논문 리뷰 : 데이터를 탄약으로
정보 전쟁을 위한 새로운 프레임워크
Data as Ammunition – A New Framework for Information Warfare
Dawson, Jessica, and Katie E. Matthew. "Data as Ammunition–A New Framework for Information Warfare." The Cyber Defense Review 9.2 (2024): 93-108.
Abstracts
This article presents a new framework for thinking about data and the risks posed to national security.
이 글은 데이터를 바라보는 새로운 프레임워크와 국가 안보에 미치는 위험을 다룬다.
Taking issue with the prevailing analogy of “data as oil,” this article argues that viewing data as ammunition provides a clearer understanding of the real threats and a familiar path toward risk mitigation in the information space.
“데이터를 석유로” 비유하는 기존의 관점에 문제를 제기하며, 이 글은 데이터를 탄약으로 보는 것이 실제 위협을 더 명확하게 이해할 수 있고 정보 공간에서의 위험 완화에 더 익숙한 경로를 제공한다고 주장한다.
The “data as ammunition” analogy carries a better intuitive depiction of the risk and why, in the days of increasing storage which keeps data easily accessible seemingly forever, categorizing data through the lens of ordnance classifications can help clarify the risks to force and national security.
“데이터를 탄약으로” 비유하는 것은 직관적으로 위험을 더 잘 묘사하며, 데이터가 영구히 쉽게 접근 가능한 것처럼 보이는 저장 용량 증가 시대에, 탄약 분류의 시각에서 데이터를 분류하는 것이 군대와 국가 안보에 대한 위험을 명확히 하는 데 도움이 된다고 설명한다.
We close this article with recommendations to adapt current privacy, security, and commercial policies to mitigate the new risks to force and personnel on and off the battlefield.
이 글은 전장 안팎에서 군대와 인원에게 미치는 새로운 위험을 완화하기 위해, 현재의 개인정보 보호, 보안, 상업 정책을 적응시키는 권고 사항으로 마무리된다.
Keywords: Data, Analytics, Publicly Available Information, Micro-Targeting, Information Domain
키워드: 데이터, 분석, 공개 정보, 마이크로 타겟팅, 정보 영역
INTRODUCTION: EXPLAINING INFORMATION WARFARE IN WARFARE TERMS
This article expands on the definition of data and data information in the Army’s newest doctrine A not go far enough in setting up frameworks for understanding the impact of varying interpretations of data.
이 글은 육군의 최신 교리에서 데이터와 정보의 정의를 확장하며, 데이터에 대한 다양한 해석이 미치는 영향을 이해할 프레임워크를 충분히 설정하지 못한 점을 지적한다.
If we categorize data as ammunition, we move it from the academic or doctrinal realm of “meaning of information” and into a more military focused national defense arena – after all, ammunition literally has impact and we argue, so does data.
데이터를 탄약으로 분류하면, 이를 ‘정보의 의미’라는 학문적이거나 교리적 영역에서 벗어나 군사 중심의 국가 방위 영역으로 이동시킬 수 있다. 결국, 탄약은 실제로 영향을 미치며, 우리는 데이터 역시 그렇다고 주장한다.
By thinking about data as ammunition, we argue we start to think of the impact of the data on people and society.
데이터를 탄약으로 생각함으로써, 우리는 데이터가 사람과 사회에 미치는 영향을 생각하게 된다고 주장한다.
This new framework is necessary to combat the buzzwordification of data, which prevents deeper understanding and application of the concept and uses an analogy familiar to most military personnel to describe data.
이 새로운 프레임워크는 데이터에 대한 유행어화가 개념의 깊이 있는 이해와 적용을 방해하는 것을 막기 위해 필요하며, 대부분의 군인들에게 익숙한 비유를 사용하여 데이터를 설명한다.
The Army does not need leaders who ask for “big data” – they need to understand what problem they are asking data to solve.
육군은 “빅데이터”를 요구하는 리더가 필요한 것이 아니라, 데이터를 통해 해결하고자 하는 문제가 무엇인지를 이해할 수 있는 리더가 필요하다.
Ammunition, we argue, is a better framework for understanding what data can do and this shift is necessary to help the Army better understand this major shift in the character of war.
우리는 탄약이 데이터가 할 수 있는 일을 이해하는 데 더 나은 프레임워크라고 주장하며, 이러한 변화는 전쟁의 성격에서 일어난 큰 변화를 육군이 더 잘 이해하는 데 필요하다고 본다.
Treating data as ammunition reduces the tendency of leaders to store data for data’s sake and instead recognizes the potential impacts on individuals and the force.
데이터를 탄약으로 취급하면, 리더들이 데이터를 그저 저장하려는 경향을 줄이고, 대신 개인과 군대에 미치는 잠재적 영향을 인식하게 한다.
BACKGROUND: HOW WAR AND PERSONAL DEVICES CHANGED WEAPONS
When one of the first Americans serving in Iraq died in an explosion on May 26, 2003 – only six weeks after the initial U.S. invasion had “ended” – the U.S. military had no words to describe the type of ordnance that exploded under his vehicle and killed him.
2003년 5월 26일, 이라크에서 복무 중인 미국 군인 중 한 명이 폭발로 사망했을 때, 미군은 그의 차량 밑에서 폭발한 탄약의 종류를 설명할 단어조차 없었다. 이는 미국의 초기 침공이 끝난 지 불과 6주 후의 일이었다.
The device that killed Private First-Class Jeremiah Smith came to be known as an improvised explosive device (IED) and was not a new concept in warfare.
제레미야 스미스 일병을 죽인 장치는 ‘즉석 폭발 장치’(IED)로 알려졌으며, 이는 전쟁에서 새로운 개념은 아니었다.
The French Resistance, for example, used IEDs extensively to derail the German supply lines during World War II, and with the massive amount of discarded and leftover ordnance lying around Iraq and the number of unemployed former soldiers who knew how to use it, Iraq became a war of IEDs.
예를 들어, 프랑스 레지스탕스는 제2차 세계대전 중 독일의 보급선을 무너뜨리기 위해 IED를 광범위하게 사용했으며, 이라크 전쟁 당시에도 버려진 대량의 잔여 탄약과 이를 사용할 줄 아는 실직한 병사들이 많아지면서 이라크는 IED의 전쟁이 되었다.
What the U.S. military learned early on was that commercial, off-the-shelf technology could easily be repurposed to make the already deadly IEDs even more precise and more lethal.
미군은 일찍이 상업용 기성 기술이 기존의 치명적인 IED를 더 정밀하고 치명적으로 만들 수 있다는 사실을 깨달았다.
Iraqi insurgents and technology evolved together, and IEDs and the mechanisms and methods used to detonate them grew more sophisticated.
이라크 반군과 기술이 함께 발전하면서, IED와 그것을 폭발시키는 기계와 방법 또한 더욱 정교해졌다.
Over time, IEDs shifted from needing a vehicle or victim to detonate to having wired or remote detonation capabilities – often done by cell phone.
시간이 지남에 따라 IED는 차량이나 피해자가 필요하지 않고 유선 또는 원격으로 폭발할 수 있게 되었으며, 이는 종종 휴대전화를 통해 이루어졌다.
Suddenly, once mundane activities – using a cell phone – became threatening, and allied troops had to determine if the civilian seen holding a cell phone was either a lethal threat to the force or someone simply using their phone for its intended purpose – a notion that seemed absurd before cell phones became detonators.
갑자기 평범한 활동이었던 휴대전화 사용이 위협이 되었고, 연합군은 휴대전화를 들고 있는 민간인이 군대에 치명적인 위협을 가하는지, 아니면 단순히 휴대전화를 본래의 목적으로 사용하고 있는지 판단해야 했다. 이는 휴대전화가 폭발 장치로 사용되기 전에는 터무니없던 개념이었다.
In many ways, the cell phones that millions carry with them continue to have dual potential: a loaded weapon and a useful device to store data.
여러 측면에서, 수백만 명이 휴대하는 휴대전화는 여전히 두 가지 잠재력을 가지고 있다: 무장된 무기와 데이터를 저장할 수 있는 유용한 장치이다.
The data that each of us has to hand to aid in our daily lives also opens a vulnerability to the force as a new form of ammunition on and off the modern battlefield.
우리 각자가 일상생활에서 사용하는 데이터는 또한 현대 전장에서 데이터가 새로운 형태의 탄약으로 작용하면서 군대에 취약성을 노출시킨다.
Just as IEDs were adapted to be able to target different size formations, data can be used to do wide area targeting or precision microtargeting, but the end state is the same: soldiers are removed from the fight.
IED가 다양한 크기의 편대를 표적으로 삼을 수 있도록 발전한 것처럼, 데이터도 광범위한 지역 타격이나 정밀한 미세 타격에 사용될 수 있지만, 그 결과는 동일하다: 군인들이 전투에서 배제된다.
We argue that thinking about data as ammunition helps leaders to better understand and comprehend the impact on the force, viewing it as a tool in a broader arsenal.
우리는 데이터를 탄약으로 간주하는 것이 리더들이 군대에 미치는 영향을 더 잘 이해하고 파악하는 데 도움이 된다고 주장하며, 이를 더 넓은 무기고의 도구로 본다.
A BAD ANALOGY: THE LIMITATIONS OF DATA AS OIL
There are many analogies about data in modern society, but none is as pervasive as “data is the new oil.”
현대 사회에는 데이터에 관한 많은 비유가 있지만, “데이터는 새로운 석유다”라는 비유만큼 널리 퍼진 것은 없다.
Originally coined in The Economist in 2017, the analogy describes data as something that can be traded, bartered, owned, or stolen—as something whose value underwrites the entire digital economy.
이 비유는 2017년 The Economist에서 처음 등장했으며, 데이터는 거래, 교환, 소유, 또는 도난당할 수 있는 것, 즉 그 가치가 전체 디지털 경제를 뒷받침하는 것으로 묘사된다.
The data as oil analogy conceals many of the risks from the new data economy.
그러나 데이터가 석유라는 비유는 새로운 데이터 경제에서 발생하는 많은 위험을 은폐한다.
ADP 3-13 defines data as “any signal or observation from the environment” but the broader societal discussion of data is more informative for defining the problem we are addressing.
ADP 3-13에서는 데이터를 “환경에서 발생하는 모든 신호나 관찰”로 정의하지만, 사회 전반의 데이터 논의가 우리가 다루고자 하는 문제를 정의하는 데 더 많은 정보를 제공한다.
Viewing data as a commodity makes it more difficult to quantify as dangerous and yet, considerations of risk associated with data are not new.
데이터를 상품으로 보는 것은 이를 위험한 것으로 평가하기 어렵게 만들며, 그럼에도 불구하고 데이터와 관련된 위험에 대한 고려는 새로운 것이 아니다.
The “data as oil” analogy also works to prevent and limit regulation, as viewing something as a commercial commodity leads to the idea that more data is better.
“데이터는 석유다”라는 비유는 또한 규제를 방지하고 제한하는 데 작용하며, 데이터를 상업적 상품으로 보는 것은 더 많은 데이터가 더 좋다는 생각을 초래한다.
In reality, more data is simply more.
사실상 더 많은 데이터는 단순히 양이 많을 뿐이다.
This analogy also creates difficulties for privacy advocates who struggle to demonstrate how data can be weaponized against individuals when their arguments are outweighed by the commercial interest of those that depend on data for financial interests.
이 비유는 또한 데이터가 개인에게 어떻게 무기화될 수 있는지를 입증하려는 프라이버시 옹호자들에게 어려움을 주며, 데이터에 의존하는 이들의 상업적 이익이 그들의 주장을 압도한다.
Army leaders are not immune to absorbing these ideas and this makes it more difficult for them to conceptualize data as something that can be used against them or the force.
육군 지도자들도 이러한 생각을 받아들이는 데 면역되지 않으며, 이는 그들이 데이터를 자신이나 군대에 대항하여 사용될 수 있는 것으로 개념화하는 것을 더 어렵게 만든다.
It is difficult for everyday people to understand how something they do on their phone can be turned into data that can be used against them.
일반인들이 자신이 휴대폰에서 하는 일이 자신에게 불리하게 사용될 수 있는 데이터로 변환된다는 것을 이해하는 것은 어렵다.
This is also where one of several major myths about data and privacy from the commercial surveillance economy comes into play: if you have nothing to hide, what are you worried about?
이는 또한 상업적 감시 경제에서 나온 데이터와 프라이버시에 관한 여러 주요 신화 중 하나가 등장하는 부분이다: “숨길 것이 없다면, 무엇을 걱정하는가?”
Ammunition, like data, can be used for good things like providing food or protection.
탄약은 데이터처럼 식량 제공이나 보호와 같은 좋은 일에 사용할 수 있다.
Ammunition can also be destructive, just as the cell phone in Iraq could be a completely harmless device or a detonator for a mass casualty event.
탄약은 또한 파괴적일 수 있으며, 이는 이라크에서 휴대전화가 완전히 무해한 장치일 수도 있고 대량 사상 사건을 일으키는 기폭 장치일 수도 있는 것과 마찬가지이다.
All military equipment and ammunition are classified according to a federal supply classification (FSC).
모든 군사 장비와 탄약은 연방 공급 분류(FSC)에 따라 분류된다.
Most ammunition, apart from nuclear associated ammunition, is classified as FSC Group 13 and it is categorized according to the size of the projectile and stored according to its potential risks.
핵 관련 탄약을 제외한 대부분의 탄약은 FSC 그룹 13으로 분류되며, 탄환의 크기에 따라 분류되고 잠재적 위험에 따라 보관된다.
We argue that moving data from the generic conception of information to categorizing it in terms of its effects would significantly move the discussion on how to protect it more effectively both from a DoD perspective and a broader national security perspective.
우리는 데이터를 일반적인 정보의 개념에서 그 효과에 따라 분류하는 것이, 데이터 보호에 대한 논의를 국방부(DoD)의 관점뿐만 아니라 더 넓은 국가 안보의 관점에서도 더욱 효과적으로 발전시킬 것이라고 주장한다.
From a practitioner perspective, the “data as ammunition” analogy carries a better intuitive depiction of the risk from varying interpretations of data, particularly for those who are less steeped in data expertise.
실무자 관점에서 보면, ‘데이터는 탄약이다’라는 비유는 다양한 데이터 해석으로 인한 위험을 더 직관적으로 묘사하며, 특히 데이터 전문 지식이 적은 사람들에게 더 효과적이다.
In the days of increasing storage which keeps data easily accessible seemingly forever (though this is currently in doubt), new ways of thinking about data are necessary.
데이터가 영구적으로 쉽게 접근할 수 있도록 저장 용량이 증가하는 시대에는(현재는 의심되고 있지만) 데이터를 바라보는 새로운 사고 방식이 필요하다.
For example, thinking of data as a minefield subject to algorithmic overwatch helps better define the risks, not only to individuals but to the force and national security writ large.
예를 들어, 데이터를 알고리즘 감시에 따른 지뢰밭으로 생각하는 것은 개인뿐만 아니라 군대와 국가 안보 전체에 대한 위험을 더 잘 정의하는 데 도움이 된다.
Categorizing data through the lens of ordnance classifications (i.e., different types of ammunition) can help clarify and quantify the risks to force and national security, both for staff and commanders as well as other decision makers such as contracting officers.
탄약 분류 기준(즉, 다양한 종류의 탄약)을 통해 데이터를 분류하는 것은 군대와 국가 안보에 대한 위험을 직원, 지휘관, 그리고 계약 담당자와 같은 다른 의사 결정자들에게도 더 명확하게 하고 정량화하는 데 도움이 될 수 있다.
If the use of data comes from the interpretation of it, then decision-makers must be aware of how different interpretations of the data can be used to attack red or attack blue – just like ammunition.
데이터의 사용이 데이터 해석에서 비롯된다면, 의사 결정자들은 서로 다른 데이터 해석이 빨간 팀을 공격하거나 파란 팀을 공격하는 데 어떻게 사용될 수 있는지를 인지해야 한다 – 마치 탄약처럼.
A BETTER (NOT ABSOLUTE) ANALOGY: DATA AS AMMUNITION
Why do we argue that we should use an analogy of data as ammunition?
왜 우리는 데이터가 탄약이라는 비유를 사용해야 한다고 주장하는가?
Analogies can be useful in thinking about complicated topics and, there are not many more confusing topics – for a variety of reasons – than data.
비유는 복잡한 주제를 생각하는 데 유용할 수 있으며, 여러 가지 이유로 데이터만큼 혼란스러운 주제도 많지 않다.
In the rush to obtain more data, industry leaders have focused on the potential opportunities and paid less attention to the risks.
더 많은 데이터를 확보하기 위한 경쟁에서, 산업 리더들은 잠재적인 기회에 집중하고 위험에 대해서는 덜 주의를 기울였다.
Treating data as ammunition through its dual potential better prepares military leaders and lawmakers on how to safeguard, manage, and appropriately utilize data.
데이터의 이중적 잠재력을 탄약으로 간주하는 것은 군 지도자들과 입법자들이 데이터를 어떻게 보호하고 관리하며 적절하게 사용할지를 더 잘 준비할 수 있게 해준다.
Storage of ammunition is based on the caliber and potential damage.
탄약의 보관은 탄환의 구경과 잠재적 피해에 따라 결정된다.
Where data is similar is that very innocuous data can be combined and enriched to create much more powerful impacts on individuals or at scale.
데이터도 마찬가지로, 매우 무해해 보이는 데이터도 결합되고 강화되어 개인에게나 대규모로 훨씬 더 강력한 영향을 미칠 수 있다.
We currently segregate many things based on the risk they create when they are combined.
우리는 현재 많은 것들을 결합될 때 발생하는 위험에 따라 구분하여 보관하고 있다.
We store bleach and ammonia separately.
우리는 표백제와 암모니아를 따로 보관한다.
We segregate knowledge to those who have a need to know.
우리는 알 필요가 있는 사람들에게만 지식을 분리해서 제공한다.
Data should be no different – leaders need to know what data they need to answer particular questions.
데이터도 다르지 않다 – 지도자들은 특정 질문에 답하기 위해 필요한 데이터가 무엇인지 알아야 한다.
Simply demanding more data is like demanding more ammunition without considering what you are trying to use said ammunition for.
단순히 더 많은 데이터를 요구하는 것은 그 탄약을 무엇을 위해 사용할지를 고려하지 않고 더 많은 탄약을 요구하는 것과 같다.
FROM DATA BUZZ WORDS TO DATA LITERACY
Data, like ammunition, is meaningless without the proper tools and interpretations.
데이터는 탄약과 마찬가지로 적절한 도구와 해석 없이는 무의미하다.
Analytics or interpretations of the data are necessary to get any use out of data.
데이터를 유용하게 사용하기 위해서는 분석이나 해석이 필수적이다.
Information warfare and information advantage imply putting data into use as tools.
정보전과 정보 우위는 데이터를 도구로 활용하는 것을 의미한다.
It is relatively easy to understand how fuel and ammunition impact war – you can see the fuel gauge on your vehicle ticking down as you run out of gas, and you can calculate ammunition burn rates.
연료와 탄약이 전쟁에 미치는 영향을 이해하는 것은 비교적 쉽다 – 차량의 연료 게이지가 내려가는 것을 보거나 탄약 소모율을 계산할 수 있다.
You can see the cell phone battery drain but we lack the fundamental understanding or tracking of how much data is moving through the signals of our interconnected devices.
휴대전화 배터리가 소모되는 것을 볼 수 있지만, 연결된 기기들 사이에서 얼마나 많은 데이터가 이동하는지를 기본적으로 이해하거나 추적하는 능력은 부족하다.
Without gauges and a fundamental understanding of how much data is pushed (and pulled) from our devices, it is easy to forget or ignore the potential dangers of the free movement of data.
우리 기기에서 얼마나 많은 데이터가 보내지고(또는 받는지)에 대한 게이지나 기본적인 이해 없이, 데이터가 자유롭게 이동하는 것의 잠재적 위험을 잊거나 무시하기 쉽다.
We talk about storing data on the cloud – something fluffy and far away instead of calling it what it is: other people’s computers.
우리는 데이터를 ‘클라우드’에 저장한다고 말하지만, 실제로 그것이 의미하는 바는 ‘다른 사람들의 컴퓨터’에 저장하는 것이다.
Putting data on someone else’s computer implies a lot more risk than a cloud.
데이터를 다른 사람의 컴퓨터에 저장하는 것은 ‘클라우드’라고 부르는 것보다 훨씬 더 많은 위험을 내포한다.
We tell commanders they must understand the operational environment but how do you train leaders to understand the types of data that are available on your unit when you don’t know what questions to ask?
우리는 지휘관들에게 작전 환경을 이해해야 한다고 말하지만, 어떤 질문을 해야 할지 모를 때, 부대에 사용할 수 있는 데이터 유형을 어떻게 훈련시킬 수 있을까?
This lack of understanding is not willful ignorance but rather a lack of literacy on both what data is, how it is generated from everyday activities such as buying medication or getting directions, and how we actually utilize data in daily and military life.
이러한 이해 부족은 고의적인 무지가 아니라 데이터가 무엇인지, 약을 구입하거나 길을 찾는 등의 일상 활동에서 어떻게 생성되는지, 그리고 우리가 일상생활과 군사생활에서 데이터를 어떻게 활용하는지에 대한 문해력의 부족이다.
It is less clear how quickly different types of data be used or exploited on the modern battlefield or arguably more importantly, prior to open conflict because its interpretation is viewed as available to the purveyors of the dark arts who can understand it and hopefully explain the impact of it.
현대 전장에서, 또는 더욱 중요하게는 공개적인 갈등이 발생하기 전, 서로 다른 유형의 데이터가 얼마나 빠르게 사용되거나 악용될 수 있는지는 명확하지 않다. 왜냐하면 그것의 해석이 이를 이해할 수 있고 그 영향을 설명할 수 있는 사람들에게만 의존하기 때문이다.
The data as ammunition analogy (re)educates leaders to examine data by potential risk and puts data management in the more familiar territory of risk management.
데이터를 탄약으로 비유하는 것은 지도자들에게 잠재적 위험을 기준으로 데이터를 분석하도록 재교육하며, 데이터 관리를 더 익숙한 위험 관리의 영역에 두게 한다.
Physical geography influences our understanding of our equipment limitations and resupply capabilities and the mapping of both threat and advantage in the physical space is clearly understood.
물리적 지리학은 우리의 장비 한계와 보급 능력에 대한 이해에 영향을 미치며, 물리적 공간에서의 위협과 이점의 지도를 명확하게 이해할 수 있게 한다.
Situation reports and concepts of the operation both list strengths in supply and personnel and risk levels for the mission.
상황 보고서와 작전 개념 모두 보급 및 인원 강점과 임무에 대한 위험 수준을 나열한다.
Less clear is how to categorize and understand how different types of data influence conflict and competition.
서로 다른 유형의 데이터가 갈등과 경쟁에 어떻게 영향을 미치는지를 분류하고 이해하는 것은 덜 명확하다.
Large-scale discussions over resource control around oil-rich areas are easier to visualize and understand than datasets residing on a server somewhere.
석유가 풍부한 지역의 자원 통제에 대한 대규모 논의는 서버 어딘가에 있는 데이터셋보다 더 쉽게 시각화하고 이해할 수 있다.
It is precisely because of the unknown and unclassified vulnerabilities in the vast amounts of available data that a new framework is needed for conceptualizing the risk that data poses to manage that risk.
막대한 양의 데이터에 존재하는 알려지지 않고 분류되지 않은 취약성 때문에 데이터를 관리하는 위험을 개념화할 수 있는 새로운 프레임워크가 필요하다.
Rethinking and remapping the digital space as lines of supply/communication on the battlefield brings an awareness that there is a risk to the force if they are not secured in the same way we secure our physical lines of communication.
디지털 공간을 공급/통신의 전선으로 재구상하고 재배치하면, 물리적 통신 라인을 확보하는 것과 동일한 방식으로 보안되지 않으면 전력에 위험이 있다는 인식을 하게 된다.
Digital lines of communication are more porous and vulnerable, made further so by the easily accessible data carried on our personal devices.
디지털 통신 라인은 더 구멍이 많고 취약하며, 개인 기기에 저장된 쉽게 접근할 수 있는 데이터로 인해 더더욱 그렇다.
We go to great lengths to ensure ammunition is not easily accessible; how much riskier is it to ignore the easy access of personal data about our personnel?
우리는 탄약이 쉽게 접근되지 않도록 철저히 관리한다. 그런데 우리의 인원에 대한 개인 데이터가 쉽게 접근되는 것을 무시하는 것은 얼마나 더 위험할까?
It is difficult to understand the vulnerability that the commercial and unregulated purchase of data poses when we think of it only as individual bits, but as any soldier who’s had to police the wood line for a round of ammunition will tell you, the potential threat that one unaccounted for round poses is real.
데이터를 단순히 개별적인 비트로만 생각할 때, 상업적이거나 규제되지 않은 데이터 구매가 가져오는 취약성을 이해하기 어렵지만, 탄약 한 발을 회수하기 위해 숲을 수색해본 병사라면 알겠듯이, 관리되지 않은 한 발이 초래하는 잠재적 위협은 실제로 존재한다.
Those individual rounds of data do not pose threats in and of themselves, but the potential weaponization through analytics ought to grant us pause in the same way we would comb the wood line for a round of ammunition.
그 개별 데이터는 스스로 위협을 가하지 않지만, 분석을 통해 잠재적으로 무기화될 가능성은 탄약 한 발을 찾기 위해 숲을 샅샅이 뒤지는 것과 같은 신중함을 요구한다.
UXO: UNEXPLODED ORDNANCE OR THE UNKNOWN POTENTIAL OF DATA
As shown in Figure 1, ammunition is typically classified by explosive type or family and moves from small arms for weapons such as an M4/AR15, through larger caliber weapons such as 125mm rounds to grenades, rockets through land mines, and larger explosives.
그림 1에서 보듯이, 탄약은 보통 폭발 유형이나 분류에 따라 구분되며, M4/AR15 같은 소화기 탄환부터 125mm 탄환과 같은 대구경 무기, 수류탄, 로켓, 지뢰 및 대형 폭발물로 나뉜다.
Table 1. Table F-1, Appendix F (Department of the Army 2001a)Important to this analogy, the different types of ammunition are typically used for different targets.
이 비유에서 중요한 점은, 서로 다른 유형의 탄약이 보통 다른 목표에 사용된다는 것이다.
Small arms rounds are used for smaller objects such as individual enemy soldiers whereas land mines, for example, are area obstacles meant to funnel personnel toward specific locations.
소화기 탄약은 개별 적 병사와 같은 작은 목표물에 사용되는 반면, 지뢰는 예를 들어 특정 위치로 인원을 유도하기 위한 지역 장애물이다.
Ammunition is further stored by hazard category and even smaller, less damaging rounds are segregated from other more combustible munitions.
탄약은 위험 등급에 따라 추가로 저장되며, 작은 탄약이나 덜 파괴적인 탄약도 더 가연성 높은 탄약과는 분리되어 보관된다.
Similarly basic data, on its own, is not dangerous but when combined with analytics, can reveal powerful and potentially damaging insights.
마찬가지로 기본 데이터는 그 자체로는 위험하지 않지만, 분석과 결합되면 강력하고 잠재적으로 피해를 줄 수 있는 통찰을 드러낼 수 있다.
Data functions in a similar way to ammunition in the way that ammunition, when combined with a weapons system, creates different levels of destruction.
데이터는 탄약이 무기 시스템과 결합할 때 다양한 수준의 파괴력을 생성하는 방식과 유사하게 작동한다.
Data is not inherently dangerous in and of itself and can be used for many different types of activities, some of which are objectively good, like using data to train machine learning algorithms to try to identify earlier means of identifying cancer.
데이터 자체는 본질적으로 위험하지 않으며, 다양한 활동에 사용할 수 있다. 그 중 일부는 객관적으로 좋은 예시로, 데이터를 사용하여 머신 러닝 알고리즘을 훈련시키고 암을 조기 발견할 수 있는 방법을 식별하는 것이 있다.
But thinking about data as ammunition can help conceptualize the potential risk it poses by tying that data back to the real people it represents rather than in an abstract form.
그러나 데이터를 탄약으로 생각하면, 데이터를 추상적인 형태가 아닌, 그것이 대표하는 실제 사람들과 연결함으로써 잠재적 위험을 개념화하는 데 도움이 될 수 있다.
Consider microtargeting, a key piece of the information warfare battlefield—which is the ability to develop a unique profile of an individual to ensure that advertisements are tailored to their specific interests.
정보전의 중요한 요소인 미세 표적화(microtargeting)를 고려해보라. 이는 개인의 고유한 프로필을 개발하여 광고가 그들의 특정 관심사에 맞춰지도록 보장하는 능력을 의미한다.
Advertisers used to say that only 50% of advertising worked—they just did not know which 50%.
광고주들은 종종 광고의 50%만이 효과가 있다고 말하곤 했는데, 단지 어느 50%인지 몰랐을 뿐이다.
Not all microtargeting is bad; arguably it can be used to help people find the things they are already looking for.
모든 미세 표적화가 나쁜 것은 아니며, 오히려 사람들이 이미 찾고 있는 것을 찾도록 도울 수 있다는 주장이 가능하다.
Marketers know, for example, that it takes up to seven engagements with an advertisement before someone is moved to make a purchase.
예를 들어, 마케터들은 누군가 구매 결정을 내리기까지 최대 7번의 광고 노출이 필요하다는 것을 알고 있다.
Microtargeting allows tailored advertisements to probe multiple times to get those seven engagements, including how often the target simply pauses over the ad.
미세 표적화는 맞춤형 광고를 여러 번 노출시켜 그 7번의 상호작용을 확보할 수 있게 해주며, 대상이 단순히 광고에서 멈추는 빈도까지 포함한다.
Microtargeting promises advertisers efficiency and effectiveness because it gathers significant amounts of data to promise accuracy.
미세 표적화는 광고주에게 많은 데이터를 수집하여 정확성을 보장함으로써 효율성과 효과성을 약속한다.
Microtargeted advertising is what enabled Meta/Facebook to dominate advertising for the last decade—the ability to push ads to people who may be interested in your product based on data that Meta/Facebook collected from users.
미세 표적화 광고는 지난 10년간 메타/페이스북이 광고 시장을 지배할 수 있게 한 원동력이었으며, 이는 메타/페이스북이 사용자들로부터 수집한 데이터를 기반으로 당신의 제품에 관심을 가질 사람들에게 광고를 전달할 수 있게 한 능력이다.
Like ammunition storage units that house potential devastation wrought by one round igniting the others around it, a data storage unit contains the potential for devastating effects.
탄약 저장소가 하나의 탄환이 주변의 다른 탄환을 점화하여 가져올 수 있는 잠재적 파괴를 안고 있는 것처럼, 데이터 저장소 또한 파괴적인 효과를 낼 수 있는 잠재력을 지니고 있다.
Data in and of itself can be inert, but when massed (enriched) or honed for a specific purpose (analytics), it can wreak havoc and render targets ineffective by taking them out of the fight.
데이터는 그 자체로는 무해할 수 있지만, 대량으로 집계되거나 특정 목적을 위해 정제되면(분석을 통해), 대상을 전장에서 이탈시키며 큰 혼란을 야기할 수 있다.
There are hundreds of stories of data being used to target people at their most vulnerable.
데이터가 사람들의 가장 취약한 순간을 노려 사용된 수백 가지 사례들이 있다.
From gambling to divorce to addiction, data can identify patterns or pattern changes in life that indicate opportunities for attack and exploitation.
도박, 이혼, 중독에 이르기까지, 데이터는 인생에서 공격과 착취의 기회를 나타내는 패턴이나 패턴 변화를 식별할 수 있다.
Collated data across these lived patterns further connects individuals to others, with the result of not only a precision round designed for the individual but also a cluster of these rounds that can damage or destroy important social relationships.
이러한 생활 패턴에 걸친 수집된 데이터는 개인을 다른 사람들과 더 연결시켜, 개인을 겨냥한 정밀한 타격뿐만 아니라 중요한 사회적 관계를 손상시키거나 파괴할 수 있는 데이터 무리를 형성한다.
The same data that allows an advertising algorithm to help a shoe company find people in the market for shoes also allows a con artist to find people particularly vulnerable to scams and fraud or worse.
신발 회사가 신발을 구입하려는 사람들을 찾도록 도와주는 광고 알고리즘이 동일한 데이터로 사기꾼이 사기나 사기 범죄에 특히 취약한 사람들을 찾아내게 할 수도 있다.
Amazon recently came under fire for its algorithm recommending a common food preservative along with other products that could be used for suicide.
아마존은 최근 자살에 사용될 수 있는 다른 제품들과 함께 일반적인 식품 보존제를 추천한 알고리즘으로 비난을 받았다.
Sodium nitrate is also widely used in food preservation—but the algorithm was not trained on data that enabled it to distinguish between someone looking for it for a legitimate purpose compared to one intended for self-harm.
질산나트륨은 식품 보존에도 널리 사용되지만, 해당 알고리즘은 이를 정당한 목적을 위해 찾는 사람과 자해를 위해 찾는 사람을 구별할 수 있도록 훈련되지 않았다.
Just as we do not store dangerous products in the vicinity of each other, nor should we accept storing dangerous data in the same proverbial closet.
우리가 위험한 제품들을 서로 가까이에 보관하지 않는 것처럼, 위험한 데이터를 같은 저장 공간에 보관하는 것도 받아들여서는 안 된다.
If we accept the analogy that data is ammunition, then the analogy for the surveillance economy—everything from apps to internet usage to location data—is a minefield.
데이터가 탄약이라는 비유를 받아들인다면, 감시 경제(앱에서 인터넷 사용, 위치 데이터까지 모든 것)는 마치 지뢰밭과 같다.
A minefield can both injure unwitting individuals who step into it and funnel people and forces to places advantageous to the opposing force when known.
지뢰밭은 이를 알지 못하는 사람들이 걸어 들어가면 부상을 입힐 수 있고, 상대방에게 유리한 장소로 사람이나 병력을 몰아넣을 수도 있다.
In marketing, funnels are used to scan for people who might be interested in a product and use a series of gates to draw them further into the sales funnel until they complete a purchase.
마케팅에서는 구매할 가능성이 있는 사람들을 찾기 위해 일련의 문을 사용하여 그들을 더 깊은 판매 흐름으로 이끌고 결국 구매를 완료하게 한다.
Think of companies that use sale items to get people into the store. Once they are in the store, the stores are designed in specific ways to increase the likelihood of additional purchases.
세일 품목을 사용해 사람들을 매장으로 끌어들이는 회사를 생각해보라. 일단 매장에 들어가면, 추가 구매 가능성을 높이기 위해 매장은 특정 방식으로 설계된다.
Minefields in real life function in a similar way, funneling people towards or away from an objective.
실제 지뢰밭은 사람들을 목표로 향하게 하거나 멀어지게 유도하는 유사한 방식으로 작동한다.
In marketing, data provides the targeting information used to identify potential targets.
마케팅에서는 데이터가 잠재적인 대상자를 식별하는 데 사용되는 표적 정보를 제공한다.
In physical minefields, mines can be indiscriminate—injuring or killing anyone who happens by—or they can wait until just the right time to detonate on a specific target as happened in the Grozny Stadium bombing in 2004 where a bomb was built into the stadium during construction.
실제 지뢰밭에서는 지뢰가 무차별적으로 작동해 지나가는 사람을 다치게 하거나 죽일 수 있고, 특정한 대상이 나타날 때까지 기다리다가 폭발할 수도 있다. 2004년 그로즈니 스타디움 폭탄 테러에서는 건설 중 스타디움에 폭탄이 설치되어 있었다.
Data can be gathered and analyzed using machine learning to determine the greatest vulnerabilities and, similar to a minefield, they can be used to broadly target, or they can be set to target a specific individual at a specific time.
데이터는 머신러닝을 통해 수집되고 분석되어 가장 큰 취약점을 식별할 수 있으며, 지뢰밭과 유사하게 광범위한 표적을 겨냥할 수 있거나 특정 시간에 특정 개인을 겨냥하도록 설정될 수 있다.
Having a single tweet or video go viral can be similar to the effect of stepping on a mine—not only a virtual mine but one with real-life consequences.
단 하나의 트윗이나 비디오가 바이럴되면 지뢰를 밟는 것과 같은 효과를 낼 수 있으며, 이는 가상의 지뢰일 뿐만 아니라 실제 삶에도 영향을 미친다.
Even more data is collected and aggregated on seemingly harmless and innocuous everyday life making it difficult to see the potential dangers.
겉보기에 무해한 일상적인 생활에서조차 더 많은 데이터가 수집되고 집계되며, 그 잠재적 위험을 인식하기 어렵게 만든다.
But if Target knows that someone is buying newborn diapers, then that data, collated with other data such as proximity to a military base, can now inform an adversarial party that there is a high likelihood of an infant in a servicemember’s home.
그러나 타겟(Target)이라는 매장이 누군가가 신생아 기저귀를 구매하고 있다는 것을 알고 있다면, 이 데이터가 군사 기지 근처의 다른 데이터와 결합될 수 있어, 적대 세력에게 군인 가정에 신생아가 있을 가능성이 높다는 정보를 제공할 수 있다.
The physical boundaries of a kinetic fight are no longer the only battlefield concerns in the information fight but now cross war-time boundaries as well.
운동 전투의 물리적 경계는 더 이상 정보 전투에서의 유일한 전장 문제가 아니며, 전쟁 시기의 경계를 넘어서게 되었다.
Children of politicians have become national news stories overnight because of their social media posts or because the content of their private data lives has been exposed to the world.
정치인의 자녀들이 소셜 미디어 게시물이나 개인 데이터가 세상에 노출됨으로 인해 하룻밤 사이에 전국적인 뉴스 이야깃거리가 되었다.
Targeting someone’s family to influence their actions is not a new tactic – the ease with which the surveillance economy enables this targeting now is what’s changed.
누군가의 가족을 표적으로 삼아 그들의 행동에 영향을 미치는 것은 새로운 전술이 아니며, 지금은 감시 경제가 이 표적화 과정을 쉽게 만들어준다는 점이 달라졌다.
DEEPLY BURIED DATA IEDS
One problem with the data as ammunition analogy is that unlike physical ammunition, which is degraded over time by the elements and the bounds of physics, data does not always suffer the same limitations.
데이터를 탄약에 비유할 때의 문제 중 하나는, 물리적 탄약은 시간이 지나면 환경과 물리적 제약에 의해 손상되지만, 데이터는 항상 같은 한계를 겪지는 않는다는 것이다.
Data, in all its forms, is collected and stored at an increasing rate, and through the advances in algorithms and artificial intelligence, collated on a scale unimaginable even twenty years ago.
데이터는 모든 형태로 수집되고 저장되며, 알고리즘과 인공지능의 발전을 통해 20년 전에는 상상할 수 없었던 규모로 집계되고 있다.
While much of that data gathering can be used for individual and collective good—reducing shopping times and finding causes of health concerns—it can also have devastating effects.
이러한 데이터 수집의 많은 부분이 쇼핑 시간을 줄이거나 건강 문제의 원인을 찾는 등 개인적 및 집단적 이익을 위해 사용될 수 있지만, 치명적인 결과를 초래할 수도 있다.
Photographs are records and digital copies of photographs can spread around the world in an instant for essentially zero cost and be collected and stored by companies building facial recognition algorithms with no legal recourse for the person associated with said face.
사진은 기록물이며, 디지털 사진 사본은 사실상 비용이 들지 않고 순식간에 전 세계로 퍼질 수 있으며, 그 얼굴과 관련된 사람에게는 법적 대응 수단이 없는 상태로 얼굴 인식 알고리즘을 구축하는 회사에 의해 수집되고 저장될 수 있다.
Data as ammunition can be loaded into the weapon at the time and place of an adversary’s choosing – meaning something you may have long forgotten about may suddenly be brought to the forefront, efficiently (re)using ammunition specifically tailored for you.
탄약처럼 취급된 데이터는 적이 선택한 시간과 장소에서 무기에 장착될 수 있으며, 이는 오랫동안 잊고 있었던 어떤 것이 갑자기 표면화되어 당신을 겨냥한 맞춤형 탄약으로 효과적으로 (재)사용될 수 있음을 의미한다.
Another limitation of the data as ammunition analogy is that most of the data that would need to be categorized along these lines is not owned or controlled by the government – it is collected and stored by commercial entities.
데이터를 탄약에 비유할 때 또 다른 한계는, 이러한 방식으로 분류되어야 할 대부분의 데이터가 정부 소유나 통제하에 있지 않으며, 상업적 기관들에 의해 수집되고 저장된다는 것이다.
However, there is a tendency to ignore or downplay the risks from ubiquitous technical surveillance. Dismissing the problem because “they already have everything” is like dismissing the bleeding wound.
그러나 만연한 기술적 감시에 따른 위험을 무시하거나 축소하는 경향이 있다. “그들은 이미 모든 것을 가지고 있다”는 이유로 문제를 간과하는 것은 마치 출혈을 무시하는 것과 같다.
We don’t dismiss risk to force or risks to mission in any other context. This, however, makes the analogy more important – we cannot ignore the risks commercial data and analytics pose to the force simply because we dismiss it as marketing data or something else harmless.
우리는 다른 맥락에서 병력에 대한 위험이나 임무에 대한 위험을 무시하지 않는다. 그러나 이러한 점이 이 비유를 더 중요하게 만든다. 마케팅 데이터나 무해한 것으로 치부하여 상업적 데이터와 분석이 병력에 가하는 위험을 무시할 수 없다.
Thinking about all data collection – commercial or otherwise - as potentially adversarial would go a long way to expanding how people think about data and risks to the force.
모든 데이터 수집—상업적이든 아니든—을 잠재적으로 적대적인 것으로 생각하는 것은 사람들이 데이터와 병력에 대한 위험을 어떻게 인식하는지를 확장하는 데 큰 도움이 될 것이다.
Data, like ammunition, is generally not as useful on its own as when combined with analytics.
데이터는 탄약처럼, 분석과 결합되었을 때 그 자체로는 별로 유용하지 않다.
To go back to the ADP 3-13, data is interpreted by the receiver. In this case, we argue that the meaning of data is created not only through its collection but also through analytics, or for what it can be used.
ADP 3-13으로 돌아가면, 데이터는 수신자가 해석하는 것이다. 이 경우, 우리는 데이터의 의미가 그 수집뿐만 아니라 분석과 그 용도에 의해 만들어진다고 주장한다.
Data is inherently biased beginning with the decision to collect what by whom and when. The meaning it takes on is created the moment it is transcribed or captured and further modified depending on what it is used for.
데이터는 본질적으로 누가, 언제 무엇을 수집할지를 결정하는 것에서부터 편향된다. 데이터의 의미는 그것이 기록되거나 포착되는 순간에 만들어지며, 그 사용 용도에 따라 추가로 수정된다.
If data is the ammunition, who has access to the data and what analytics they can run are the weapon system.
데이터가 탄약이라면, 그 데이터에 접근할 수 있는 사람과 그들이 실행할 수 있는 분석이 무기 시스템이다.
There has been reporting for more than a decade about the outrage generated when the public becomes aware of someone having access to data they were not supposed to.
일반인이 접근해서는 안 되는 데이터에 누군가가 접근한다는 사실이 알려졌을 때 대중의 분노가 발생한 지 이미 10년이 넘었다.
The scale and scope of the data should be measured by its potential and access to it should be controlled just like we control access to ammunition.
데이터의 규모와 범위는 그 잠재력에 의해 측정되어야 하며, 탄약에 접근을 통제하는 것처럼 데이터 접근도 통제되어야 한다.
In much the same way, we have procedures when there has been a breach of ammunition storage or when ammunition is improperly accounted for, but we do not have procedures for notification when commercial data is legally shared/transferred.
탄약 저장소가 침해되거나 탄약이 잘못 기록되었을 때 절차가 존재하는 것처럼, 상업적 데이터가 법적으로 공유되거나 이전될 때 이를 통보하는 절차는 존재하지 않는다.
We tend to pay attention to people who have large legitimate stockpiles of ammunition, yet we don’t blink at companies stockpiling data.
우리는 대량의 합법적 탄약을 비축하는 사람들에게 주의를 기울이는 경향이 있지만, 데이터를 비축하는 회사들에 대해서는 신경을 쓰지 않는다.
Likewise, we ignore the fine print in the terms and conditions of apps we use for personal activities and then feel exposed when we find out that the same data is available to a third party for a price.
마찬가지로, 우리는 개인 활동을 위해 사용하는 앱의 약관에 있는 세부사항을 무시하고, 나중에 그 동일한 데이터가 제삼자에게 판매될 수 있음을 알게 되었을 때 자신이 노출되었다고 느낀다.
The U.S. government is precluded from peering into citizen’s lives without probable cause and yet commercial entities can collect, aggregate, sell, and transfer deeply personal data without considering the consequences to individuals.
미국 정부는 타당한 이유 없이 시민들의 삶을 들여다보지 못하게 되어 있지만, 상업적 기관들은 개인에게 미칠 결과를 고려하지 않고도 매우 개인적인 데이터를 수집, 집계, 판매, 그리고 이전할 수 있다.
Why wouldn’t America’s adversaries be acquiring this data for use with their analytics?
미국의 적들이 이러한 데이터를 그들의 분석에 사용하기 위해 얻으려고 하지 않을 이유가 무엇이겠는가?
DIGITAL IEDS REQUIRE NEW KINDS OF FORCE PROTECTION
In Army doctrine, defense sets conditions for the offense.
육군 교리에 따르면, 방어는 공격을 위한 조건을 설정한다.
Currently, there is limited to no defense for servicemembers and other members of the total force from commercial data collection.
현재, 상업적 데이터 수집으로부터 군인 및 전력 구성원들을 보호할 방어책은 거의 없거나 매우 제한적이다.
Around the world, data and analytics are being used to speed up targeting while not necessarily ensuring accuracy.
전 세계적으로 데이터와 분석이 표적 설정을 가속화하는 데 사용되고 있지만, 반드시 정확성을 보장하는 것은 아니다.
People have lost jobs, divorced, been doxed, and harassed because a piece of data hit at exactly the right moment for malicious actors to take advantage of the algorithms deciding a story was worth amplifying.
사람들은 특정 데이터가 적시에 악의적인 행위자들에 의해 이용되어, 해당 알고리즘이 이야기를 증폭시킬 가치가 있다고 판단함에 따라 직업을 잃거나, 이혼을 당하거나, 개인정보가 노출되거나, 괴롭힘을 당한 경우가 있다.
If these things are happening to civilians, why would we think that our nation’s adversaries are not considering how to deploy these same tools during periods of heightened competition or conflict?
이러한 일들이 민간인들에게 일어나고 있다면, 우리의 적들이 경쟁이나 갈등이 고조된 시기에 동일한 도구를 어떻게 사용할지 고려하지 않고 있다고 생각할 이유가 있는가?
Why wouldn’t an adversary leverage the ability to rapidly employ data through analytics to target people in their homes?
왜 적들이 분석을 통해 데이터를 빠르게 사용하여 사람들의 집에서 그들을 표적으로 삼지 않겠는가?
This capability has already been deployed against the Uighur population and people who have been critical of China abroad.
이 능력은 이미 위구르 인구와 해외에서 중국에 비판적인 사람들을 대상으로 사용되었다.
It is now possible to leverage rapid analytics to identify people’s homes, families, and routines to target them individually at scale to reduce the ability of the military to muster forces.
이제 빠른 분석을 이용하여 사람들의 집, 가족, 일상 패턴을 파악하고, 이를 대규모로 개별적으로 표적 삼아 군이 병력을 소집할 능력을 저하시킬 수 있다.
This is the equivalent technological advancement of the machine gun in World War I, by increasing the ability to put rounds downrange.
이는 제1차 세계대전에서 기관총이 탄환을 발사할 능력을 크게 증가시킨 기술적 진보와 같다.
Leveraging digital ammunition in non-conflict spaces could be dramatically more effective in impacting readiness levels than waiting until forces are massed on a battlefield.
비전투 공간에서 디지털 탄약을 활용하는 것이 전력 집결을 전장에서 기다리는 것보다 대비 수준에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있다.
These “wounds” could render the targets just as combat ineffective as the loss of soldiers and equipment.
이러한 “상처”는 병력과 장비의 손실만큼이나 표적을 전투에서 무력화시킬 수 있다.
Using this theory, we argue that we do not have to start from scratch for policy recommendations.
이 이론을 바탕으로, 우리는 정책 권고를 처음부터 다시 시작할 필요가 없다고 주장한다.
We argue that given the framework of data as ammunition, we can then start adapting existing privacy policies, compartmentalization procedures, and data use policies to clearly articulate who should have access to what data and for what purposes, including restricting access by commercial entities to collect on servicemembers where allowed by law.
데이터를 탄약으로 보는 프레임워크를 고려하여, 우리는 기존의 프라이버시 정책, 데이터 분류 절차, 데이터 사용 정책을 조정해 누가 어떤 데이터를 어떤 목적으로 접근할 수 있는지 명확하게 설명할 수 있다고 주장한다. 여기에는 법이 허용하는 범위 내에서 상업적 기업들이 군인 데이터를 수집하는 것을 제한하는 것도 포함된다.
Current privacy policies should include requirements for commercial entities to notify individuals before the sale or sharing of their data with a third party, rather than a blanket statement in the terms and conditions.
현행 프라이버시 정책은 상업적 기업들이 데이터를 제3자와 판매하거나 공유하기 전에 개인에게 통지해야 한다는 요구사항을 포함해야 하며, 약관의 포괄적인 진술로 대신해서는 안 된다.
Buying in bulk of certain items, such as fertilizer, triggers commercial and governmental algorithms.
비료와 같은 특정 품목을 대량으로 구매하면 상업적 및 정부 알고리즘이 작동한다.
A farmer has a right to access and need for bulk fertilizer; a similar adaptation could exist for acquiring data in bulk: demonstrated need to know.
농부는 대량의 비료에 접근할 권리와 필요가 있으며, 대량의 데이터를 취득하는 것도 이와 유사하게 필요성을 입증할 수 있다.
This is part of the same language we use for access to classified information: cleared to know it and need to know.
이는 기밀 정보에 접근하기 위해 사용하는 동일한 용어의 일부이다: 알 권한이 있는 자와 알 필요성이 있는 자.
Understanding the impact of data is important for classifying that data.
데이터의 영향을 이해하는 것은 그 데이터를 분류하는 데 중요하다.
In April 2024, the White House expanded on Executive Order 13873 of May 15, 2019, and limited the sale of bulk personal data to countries of concern.
2024년 4월, 백악관은 2019년 5월 15일의 행정명령 13873을 확대하여 특정 국가에 대한 대량 개인 데이터 판매를 제한했다.
This executive order defined sensitive data as “covered personal identifiers, geolocation, and related sensor data, biometric identifiers, human’omic data (meaning data that characterizes various elements of individual human biology), personal health data, personal financial data, or any combination thereof, as further defined in regulations issued by the Attorney General,” which is to be restricted from sale to certain countries of concern.
이 행정명령은 민감한 데이터를 “개인 식별자, 위치 정보, 관련 센서 데이터, 생체 인식 정보, 인간 생물학적 요소를 나타내는 데이터, 개인 건강 데이터, 개인 금융 데이터 또는 이들의 조합”으로 정의하며, 이는 특정 국가에 대한 판매가 제한된다.
While there is still more to be done, it is significant that the executive branch is recognizing that some of the data readily available to U.S. companies may pose a serious risk to the U.S. in the wrong hands.
여전히 할 일이 남아 있지만, 행정부가 미국 기업들이 쉽게 접근할 수 있는 일부 데이터가 잘못된 손에 들어갈 경우 미국에 심각한 위험을 초래할 수 있음을 인식하고 있다는 것은 중요한 일이다.
For decades, service members used their Social Security Number for nearly every aspect of their daily military lives – which also linked them to many aspects of their civilian lives such as credit reporting, medical information, and cell phone numbers.
수십 년 동안 군인들은 일상적인 군 복무의 거의 모든 측면에서 사회보장번호를 사용해 왔으며, 이는 신용 보고서, 의료 정보, 휴대폰 번호와 같은 민간 생활의 여러 측면과도 연결되었다.
Understanding the legitimate risks of having one government identification number available to so many agencies caused the DOD to create a DOD ID number.
하나의 정부 식별 번호가 여러 기관에 걸쳐 사용되는 것의 정당한 위험성을 인식한 국방부(DOD)는 DOD ID 번호를 만들었다.
Using information to identify a person for more than one purpose is convenient, but it is also dangerous and opens us up to individual, or organizational, attacks.
정보를 여러 목적에 사용하여 사람을 식별하는 것은 편리하지만, 동시에 위험하며 개인 또는 조직적 공격에 취약하게 만든다.
This is also why, though frustrating at times, creating unique passwords for different accounts does provide a level of protection and limit access should a breach of one account database occur.
이것이 때로는 번거롭더라도, 서로 다른 계정에 대해 고유한 비밀번호를 설정하는 것이 보호 수준을 제공하고, 하나의 계정 데이터베이스가 침해되었을 때 접근을 제한할 수 있는 이유이다.
By thinking of data as ammunition, we argue that we can require both universal safety for bulk storage and practical safety for individual storage as risk mitigation.
데이터를 탄약으로 생각함으로써, 우리는 대량 저장에 대한 보편적 안전과 개별 저장에 대한 실질적인 안전을 요구할 수 있다고 주장한다.
Information warfare is a new form of contact and data is the technological advancement of this changing character of modern war—it can be purchased commercially off-the-shelf, weaponized, stored long-term, and reused in new combinations to exploit vulnerabilities both long before forces ever begin to mobilize and on the battlefield.
정보전은 새로운 형태의 접촉이며, 데이터는 현대 전쟁의 변화하는 성격에서 기술적 진보를 의미한다. 데이터는 상업적으로 구매할 수 있으며, 무기화되어 장기간 저장되고 새로운 조합으로 재사용되어 취약점을 악용할 수 있다. 이는 전력이 동원되기 훨씬 전부터 전장에서까지 이루어진다.
It is efficient and can be highly effective because of the low cost, durability, and real-time customization it provides combatants.
데이터는 비용이 저렴하고 내구성이 뛰어나며 실시간 맞춤화를 제공하기 때문에 매우 효과적일 수 있다.
Unlike the machines of war that are the domain of state actors, data and associated analytics are available widely and have a low barrier to entry – everyday activity can inadvertently provide ammunition to adversarial actors, from pop-up social media games to posting pictures of family members on significant dates.
국가 주도의 전쟁 기계와 달리, 데이터와 관련된 분석은 광범위하게 이용 가능하며, 진입 장벽이 낮다. 일상적인 활동도 적대 세력에게 탄약을 제공할 수 있는데, 이는 소셜 미디어 게임의 팝업이나 중요한 날짜에 가족 사진을 게시하는 것과 같은 행동에서 비롯될 수 있다.
Further, even if people want to protect their data, there are limited opportunities for service members or anyone without means to hire an army of attorneys to meaningfully opt out of the surveillance economy minefield.
더 나아가, 사람들이 자신의 데이터를 보호하고 싶어도 군인이나 변호사 군단을 고용할 재원이 없는 사람들에게는 감시 경제의 지뢰밭에서 의미 있게 벗어날 기회가 제한되어 있다.
Data is already ammunition purchased in broad daylight and on the black market—by friend and foe alike.
데이터는 이미 대낮에도, 암시장에서도 친구와 적에 의해 탄약처럼 구매되고 있다.
Data is the next evolution in munitions. Just as we develop Army leaders to understand how to employ specific weapons platforms and mass fires for effects, we need to start developing leaders who understand how data and analytics can be leveraged both for force protection as well as offensive actions.
데이터는 탄약의 다음 진화 단계이다. 우리가 특정 무기 플랫폼을 활용하고 대규모 화력 효과를 이해하는 군 지도자를 개발하는 것처럼, 우리는 데이터와 분석이 전력 보호와 공격적 행동에 어떻게 활용될 수 있는지를 이해하는 지도자들을 개발해야 한다.
It is foolhardy to continue to talk about being data-centric without developing leaders who understand the risks data and analytics pose to the force. It can and is being weaponized against our forces.
데이터 중심성을 이야기하면서도 데이터를 이해하는 지도자를 개발하지 않는 것은 어리석다. 데이터는 우리 군대에 대해 무기화될 수 있으며, 이미 그렇게 되고 있다.
Our would-be adversaries are already in the market and the Army would be foolish to ignore the ways that data they cannot control can become powerful weapons systems to use against their own forces.
잠재적인 적들은 이미 이 시장에 있으며, 통제할 수 없는 데이터가 자국 군대에 강력한 무기 시스템으로 사용될 수 있다는 점을 무시하는 것은 어리석은 일이다.
