디지털 신원 지갑: 연합 학습과 Didit으로 개인 정보 보호 혁신 (KO)

강화된 개인 정보 보호를 위한 분산형 신원디지털 ID 지갑은 사용자가 개인 데이터를 제어할 수 있도록 하여 민감한 정보를 중앙 집중화하지 않고도 연합 학습 및 MPC를 가능하게 합니다.

연합 학습과 보안 검증의 만남분산형 머신러닝의 힘과 강력한 신원 확인을 결합하여 개인 데이터를 노출하지 않고도 AI 모델을 훈련할 수 있습니다.

타협 없는 데이터 보안을 위한 MPC보안 다자간 계산은 협업 계산 중에도 데이터가 암호화되고 비공개로 유지되도록 보장하여 민감한 디지털 신원을 보호합니다.

개인 데이터의 미래에서 Didit의 역할Didit은 검증 가능한 자격 증명을 발행하고 관리하는 데 필요한 기본 신원 확인 및 오케스트레이션 도구를 제공하여 안전하고 개인 정보 보호가 가능한 디지털 상호 작용을 대규모로 가능하게 합니다.

개인 정보 보호 디지털 신원의 여명

점점 더 데이터 기반이 되는 세상에서 데이터 유용성과 개인 정보 보호 사이의 긴장은 그 어느 때보다 두드러지고 있습니다. 디지털 ID 지갑은 연합 학습(FL) 및 보안 다자간 계산(MPC)과 같은 고급 암호화 기술과 결합하여 강력한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이러한 기술은 개인이 디지털 신원에 대한 주권적 통제를 유지하면서도 집계된 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 시대를 열 것을 약속합니다. AI 모델이 개인의 원시적인 개인 정보를 전혀 보지 않고도 방대한 데이터 세트에서 학습할 수 있는 세상을 상상해 보십시오. 이것은 공상 과학이 아닙니다. Didit이 구축을 돕고 있는 미래입니다.

연합 학습: 중앙 집중식 데이터 없이 AI 훈련

연합 학습은 여러 분산된 엣지 장치 또는 서버에서 로컬 데이터 샘플을 보유하면서 이들을 교환하지 않고 알고리즘을 훈련하는 머신러닝 패러다임입니다. 데이터를 중앙 집중화하는 대신, 모델은 데이터 소스로 전송되어 로컬에서 학습된 다음, 모델 업데이트(그래디언트)만 집계됩니다. 이는 민감한 정보를 사용자 장치에 유지함으로써 개인 정보 보호를 크게 강화합니다. 예를 들어, 의료 제공자는 어떤 병원도 환자 기록을 공유하지 않고도 병원 전체에서 질병 패턴을 감지하는 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템 내에서 데이터 소스의 진정성과 유효성을 보장하는 것이 중요합니다. 이 지점에서 강력한 신원 확인이 중요한 역할을 하여 신뢰할 수 있는 엔터티만 학습 프로세스에 기여하도록 합니다.

타협 없는 개인 정보 보호를 위한 보안 다자간 계산(MPC)

연합 학습이 데이터 지역성을 다루는 반면, 보안 다자간 계산(MPC)은 여러 당사자가 자신의 입력을 비공개로 유지하면서 해당 입력에 대한 함수를 공동으로 계산할 수 있도록 함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 여러 당사자가 개별 입력을 서로에게 공개하지 않고도 공동 결과를 계산할 수 있도록 하는 암호화 프로토콜이라고 생각하십시오. 예를 들어, 여러 은행이 개별 부도 데이터를 서로에게 공개하지 않고도 결합된 평균 대출 부도율을 계산할 수 있습니다. 디지털 ID 지갑과 통합될 때 MPC는 기본 개별 데이터가 완전히 비공개로 유지되는 집계 신용 점수 또는 사기 감지와 같은 매우 민감한 작업을 가능하게 할 수 있습니다. Didit의 AI 기반 신원 확인 접근 방식은 이러한 복잡하고 개인 정보 보호가 가능한 계산을 위한 신뢰 계층을 제공하는 데 완벽하게 적합합니다.

검증 가능한 자격 증명으로 디지털 ID 지갑 생태계 구축

디지털 ID 지갑은 개인의 검증 가능한 자격 증명(예: 연령, 주소, 전문 자격)에 대한 디지털 증명을 위한 보안 컨테이너 역할을 합니다. 이러한 자격 증명은 신뢰할 수 있는 기관에서 발행되며, 전체 신원 프로필이 아닌 필요한 정보만 공개하도록 서비스에 선택적으로 제시될 수 있습니다. 예를 들어, 18세 이상임을 증명하기 위해 정확한 생년월일이나 전체 이름을 공개하지 않고 지갑에서 연령 자격 증명을 제시할 수 있습니다. 이 개념은 FL 및 MPC를 기반으로 구축된 개인 정보 보호 애플리케이션을 가능하게 하는 데 기본적입니다.

OCR, MRZ 및 바코드 스캐닝을 포함한 Didit의 ID 확인은 이러한 기본 자격 증명의 보안 발행을 허용합니다. 일단 발행되면 사용자의 확인된 신원 속성은 연합 학습 모델 또는 MPC 계산의 입력으로 사용될 수 있으며, 합법적이고 검증된 데이터만 집단 지능에 기여하도록 보장하면서 사용자 개인 정보를 유지합니다.

Didit이 개인 신원의 미래를 구축하는 방법

Didit은 연합 학습 및 MPC 애플리케이션을 위한 디지털 ID 지갑을 구축하고 관리하는 데 필요한 AI 기반의 개발자 우선 신원 플랫폼을 제공함으로써 이러한 미래를 가능하게 하는 선두에 서 있습니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 기업이 전례 없는 유연성으로 확인을 구성하고, 위험을 조정하며, 신뢰를 자동화할 수 있도록 합니다. Didit을 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 검증 가능한 자격 증명 발행: Didit의 ID 확인(OCR, MRZ, 바코드), 수동 및 능동 생체 인식, 주소 증명을 활용하여 사용자 신원을 안전하게 확인하고 디지털 ID 지갑을 채울 수 있는 검증 가능한 자격 증명을 발행합니다.
• 복잡한 워크플로 오케스트레이션: 당사의 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 정교한 신원 확인 워크플로를 설계하여 검증되고 신뢰할 수 있는 개인만 개인 정보 보호 데이터 협업에 참여할 수 있도록 합니다.
• 데이터 입력의 신뢰 보장: Didit의 1:1 얼굴 매칭 및 얼굴 검색, 전화 및 이메일 확인을 통합하여 연합 학습 모델 또는 MPC 계산에 기여하는 개인의 진정성을 보장합니다.
• 쉽게 전 세계적으로 확장: Didit의 플랫폼은 설계상 글로벌하며, 대규모의 관할권 간 개인 정보 보호 이니셔티브에 중요한 포괄적인 신원 적용 범위 및 AML 심사 및 모니터링과 같은 규정 준수 도구를 제공합니다.

Didit의 무료 코어 KYC 및 설정 수수료 없음 정책은 기업이 상당한 초기 투자 없이 이러한 차세대 개인 정보 보호 솔루션을 구축할 수 있음을 의미하며, 보다 안전하고 사적인 디지털 세상을 위한 고급 신원 확인에 대한 접근성을 민주화합니다.

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