IoT 시장의 안정화와 급속한 확장의 시대가 도래하고 있다. IoT 환경에서는 사물이 상황에 따라 통신의 주도권을 갖는 통신 환경이 발생할 수 있으며, 불특정 다수의 IoT 환경과의 통신이 발생하여 개인 민감정보의 철저한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 특히 IoT 환경에서는 센서 간의 통신 과정에서 개인 식별 정보를 제외한 개인의 생활 패턴, 주변 환경 정보 등의 민감한 비식별 정보의 유출로 프라이버시 침해의 우려가 증대된다. IoT로 인한 환경의 변화로 얻는 이점도 있으나, 개인의 민감정보가 자신도 모르는 사이에 빅데이터라는 명목으로 어디론가 전송되는 문제점도 있다. IoT 환경에서 센서를 통해 전송되는 개인 민감정보의 안전한 관리를 위해 초기 수집 방법과 민감정보 국외 이전 관리에 관한 사항, 그리고 2020년 8월 5일 시행되는 데이터 3법으로 IoT 환경의 비식별 개인정보의 활용의 본격적인 활성화가 예상됨에 따라 IoT 환경의 비식별 개인정보 보호 강화를 위한 사항을 제안하고자 한다.
본 연구는 정보를 빠르게 수용하고 활용하는 대학생들이 정보보호의 중요성과 건강정보에 관한 인식을 알아보고 대학교에서 개인정보보호 교육의 필요성을 확인하고자 경기도 소재 대학교 3개 학과 학생 전수를 대상으로 설문조사를 수행하였다. 조사결과 개인정보의 민감도는 민감정보, 건강정보, 일반개인정보 순으로 높았다. 민감정보는 주민번호, 주소 및 휴대전화번호에서, 건강정보는 진단명, 검사결과, 과거병력, 투약정보에서 민감하게 반응하였다. 여학생이 남학생보다, 성년이 미성년보다, 고학년일수록, 개인정보보호교육 경험자가 교육받은 적이 없는 응답자에 비하여 개인건강정보에 대한 인식수준이 높고 민감도 차이를 나타났다. 또한, 개인정보의 제공의사는 공공 및 의학연구보다 영리목적일 경우 제공불가라고 응답한 비율이 높았다. 특히 학생들은 주민번호, 성병과 같은 진단명의 공개나 과거 병력이 민감하게 반응하여 개인의 프라이버시 침해를 우려하였다. 보건 전공계열 학생이 기타 계열의 학생보다 의학연구나 교육 공공목적에 정보제공의사가 높아 교과 학습을 통해 공공목적이나 의학연구에 있어서 정보제공의 중요성에 관한 인식이 높음을 알 수 있었다. 건강정보는 개인에게 있어서 매우 민감한 정보이지만 의학 발전이나 공중보건의 측면에서 적절한 정보의 활용 또한 고려되어야 한다. 다양한 개인정보 유출 피해가 증가하고 있으므로, 정보주체로서 개인정보보호 의식 함양을 위해 대학 교양교육과정 또는 정보관련 교과목에 개인정보보호 교육을 포함시킴으로써 개인정보보호에 대한 인식수준을 높이는 것이 필요하다.
은행, 병원과 같은 기관이나 기업은 효율적인 개인별 서비스를 위해 정보주체의 동의하에 개인정보를 수집 관리하고 있다. 저장된 개인정보는 정보주체마다 민감도의 차이가 존재한다. 같은 속성정보 누출시 개인이 느끼는 민감도에 따라 프라이버시 침해정도가 다르다. 그러나 현재 기관이나 기업에서 민감도에 상관없이 일괄적으로 보호하고 있다. 이 논문에서는 정보주체의 민감한 정보 항목을 개인별정책에 반영하고 개인에 의해 지정된 민감한 개인정보 접근에 대해 엄격하게 제한하는 프라이버시 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인정보는 정보주체별로 각기 다른 키로 암호화하여 데이터베이스에 저장된다. 정보주체는 자신의 민감한 정보의 접근권한에 대한 정책을 세우며, 개인별정책과 기관 프라이버시정책에 따라 허가된 정보사용자에게 정보를 제공하므로 써 정보 접근의 통제가 가능하다.
2020년 데이터 3법의 개정으로 의료데이터의 개인정보를 가명·익명 처리하여 통계작성, 연구, 공익적 기록 보존 등의 목적으로 사용가능 하도록 하고 있다. 그러나 비식별화 한 데이터를 유전정보, 신용정보 등을 이용하여 재식별이 가능하며, 재식별 정보를 통해 개인 건강정보는 민감정보로 프라이버시 침해에 악용될 여지가 있다. 본 논문에서는 민감정보로 분리되는 개인정보의 프라이버시 보호를 위한 동형암호의 필요성을 도출한다.
본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.
최근 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 불법적인 접근 및 유출로 인하여 사회적 문제를 야기하고, 이에 따른 경제적인 파급효과와 함께 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 보안에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 또한 법령상으로도 개인의 주민등록번호, 계좌번호, 패스워드 등 개인정보가 포함된 DB에 대하여 데이터를 암호화하여 저장, 관리하도록 규정하고있다. 본 논문에서 공개 데이터베이스인 MySQL에서 이러한 개인정보 및 민감한 데이터에 대한 암호화를 통하여 데이터를 저장, 관리하는데 있어서 데이터의 속성에 따라 적절한 암호화 기법을 사용함으로써 암호화를 통한 데이터보호와 함께 속도 등의 성능상의 오버헤드와 운영, 관리상의 효율을 높이기 위하여 지원하는 암호화 기법에 대하여 알아보고, 암호화 기법별로 성능을 시험하여 데이터의 속성에 따른 최적의 암호화 방식의 적용에 대한 방안을 제시한다.
본 연구에서는 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership) CDM(Common Data Model) 구축시 개인의료정보를 보호하는 방법을 연구하였다. 제안된 방법은 HIPAA(The Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI(Protected Health Information)에 대응되는 데이터가 CDM으로 추출 되는 것을 제한하거나 식별 불능 화 처리 하는 것이다. 하지만 한국의 개인정보보호법 및 의료법에는 민감 정보의 처리 제한에 관한 내용은 존재하나 그 민감 정보가 무엇인지에 관한 명확한 규정은 없어 개인의료정보 보호를 위한 민감 정보 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HIPAA PHI를 개인정보 보호법 제23조 민감 정보의 처리 제한 기준으로 정하고 CDM데이터와 매핑 하였다. 본 연구를 통해 CDM구축 시 발생되는 개인의료 정보 보호문제에 대한 해결 방법을 제시함으로써 국내 CDM구축 확산에 기여할 것으로 예상된다.
전자상거래의 발달로 인해 옥션과 같은 쇼핑몰은 효율적인 서비스를 위해 고객의 개인정보를 수집하고 관리하고 있다. 하지만 옥션의 개인정보 유출로 인해 그 피해가 기업이미지 손상뿐만 아니라 유출된 정보주체인 개인까지 피해를 주고 있다. 기관과 기업에서 개인정보를DB에 평문상태로 저장하고, 역할기반 접근제어기술을 이용하여 개인정보를 보호하고 있지만 DB관리자의 권한만 획득하면 옥션과 같이 개인정보가 쉽게 유출된다. 또한 역할기반 접근 제어기술은 정보주체의 민감한 정보에 대한 보호기술로 적합하지 않다. 이 논문에서는 정보 주체가지정한 민감한 정보를 암호화하여 DB에 저장하고, 정보주체의 개인별 정책에 따라 자신의 정보에 대한 접근을 엄격하게 제한하는 개인별 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법을 통해 DB관리자로부터 안전하고, 개인정보 보호기술인 역할 기반 접근제어의 문제점을 보완하여 정보주체의 자기정보 제어권을 가진다.
원문정보공개 서비스를 개시한 후 한해 천만 건에 가까운 전자 결재문서가 온라인을 통해 공개되고 있다. 하지만 대량의 전자결재문서를 정보공개 업무담당자가 모두 확인하여 원문정보공개 서비스를 수행하는 것은 현실적으로 불가능한 상황이다. 이에 따라 최근 일부 공공기관에서는 개인정보 필터링 도구를 활용하여 문서 생산단계에서 정형화된 개인정보를 필터링하고 있으나 비정형화된 민감정보는 관리되지 않고 있다. 본 연구에서는 원문정보공개 지원을 위해 사용 중인 필터링 도구 분석을 통해 필터링 도구의 고도화 방향을 설정하였으며, 필터링 도구 활용단계가 추가된 결재문서 본문 작성과 원문정보공개 프로세스를 재설계하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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