목차
개인정보 비식별화란
오늘날의 디지털 시대에 개인 정보는 가장 귀중한 상품 중 하나입니다. 개인 정보를 기밀로 안전하게 유지하는 것이 중요하며, 특히 의료 기록, 금융 세부 정보 및 사회 보장 번호와 같은 민감한 정보의 경우 더욱 그렇습니다. 비식별화는 개인의 개인 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 연구 또는 기타 목적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 또는 문서에서 개인 정보를 제거하는 과정입니다.
개인정보 비식별화 조치
가명처리
가명처리는 이름, 주소, 주민등록번호 등의 식별자를 가명 또는 가짜 이름으로 대체하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이렇게 하면 개인의 신원과 처리 중인 정보가 분리되어 개인의 사생활을 보호하는 데 도움이 됩니다.
그러나 가명이 다른 정보와 결합되어 잠재적으로 개인을 재식별할 수 있기 때문에 가명 처리가 절대 안전한 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 개인정보 가명화와 관련된 위험 수준을 고려하고 재식별 위험을 최소화하기 위해 암호화 및 접근 제어와 같은 추가 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다.
총계처리
총계 처리는 여러 개인의 데이터를 단일 총계 표현으로 그룹화하고 요약하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이 프로세스는 개인 수준의 세부 정보를 제거하고 개인을 재식별할 가능성을 제거합니다.
총계 처리는 개인의 신원을 노출하지 않고 대규모 데이터 세트의 추세와 패턴을 이해하는 것이 목표인 연구, 마케팅 및 기타 분야에서 일반적으로 사용됩니다. 총계 처리는 개인 수준의 데이터가 의도한 목적에 필요하지 않은 경우에만 사용해야 한다는 점에 유의해야 합니다.
데이터 삭제
데이터 삭제는 시스템 또는 장치에서 정보를 영구적으로 제거하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이 방법은 일반적으로 장치나 시스템이 더 이상 필요하지 않을 때 사용되며 목표는 포함된 개인 정보에 액세스하거나 복구할 수 없도록 하는 것입니다.
데이터 삭제는 장치의 데이터를 0과 1로 여러 번 덮어써서 원래 정보를 복구할 수 없게 만듭니다. 일부 데이터 삭제 도구에는 데이터가 완전히 삭제되었음을 입증하는 인증도 포함되어 있어 의료 및 금융과 같은 규제 산업에서 유용할 수 있습니다.
데이터 범주화
데이터 범주화는 개인 정보를 다른 범주 또는 민감도 수준으로 그룹화하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 조직에서 가장 민감한 정보의 보호에 우선 순위를 지정하면서 합법적인 목적을 위해 덜 민감한 정보를 처리할 수 있습니다.
데이터 분류는 철저한 위험 평가를 기반으로 해야 하며 정기적으로 검토하여 관련성 및 최신 상태를 유지해야 한다는 점에 유의해야 합니다. 개인 정보의 분류는 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 개인 정보 및 데이터 보호법과도 일치해야 합니다.
데이터 마스킹
데이터 마스킹은 원본 정보를 가리거나 더미 또는 마스킹된 데이터로 대체하여 개인 정보를 비식별화하는 방법입니다. 마스킹된 데이터는 원래 데이터와 유사하게 보이도록 설계되었지만 민감하거나 식별 가능한 정보는 포함하지 않습니다.
데이터 마스킹은 텍스트, 숫자 및 날짜 값을 포함하여 다양한 유형의 데이터에 적용할 수 있습니다. 민감한 데이터를 테스트 목적으로 사용해야 하지만 무단 액세스로부터 보호해야 하는 테스트 및 개발 환경에서 일반적으로 사용됩니다.
관련 글
아래의 빅데이터 분석기사 카테고리에서, 빅데이터에 관한 글 또는 분석기사 준비를 위한 글을 보실 수 있습니다.
'자격증/빅데이터분석기사' 카테고리의 글 목록
모든 분야의 정보를 담고 있는 정보의 호텔입니다. 주로 컴전기입니다.
jkcb.tistory.com