데이터 3법과 개인정보보호

1. 개인정보 활용과 데이터 3법

1-1) 데이터3법 이해

법령의 위계

• 상위법 우선 법칙 : 상위법 우선 적용
• 특별볍 우선 법칙 : 특별볍 우선 적용
• 신법 우선 법칙 : 신법 우선 적용

데이터 3법 개정 주요 내용

• 개인정보보호법(일반법)
  • 가명정보의 처리에 관한 특례 신설
  • 개인정보보호위원회 중앙행정부처로 출범
• 정보통신망법(특별법)
  • 개인정보보호 관련 규정 이관(정보통신망법 -> 개인정보보호법)
  • 온라인 관련 감독 기능 이관
  • 정보통신서비스의 안전한 이용환경 조성 항목으로 변경유지
• 신용정보법(특별법)
  • 신용정보주체 동의 없이 가명정보 처리 가능
  • 본인신용정보관리업 도입
  • 개인정보 자기결정권 도입

법 개정 주요 사항

• 개인정보 보호체계 일원화
• 데이터 이용 활성화
• 개인정보처리자 책임성 강화

개인정보보호위원회 격상

• 개인정보 보호 기능의 분산
  • 개인정보보로위원회
  • 행정안전부
  • 방송통신위원회
    

데이터 이용 활성화

EU GDPR 적정성 결정 전후 비교

1-2) 데이터 활용과 사회적 이슈

금융 마이데이터

마이 데이터 : 개인의 본인정보를 적극 관리 통제하고, 이를 원하는 서비스에 주도적으로 활용하는 것
공공 마이데이터

2. 개인정보와 가명정보의 이해

2-1) 가명정보 개념의 이해

가명정보란?

• 가명정보의 가치 : 개인정보보호 보장+가명정보 간 결합 > 새로운 가치 창출
  
  개인정보 : 살아있는개인에관한정보로서, 성명, 주민등록번호및영상등을통하여 개인을알아볼수있게하는정보
  가명정보 : 개인정보를 가명처리함으로써 원래의상태로 복원하기위한 추가 정보의사 용/결합없이는 특정개인을 알아볼수없는 정보
  익명정보 : 시간/비용/기술등을 합리적으로 고려할때 다른정보를 사용하여도 더이상 개인을 알아볼수없는 정보

개인정보 침해 위험성 vs 데이터 유용성

• 개인정보 비식별 처리는 프라이버스 보호와 데이터 유용성 측면의 상대성을 고려한 최적의 접점을 찾는 것이 중요
  

개인정보 속성 분류

• 식별정보 : 고유식별정보, 성명, 휴대전화번호, 의료기록번호 등 외부 연계를 목적으로 생성된 정보
• 식별가능정보 : 성별,나이,국적,혈액형,신장,몸무게 등 가명정보처리자의 입장에서 개인을 알아볼수 있는 정보
• 일반정보 : 식별정보와 식별가능정보를 제외한 나머지 모든 정보(민감정보, 일반정보)

개인정보

가명정보

• 성명, 전화번호, 성별 생년월일을 조합하여 가명처리 기법 중 하나인 해시함수를 적용
• 식별자는 삭제하고 개인식별가능정보는 활용하되 개인식별 가능성이 높은 성벼르 생년월일 등은 일반화 처리 가능

익명정보

• 식별자는 삭제, 개인식별가능 정보 중 다른속성과 결합할 때 개인 식별 가능성이 높은 '성별'은 직접 알아볼수 없도록 코드 형태로 변환
• 개인식별가능정보 중 다른 속성과 결합할때 개인 식별 가능성이 높은 '생년월일'은 삭제하고 연령대로 범주화

추가정보

: 가명처리 과정에서 생성 또는 사용된 정보로서 특정 개인을 알아보기 위하여 사용-결합될 수 있는 정보

특이정보

: 가명정보 중 재식별 가능성에 취약한 정보

개인정보 vs 가명정보 vs 익명정보

2-2) 식별 가능성

2-3) 가명정보 처리 특례법

제28조의2

: 통계작성,과학적연구,공익적기록보존 정보주체의동의없이 가명정보를처리할수있다.

제28조의3

: 서로다른개인정보처리자간 가명정보의결합은 지정된전문기관이수행해야한다.

제21조

: 개인정보처리자는 보유기간의경과,개인정보의 처리목적달성,가명정보의 처리 기간 경과등 그 개인정보가 불필요하게 되었을때에는 지체없이 그개인정보를 파기하여야한다.다만,다른법령에따라 보존하여야하는 경우에는 그러하지 아니하다.

제28조의4

제28조의5

: 특정개인을 알아보기위한 목적으로 가명정보를 처리해서는 아니된다

제28조의7

가명정보는 개인정보파기/열람/정정∙삭제,처리정지,유출통지,이용내역통지 등의 규정을 적용하지 아니한다

3. 가명정보 처리 가이드라인의 이해

3-1) 가명정보 관련 이슈사항

정부기관 데이터 활용의 어려움

데이터를 소유하는 기관과 보유하고 있는 기관이 다르기 때문에
허락과 협의에 시간이 오래걸림.

다양한 법제의 어려움

"가명정보 활용시 다양한 법제가 적용되며 이에 따른 어려움이 발생"

결합 시 결합률이 떨어짐

3-2) 가명정보 처리 가이드라인

가명정보 관리체계 수립지원

법적 요구사항 준수를 위한 절차 마련

가명정보 관련 제도(총괄)

가명정보관련 가이드라인

3-3) 가이드라인별 가명정보처리

3-4) 가명정보관련 기관 소개

4. 가명처리 및 결합 절차

4-1) 가명처리 절차

가명처리 및 가명정보 처리

가명처리 : 개인정보의 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 과정
가명정보 처리 : 가명처리를 통해 생성된 가명정보를 이용-제공 등 활용하는 행위

• 사전준비 > 위험성검토 > 가명처리 > 적정성 검토 > 안전한 관리

4-2) 비정형데이터 가명처리

개요

• 데이터 수요가 정형데이터(수치)에서 비정형데이터로 변화
• 비정형데이터도 가명정보 특례를 통해 정보주체 동의없이 가명처리하여 AI 연구개발 등에 활용 가능

비정형데이터 가명처리-활용의 특수성 및 고려사항

• 개인식별성 판단의 어려움
• 가명처리 기술의 불완전성
• 재식별 공격 위험

비정형데이터 가명처리 기본원칙

• 데이터 처리 목적-환경 등을 종합적으로 고려하여 개인식별 위험성이 있는 정보를 판단하고, 합리적인 처리 방법-수준 설정
• 가명처리 기술의 한계 등을 보완하기 위해, 사전 준비단계부터 위험성을 충실히 검토하고 적절한 안전조치를 수행
• 데이터 복원기술 발달 등에 대응하여, 가명처리된 비정형데이터 활용 시 관련 시스템-SW의 접근-사용 제한 등 통제방안 마련

4-3) 가명정보 결합

가명정보 결합 유형

• 가명정보 결합은 결합신청자 간의 공통되는 결합키에 의해 이루어짐
• 결합신청자가 결합 후 활용할수 있는 정보는 공통 결합된 정보,확대/잔여 결합된 정보로 확대됨

가명정보 결합 및 반출 흐름도

가명정보 결합 및 반출 세부절차

가명정보 결합

• 결합률 확인 : 가명정보 결합 전 또는 결합과정에서 결합되는 가명정보의 수를 확인하는 정차
• 추출 : 가명정보 결합 과정에서 결합전문기관에 전송하는 정보를 최소화하기 위하여 결합키관리기관에서 결합 대상 정보의 추출에 필요한 일련번호를 요청하는 것
• 모의결합 : 가명정보 결합의 유용성을 미리 확인하기 위해 가명정보 결합 전 결합전문기관과 협의하여 결합전문기관에 일부 가명정보의 결합을 요청하는 것

5. 가명처리 기술의 이해

5-1) 개인정보데이터(자료형태)이해

개인정보 속성 분류 목적

개인정보 속성 분류

개인정보 자료 일반적 자료 형태

자료 형태로 데이터 분석

특이정보 관찰 방법

특이정보 관찰 방법

• 수치형 데이터 관찰방법

  • 3시그마 규칙
    : 정규분포 형태의 데이터 분포에서 3시그마를 벗어나는 데이터는 특이치로 판단
    

  • 1.5*IQR 방법
    : Q1에서 하단으로 벗어난값과 상단으로 벗어난 값을 특이치로 판단
    

• 범주형 데이터 관찰방법
  

5-2) 가명처리 기술 이해

가명처리 기술 이슈

• 기존 비식별 기술의 한계
• 가명처리 기법

5-3) 가명처리 가이드라인의 기술분류

개요

• 공용된 언어를 쓰는것이 알아보기 쉬움
  

5-4) 가명처리 가이드라인의 기술상세

삭제기술 : 선택된 항목을 제거하는 기술

• 삭제
• 부분삭제
• 행 항목 삭제
• 로컬 삭제
• 마스킹 : 특정항목의 일부 또는 전부를 공백 또는 문자로 대체

통계도구 : 데이터의 전체 구조를 변경하는 통계적 성질을 가진 기법

• 총계처리
• 부분총계

일반화기술=범주화 : 특정한 값을 상위의 속성으로 대체

• 일반 라운딩
• 랜덤 라운딩
• 제어 라운딩
• 상하단 코딩
• 로컬 일반화
• 범위 방법 : 수치 데이터를 임이의 수 기준의 범위로 설정하는 기법
• 문자데이터 범주화 : 문자로 저장된 정보에 대해 상위의 개념으로 범주화하는 기법

암호화 : 정보 가공시 일정한 규칙의 알고리즘을 적용하여 대체

• 양방향 암호화
• 일방향 함호화 - 암호학적 해시함수 : 결합키 생성에 활용
• 순서보존 암호화 : 원본정보와 암호값의 순서가 동일하게 유지
• 형태보존 암호화 : 원본정보와 암호화된 암호값의 형태가 동일
• 동형 암호화 : 암호화된 상태에서의 연산이 가능
• 다형성 암호화 : 제공하는 곳마다 다른 가명정보를 가지고 있음

무작위기술 : 속성의 값을 원래의 값과 다르게 변경

• 잡음 추가 : 개인정보에 잡음을 추가하는 방법
• 순열 : 기존 값은 유지하면서 개인이 식별되지 않도록 데이터를 재배열하는 방법
• 토큰화 : 개인식별 정보를 토근으로 변환후 대체
• 난수생성기 : 임의의 숫자로 대체
• 표본추출=샘플링
  • 표본에 무작위 레코드 추출등의 기법을 통해 모집단의 일부를 분석하여 전체에 대한 분석을 대신하는 기법
    
• 해부화 : 한개의 데이터셋을 2개의 데이터셋으로 분리하는 기술
• 재현데이터=합성데이터 : 원본과 비슷한 데이터를 생성하는 기법

6. 가명처리 기법 실습