AI 기반 개인정보 침해평가 시스템 : 정부입법 및 의원입법안에 대한 NLP 활용

Abstract

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AI 기반 개인정보 침해평가 시스템은 개체명인식, 인텐트분류, 문서분류, 문서요약 등 다양한 자연어처리 기법을 사용하여 정부입법 제·개정령안과 의원입법안에 대하여 평가인력의 침해평가 업무를 지원하도록 개발되었다. 기존 한 단락으로 작성되었던 침해평가안은 신규 개인정보 침해평가 양식에서 제·개정내용, 검토내용, 검토의견으로 세분화하여 더 구체적으로 변경되었다. 신규 양식의 제·개정내용은 4종의 개인정보(일반개인정보, 고유식별정보, 민감정보, 영상정보), 정보주체, 개인정보처리자, 개인정보처리 목적으로 나누어지며 모두 학습된 개체명 인식기를 통해서 추출되었다. 개체명 인식기는 xlm-roberta-large 사전언어 모델로 부터 Fine-tuning되었으며 8종 개체명에 대하여 micro F1-score는 0.707였으며 4종의 개인정보의 micro F1-score는 0.737였다. 신규 양식의 검토내용(법적합성, 개인정보처리 필요성, 업무처리 불가피성, 정보관리 안정성)은 챗봇에서 널리 사용되고 있는 인텐트분류 기법을 활용하고 슬롯 태깅기법으 로 140여개의 검토의견을 생성하여 제공한다. 신규 양식의 검토의견은 개인정보별 침해여부를 판단하는 것으로 시작된다. 침해여부 분류기는 CNN + Fasttext 분류 모델로 학습되었으며 모델의 micro F1-score는 0.91였다. 이러한 AI 시스템의 도입을 통해 새로 세분화되어 양식이 변경되었음에도 불구하고 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있었으며 신속하게 침해평가를 진행할 수 있도록 평가업무를 지원할 수 있었다.