘럼에서 어떤 부분을 배우고 싶고 그 이유가 무엇인지를 작성했습니다.

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기술 자체의 구현 방법에 관한 연구도 중요하지만 탄탄한 이론 지식을 갖고 프로젝트에 임한다는 것이 얼마나 중요한 것인가를 느끼게 된 것입니다.
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입학 후 연구계획

학업계획서 혹은 연구계획서에서 가장 중요한 부분이 아닐까 싶습니다. 그래서 저도 가장 많은 분량을 여기에 할애했습니다. 연구계획 작성법에 대한 힌트는 커리큘럼에서 얻을 수 있습니다. 제가 지원한 대학원은 커리큘럼 내에서 IT 관련 지식, 블록체인 지식 두 가지에 대한 명확한 비전을 제시하고 있었기에 두 부분은 별도로 구분해서 작성했습니다. 그리고 대학원이기에 '원우'들과의 교류와 협업에도 방점을 두어 작성했습니다. 사실 저는 대학원에서는 학우 대신 원우라는 표현을 쓴다는 것을 몰랐기에 학업계획서에는 학우라는 표현을 썼었는데, 이 점은 미리 참고해두시면 좋을 것 같습니다.

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같은 목표를 갖고 모인 학우들이 함께 머리를 맞대고 고민하고 해결점을 찾아보면서 연구하는 과정이 곧 모두의 자산이 된다는 믿음을 갖고 있습니다. 실제로 그런 해결 과정을 거치며 스스로 개발자로서 성장하고 있음을 느낄 수 있었기 때문입니다.
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학업계획서를 제출하고 난 후 구술시험(면접)을 거쳐 최종합격이 결정되었습니다.

분량상 면접과 관련된 내용은 별도로 작성해보려합니다.