사회가 발전함에 따라 개인정보의 의미는 인격권과 재산권이 혼재된 새로운 의미로 그 범위가 확대되고 있다. 개인정보의 범위에는 SMS, 음성통화 내역, 사진, 영상 등 개인을 식별해 프라이버시를 침해할 수 있는 정보를 비롯해 마케팅에 활용 가능한 주민등록번호, 계좌번호, 카드번호, 거래내역, 신용정보 즉, 경제적인 효용(편익)을 얻기 위해 기업에게 제공하는 식별정보 등이 모두 개인정보에 포함된다. 최근 발생한 일련의 개인정보 유출사고와 법적 공방은 개인과 관련된 다양한 정보를 보호하기 위해 기업이 추가적인 조치가 필요하다는 것을 의미한다. 하지만 기업이 개인정보를 보호하기 위해서는 기존 방화벽으로 대표되는 외부와 내부를 차단하는 보안에 대한 관점 및 체계로는 한계를 지닌다.
개인정보 보호법 제2조는 개인식별정보, 비밀정보 및 바이오 정보 등을 개인정보로 정의하고 제29조에서 개인정보에 대한 불법열람 및 유출을 방지하기 위해 적정한 수준의 기술적, 관리적, 물리적 안전조치를 취해야 하는 것으로 명시하고 있다. 정보통신망법 제28조 제1항, 시행규칙 제9조, 방송통신위원회 고시에서도 이에 관해 규정하고 있다. 이를 만족하기 위해서 개인정보의 안전성 확보조치를 취해야 하는 공공기관이나 기업들 등의 주체들이 기술적 조치를 적용하고, 이를 지속적으로 운영하고 관리하기 위해 적극적인 방안을 수립하고 실천해 나갈 것이 요구된다. 기술적 안전성 확보는 개인정보에 대한 암호화, 암호화키에 대한 안전한 관리와 운용, 개인정보 열람에 대한 접근제어와 감사를 제공하는 개인정보 보호수준을 도입함으로써 가능하다. 이 논문에서는 개인정보의 기술적 안전성 조치로서 핵심요소인 개인정보의 암호화에 대해서 다양한 기술을 분석하고자 한다. 이는 개인 정보 보호의 기술방안을 선택하는데 있어 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 해킹 등으로 인한 대량 개인정보 유출 사고로 인한 계속됨에 따라 개인정보보호 법제도 측면에서 변화가 시작되고 있다. 지금까지는 사고원인을 분석하여 기술적, 관리적으로 미흡한 부분을 보완하는 기업의 보호조치의무를 강화하는 방식이었으나, 최근에는 보다 근본적으로 개인정보 수집을 최소화하고 사고를 적극적으로 예방하려는 다양한 신규 제도가 만들어지고 있다. 따라서 새롭게 도입되는 개인정보보호제도의 의미와 주요 내용을 살펴보고 기업이 새로운 제도에 대응하는 전략을 고찰하고자 한다.
오늘날 빅데이터, AI, IoT 동 IT기술이 발달함에 따라 기업들은 다양하고 수많은 정보를 수집 축적하고 있다. 특히, 개인정보에 대해 습득 및 취급이 쉬워져 기업들은 대량의 개인정보를 보유하고 있다. 이로 인해, 해킹, 내 외부 직원의 고의 및 실수 등으로 발생하는 개인정보 유출 사고는 우리 사회에 큰 문제이다. 정부 및 유관기관은 개인정보보호법, 개인정보 안전성 확보조치기준 등 법령을 마련해 개인정보를 안전하게 처리하기 위한 최소한의 가이드라인을 제시하여 공공기관 및 민간기업이 개인정보를 안전하게 처리하도록 유도하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 개인정보 유출 사고는 해마다 빈번하게 일어난다. 본 논문은 이기종 개인정보보호 솔루션의 유기적인 통합 방안과 운영방안 등을 고안하여 개인정보보호통합시스템 설계를 통해 효과적인 개인정보 유출 사고 방지에 이바지하고자 한다.
국내 빅데이터 산업 활성화를 위해 2016년 6월 정부부처 합동으로 개인정보 비식별 조치 가이드 라인을 발간하였다. 이 가이드라인은 현행 개인정보보호 관련 법령 하에서 개인정보를 보호하면서 사업자의 빅데이터 분석을 보다 활성화하고자 하려는 목적이 있다. 이 가이드라인은 국내의 엄격한 개인정보보호법 하에서 전자정부 선진국을 위한 정보환경을 조성하고자 하는 것이다. 다만, 이러한 가이드라인의 내용 중 비식별 조치 절차, 제도 및 정보집합물 결합 방법에 불합리한 부분이 있다면 빅데이터 산업 활성화의 걸림돌이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 가이드라인의 비식별 조치 및 결합 방법 및 절차 중 개선이 필요하다고 생각되는 적정성 평가, 비식별 조치 지원 및 결합 임시대체키 생성 방법을 살펴보고 각각에 대해 해결 방안을 제시한다. 그리고 이러한 해결 방안이 어떻게 핀테크 산업 활성화에 도움이 되는지 알아본다.
최근 들어 개인정보 유출 사고가 빈번히 발생하고 있어, 개인정보 보호를 위한 법제도적 대책뿐만 아니라 기술적 보호대책의 강화가 요구되고 있다. 그러나 국가마다 지역마다 서로 다른 개인정보보호관련 법 제도적 요구사항의 상이는 서로 다른 보호조치 수준을 초래하며, 이는 궁극적으로 국가 간 또는 지역 간 개인정보의 자유로운 이전의 커다란 장애물이 되고 있다. 따라서 글로벌하게 합의된 프라이버시 원칙이 요구되었으며, 이에 기반을 둔 보호대책(control)의 개발이 필요하게 되었으며, 이 보호대책은 기업에 의해 수립되는 개인정보보호관리체계 (PIMS, personal information management system)의 인증 기준이 되며, 개인정보관리체계의 인증은 국가간 개인정보보호의 원만한 이동을 가능케 할 것이다. 본 논문에서는 각각 경제협력개발기구(OECD), 아시아태평양경제협력기구(APEC), 그리고 국제표준화 기구인 ISO/IEC, 그리고 한국 정보통신기술협회(TTA) 정보통신단체표준에서 정의된 프라이버시 원칙을 살펴보고, 각 프라이버시 원칙을 비교한다. 또한, 최근 구글의 개인정보통합관리에 대응할 수 있는 비연결성(unlikability) 원칙을 포함한 추가적인 프라이버시 원칙도 제시한다. 참고로 본 논문의 내용은 TTA 표준[4] 개발 시에도 반영 되었다.
정보화 및 인터넷의 급속한 발전에 따라 개인정보를 취급하는 기업에서 개인정보의 안전한 취급 관리를 위한 조치를 취하지 않아 개인정보가 유출되고 오 남용되는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 이에 국내에서는 개인정보주체의 프라이버시 보호와 피해를 줄이기 위해 개인정보보호 관련 법제를 강화하고 관련 법제를 바탕으로 개인정보처리자가 개인정보를 보호하기 위한 안전성 확보조치 기준을 마련하고 따르도록 하고 있다. 그러나 개인정보의 안전성 확보조치 기준항목의 경우 각 개인정보 처리 기업의 특성 및 항목별 중요도에 따른 우선 적용 기준 등이 고려되지 않아 이행에 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 개인정보의 안전성 확보조치 기준들의 세부적인 사항들을 기존 문헌 연구와 관련 법률을 통해 평가 기준을 도출하고, 평가 기준의 정량화 및 계층화를 위해 KJ (Kawakita Jiro) 기법을 이용하여 유사기준 항목의 통합 및 그룹화를 하여 계층구조를 생성한다. 이렇게 생성된 계층 구조를 AHP (Analytical Hierarchy Process) 기법을 이용해 전문가 대상으로 가중치 산정하여 기업에서 보다 합리적이고 효율적인 개인정보보호를 위한 우선순위 제안을 목적으로 한다.
대량 개인신용정보 유출 사고의 심각성을 인지한 정부는 "징벌 최고 수준"의 조치를 취하며 규제강화에 대한 의지를 나타냈다. 이러한 개인정보 유출에 대한 규제강화 조치는 개인의 재산과 생명을 보호하기 위해 CCTV 영상, 사생활 정보, 개인정보 등의 다양한 개인정보를 상시 접하고 있는 민간경비산업에도 개인정보 유출 사고가 발생한다면 예외 없이 적용될 것이다. 이에 이 연구는 민간경비업체들의 서비스 이용자에 대한 개인정보보호 관리 등의 실태를 파악하고 비교하여 문제점에 대한 개선방안을 제안하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 개인정보보호와 관련한 운영자 또는 관리자의 적극적 정보 수집 활동이다. 둘째, 개인정보보호를 중소민간경비업체들이 할 수 있도록 상담 또는 프로그램 등의 도구의 제공이다. 셋째, 종사자 및 업체 운영자에 대한 개인정보보호 교육문제 해결을 위한 경비협회의 적극적인 개인정보보호 관련 교육제도의 개선이다.
4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.
개인정보관리체계 [1,2] 를 구축하기 위해서는 관리체계를 위한 요구사항과 프라이버시 통제가 필요하다. 국내에서 시행되고 있는 개인정보관리체계도 요구사항과 개인정보 전주기동안의 프라이버시 보호조치에 근거해 시행하고 있다. 빅데이터 환경에서는 개인정보를 처리하기 위한 비식별화 기법(de-identification technique)이 요구된다. 그리고 온라인 사용자 친화적 고지 및 통보 방법이 필요하다. 국제표준화위원회/전기위원회 합동위원회 1의 정보보호기술연구반 신원 관리 및 프라이버시 작업반 (ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 5)에서는 개인정보보호를 위한 여러 가지 국제표준을 개발하고 있다[20],[21],[22],[30]. 본 논문에서는 작업반 5에서 2017년 4월 뉴질랜드 해밀턴 SC27 회의에서 논의된 개인정보보호 관련 주요 표준화 이슈와 대응 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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