빅데이터 - 분석 기획 - 빅데이터의 이해

개인정보 비식별화의 개요

정보의 집합물에서 개인을 식별할 수 있는 요소를 전부 또는 일부 삭제하거나 대체 등의 방법을 통해 개인을 알아볼 수 없도록 하는 조치

비식별 정보는 개인정보가 아닌 정보로 추정
정보 주체로부터의 별도 동의 없이 해당 정보를 이용하거나 제3자에게 제공 가능
불특정 다수에게 공개되는 경우, 다른 정보를 보유하고 있는 누군가에 의해 해당 정보주체가 식별될 가능성이 있으므로 비식별 정보의 공개는 원칙적으로 금지

단계	조치사항	데이터
사전 검토	- 개인정보에 해당하는지 여부 검토 - 개인정보가 아닌 것이 명백한 경우 법적 규제 없이 활용	개인정보, 식별정보
비식별 조치	- 정보 집합물(데이터 셋)에서 개인을 식별할 수 있는 요소 기준 - 요소의 전부 또는 일부를 삭제하거나 대체하는 등의 방법 활용 - 개인을 알아볼 수 없도록 하는 조치	가명, 총계, 삭제, 범주화, 마스킹
적정성 평가	- 다른 정보와 쉽게 결합하여 개인을 식별할 수 있는지 평가 - '비식별 조치 적정성 평가단'을 통해 평가	k-익명성, l-다양성, t-근접성
사후 관리	- 비식별 정보 활용 과정에서 재식별 방지를 위해 필요한 조치 수행	관리적/기술적 보호조치

* k-익명성 : 동일한 값을 가진 레코드를 k개 이상으로 하여 특정 개인을 식별할 확률을 1/k로 함

* l-다양성 : 각 레코드는 최소 1개 이상의 다양성을 가지도록 하여 동질성 또는 배경지식 등에 의한 추론을 방지

* t-근접성 : 전체 데이터 집합의 정보 분포와 특정 정보의 분포 차이를 t 이하로 하여 추론 방지

가명 처리
- 개인정보 중 주요 식별 요소를 다른 값으로 대체하는 방법
- 값을 대체 시 규칙이 노출되어 역으로 쉽게 식별할 수 없도록 주의
- 예시 : 피카츄, 20세, 서울 거주, 서울대 재학 > 라이츄, 20대, 서울 거주, 티스토리대학 재학
총계 처리
- 데이터의 총합 값을 보여주고 개별 값을 보여주지 않는 방법
- 특정 속성을 지닌 개인으로 구성된 단체의 속성 정보를 공개하는 것은 그 집단에 속한 개인정보를 공개하는 것과 마찬가지이므로 주의
- 예시 : 피카츄 150cm, 라이츄 155cm, 파이리 153cm > 포켓몬 평균키 153cm
데이터 삭제
- 데이터 공유나 개방 목적에 따라 데이터 셋에 구성된 값 중 필요 없는 값 또는 개인식별에 중요한 값을 삭제하는 방법
- 예시 : 주민등록번호 900413-2345678 > 90년대생 여성
데이터 범주화
- 데이터의 값을 범주의 값으로 변환하여 값을 숨기는 방법
- 예시 : 피카츄, 5세 > 전기타입 포켓몬 1~10세
데이터 마스킹
- 개인을 식별하는데 기여할 확률이 높은 주요 식별자를 보이지 않도록 처리하는 방법
- 남아 있는 정보만으로 개인을 식별할 수 없어야 함
- 공개된 다른 정보와 결합하더라도 특정 개인을 식별할 수 없어야 함
- 예시 : 피카츄, 20세, 서울 거주, 서울대 재학 > 피ㅇㅇ, 35세, 서울 거주, ㅇㅇ대 재학