2022년 텍스트에서 이미지 개인정보 검출로 패러다임이 바뀔 것
컴트루테크놀로지(대표 박노현)는 인공지능 및 정보보안 전문 기업으로 ‘이미지 내 개인정보보호가 2022년에 주목해야 할 개인정보보호 시장의 핵심이 될 것’이라고 발표했다.
기존에도 공공기관 및 기업에서 이미지 내 개인정보를 관리하고자 하는 움직임은 있었지만, 이미지 내 개인정보를 수작업을 통해 비식별화(*표 처리) 조치를 하거나 조직원 개개인의 관리에 맡겼던 수준에 그쳐있었다.
그러나 비식별화 조치가 불완전하게 되거나, 주민등록번호 뒷자리가 마스킹되어있는 경우 에도 이름이나 주소, 생년월일과 같은 주요 개인정보를 보유하고 있어 개인정보 유출 위험성이 여전히 남아 있었다. 이러한 이유에서 2022년은 이를 자동화할 솔루션에 대한 니즈가 증가, 이미지 내 개인정보를 검출-관리 솔루션 시장이 성장할 전망이다.
컴트루테크놀로지는 2016년 이미지 개인정보 검출을 시장에 처음 선보인 이후로 자체 개발 인공지능 OCR기술을 적용하며 해당 기술을 지속적으로 개발해왔다.
최근 개인정보위원회에서 주관한 ‘개인정보 보호-활용 기술개발 챌린지’에서 신분증 및 주요 행정문서의 이미지를 인공지능을 통해 분류하고 문서 내 개인정보를 찾아 이를 비식별화(마스킹)하는 기술을 제안, 총 21개 팀 중 1위인 최우수상을 수상한 컴트루테크놀로지의 이 기술은 기존의 방식으로 개인정보를 찾을 때 발생하던 시행착오를 줄이기 위해 인공지능 기술을 활용해 정확도를 높여서 오탐율을 줄이는 데 크게 기여할 수 있는 기술로 평가되었다.
특히 “셜록홈즈 이미지스캔” 모듈에서만 제공하는 유일한 기능인 개인정보 행정문서 분류(이미지)기능은 OCR 검출에 어려움이 있던 저해상도 이미지에서도 개인정보가 포함되는 행정문서인 경우 개인정보 패턴이 검출되지 않더라도 문서의 양식을 인식하여 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어 ‘가족관계증명서’의 주민등록번호 뒷자리가 마스킹(*표 처리)되어 있더라도 생년월일, 주소와 같은 개인정보가 남아있을 수 있다. 이런 경우 주민등록번호가 검출되지 않더라도 ‘가족관계증명서’임을 분류 할 수 있는 기능이다. 이러한 개인정보 행정문서 분류 기능은 ‘삼성금융 DN3A’ 프로그램에서 최우수상을 수상하며 삼성증권에 적용되었다.
이는 개인정보보호 시장에서 앞으로 텍스트 속에 있는 개인정보보호 뿐만 아니라 이미지 내 개인정보를 식별하여 비식별화조치의 필요성을 보여주었으며, 2022년 “개인정보”를 수집, 저장하는 공공기관 및 금융, 핀테크 서비스 기업에서는 이미지 내 개인정보보호를 보다 적극적으로 시행해야할 것으로 보인다.
컴트루테크놀로지의 “셜록홈즈 이미지스캔” 모듈은 PC, 웹서버, 파일서버 등 다양한 곳에 산재한 개인정보를 검출할 수 있는 자사 제품과 연동이 가능하고, 자사 제품 외에도 망연계 시스템이나 이메일서버 등과도 API 연동제공이 가능하다. 여러 시스템과 시너지효과를 낼 수 있는 인공지능 OCR 기술로 이미지 내 개인정보보호 시장의 선두로 자리 매김 한다는 계획이다. 제주도청, 제주시청, 동작구청 등 지자체와 질병관리청, 농림축산식품부, 중소벤처기업부, 산업통상자원부와 같은 정부기관에서 사용 중이다.
컴트루테크놀로지는 자체 개발한 인공지능 OCR 신경망을 다양한 정보보안 솔루션과 연동하여 제공할 뿐만 아니라, 인공지능 OCR 솔루션인 “aiSee OCR”도 개발 공급하고 있다. “aiSee OCR”은 신분증 OCR, 신용카드 OCR을 활용하여 비대면 본인확인 서비스에 활용 많은 고객사에서 운영중이며, 최근에는 사업자 등록증, 각종 계약서 및 동의서와 같은 문서 템플릿 OCR 활용하여 사람이 수기로 입력 해야 하는 업무를 대신하여 업무효율성을 높일 수 있도록 돕는 사업도 활발하게 진행 중이라고 밝혔다. 또한 업무자동화(RPA)와 연동하여 CAPTCHA(캡챠)인식을 대신 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 서버구축형, SDK형 이 외에 최근 ClOUD 형 AI API센터를 오픈하여 스타트업등 다양한 고객사에 서비스를 공급하고 있다.
개인정보보호, 업무자동화 등 여러 분야에서 사용되는 OCR 기술을 비즈니스에 효율적으로 도입하기 위해서는 인식률 개선이 가능한 ‘자체 개발한 인공지능 신경망으로 지속적인 업데이트 및 관리가 가능한지’가 주요 검토 항목이 될 것이다.
