개인정보 보호위원회

EU EDPB, LLM의 프라이버시 리스크 관리 프레임워크 보고서 발간

EU 개인정보보호이사회(EDPB)는 LLM의 인공지능 프라이버시 리스크 및 완화 보고서를 발간하여 LLM 프라이버시 리스크의 체계적인 식별·평가·완화를 위한 포괄적 리스크 관리 프레임워크 제시

EU 개인정보보호이사회, LLM 프라이버시 리스크 및 완화 보고서 발간

-유럽 개인정보보호이사회(European Data Protection Board, EDPB)는 2025년 4월 10일, 거대언어모델(Large Language Model, LLM)의 프라이버시 리스크를 체계적으로 식별·평가·완화하기 위한 포괄적 리스크 관리 프레임워크를 제시하는 『AI 프라이버시 리스크 및 완화: LLM편(AI Privacy Risks & Mitigations Large Language Models)』 보고서를 발간함.

-해당 보고서는 LLM 서비스 모델의 유형 및 생애주기를 기반으로 단계별 프라이버시 리스크와 완화방안을 제시하고, 리스크 기반 접근방식(Risk-Based Approach)에 따른 리스크 관리 프레임워크를 설명함.

-또한 EU GDPR 및 AI법에 근거하여 LLM 개발·배포와 관련한 주요 행위자의 책임을 명확히 하고, 실제 활용 시나리오 기반의 리스크 평가 적용 사례를 제시함.

LLM 서비스 모델별 프라이버시 리스크 및 리스크 완화 방안

-보고서는 LLM의 개념과 아키텍처를 설명하고, AI 생애주기를 ①기획 및 설계, ②데이터 준비 및 처리, ③개발 및 학습, ④검증 및 유효성 평가, ⑤배포, ⑥운영 및 모니터링, ⑦재평가·유지보수·업데이트, ⑧서비스 종료의 8단계로 구분함.

-또한, LLM 서비스 모델을 ▴서비스형(As-a-Service) ▴상용 제품형(Off-the-shelf) ▴자체 개발형(Self-developed) ▴에이전트 시스템형(Agentic System)으로 분류하고, 각 유형별 데이터 흐름을 기준으로 프라이버시 리스크와 완화방안을 공급자(Provider)와 배포자(Deployer)의 관점에서 제시함.

-예를 들어, 서비스형 LLM의 경우 프라이버시 리스크는 ▴사용자 입력 단계: 민감정보 노출, 비인가 접근, 투명성 결여 ▴공급자 API 및 인터페이스: 데이터 유출, 오남용 ▴LLM 처리 단계: 익명화 실패, 로그 무단 접근, 데이터 삭제 미흡 ▴출력값: 부정확한 응답, 재식별 리스크, 출력값 오남용 등으로 구성됨.

-보고서는 또한 GDPR의 컨트롤러(Controller), 프로세서(Processor) 및 AI 법상 공급자, 배포자, 수입자(Importer), 수출자(Exporter) 등의 역할과 책임을 구체적으로 명시함.

※ (컨트롤러) 개인정보 영향평가 수행 여부 결정, 적법한 처리 근거 설정 명시, 정보주체 고지 및 권리 대응체계 마련, 프로세서와의 계약 체결 및 관리 등, (프로세서) 컨트롤러의 명시적 지시하에 개인정보 처리 수행, 계약서 기반으로 역할 수행 및 보안 조치 이행, 재수탁사(sub-processor) 관리 및 컨트롤러에게 보고 등

프라이버시 리스크 관리 프레임워크 및 시나리오 기반 적용 사례

-보고서는 리스크 관리 단계를 ①식별, ②평가, ③통제, ④잔여 리스크 평가, ⑤검토 및 모니터링의 5단계로 구성하고, 각 단계별 고려사항, 방법론, 예시를 함께 제시함.

-특히, 리스크 평가 과정에서는 발생 가능성(Probability)과 심각도(Severity)를 기준으로 리스크 수준을 평가하고, 이를 완화(Mitigation), 이전(Transfer), 회피(Avoid), 수용(Accept)의 방식으로 분류하여 처리함.

-리스크 관리 프레임워크의 적용 사례로는 다음과 같은 세 가지 시나리오가 포함됨: ▴주방설비 회사의 제품 정보 제공용 챗봇 개발 사례 ▴초·중등 학생 대상 학습 성과 모니터링 및 맞춤형 학습지도를 위한 LLM 도입 사례 ▴항공권 및 호텔 예약, 일정 관리 등을 지원하는 개인 비서형 AI 에이전트 운용 사례

-각 사례에서는 시나리오별 프라이버시 리스크 항목과 대응 조치를 라이브러리 형식으로 제시함.

LLM 기술 발전에 따른 프라이버시 규범 정비 필요성

-EDPB는 보고서를 통해 LLM 활용 전반에 걸쳐 개인정보 유출, 편향, 책임 불명확성 등의 다양한 리스크가 존재함을 지적하고, 각 행위자의 책임 명확화 및 리스크 기반 접근법의 적용 필요성을 강조함.

-또한, LLM 기술의 지속적인 변화와 발전에 따라 프라이버시 리스크 평가 및 관리 프레임워크의 정기적 조정과 감독기관의 규범 정비가 필수적임을 제안함.

출처: EU: EDPB publishes report on AI Privacy Risks and LLMs(Dataguidance, 2025.04.10.)

       AI Privacy Risks & Mitigations Large Language Models (LLMs)(EDPB, 2025.04.10.)