사물인터넷(IoT)은 '개방형 환경에서 인터넷을 기반으로 사람, 사물, 데이터 및 프로세스를 서로 연결하여 정보를 교류하고 상호 소통하는 지능형 인프라'로서 홈 가전, 교통 물류, 건설, 에너지, 헬스케어, 사회안전 등 여러 분야에서 새로운 상품을 개발하고 공급해 창조경제의 핵심동력 가운데 하나가 될 것으로 기대된다. 그러나 네트워크, 서비스, 플랫폼/디바이스 등 기반 환경에서 다양한 개인정보 침해에 대한 위협이 존재하며 개인정보 보호와 기술 활용이라는 이슈에 관한 논의는 아직 초기 단계에 있다. 따라서 본 연구에서는 IoT 환경에서 정보주체의 민감한 개인정보에 대한 안전한 보호 정책 적용과 효율적 정보기술 활용 및 제공이 가능한 개인정보보호 프레임워크를 제안하고자 한다.
세계적으로, IT 기술의 발전 및 급격한 정보화 사회로의 변화는 정보의 디지털화를 가속시켜 왔으며, 전자상거래 등의 활성화로 여러 유형의 민감 정보가 수집, 보관, 운용되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 현재, 공공부문 및 금융뿐만이 아니라 민간부분에서도 다수의 개인정보들을 활용하고 있으며, 정보의 유출로 인한 사고도 나날이 증가하는 추세이다. 이러한 민감 정보에 대한 보안상의 문제점들의 검토와 방지를 위해, 보다 쉬운 평가관리체계 지원도구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 민간부문에서 효과적으로 적용 가능한, 기업을 위한 개인정보영향평가 관리 시스템인 E-PIAMS (Enterprise- Privacy Impact Assessment Management System)를 제안하고자 한다.
전 세계적으로 스마트폰의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 국내도 해당 기기의 사용 편의성과 이를 이용할 수 있는 다양한 앱과 서비스의 출시로 개인 사용자와 기업, 그리고 정부를 포함한 공공기관에서 스마트폰 사용이 크게 늘어나고 있다. 스마트폰의 이용실태를 살펴보면 개인의 경우 인터넷 게임, SNS, 금융 서비스를 중심으로 이용하고 있으며, 기업, 정부와 공공기관도 업무 효율화에 적극적으로 활용하고 있다. 이와 같은 개인화된 기기인 스마트폰을 이용한 사용자의 이용확대와 다양한 서비스의 증가로 인해 사용자의 공인인증서와 같은 민감한 개인 정보를 포함해서 기업, 공공기관의 정보 자산이 해당 기기에 저장 되고 있는데, 개인 정보와 가치 있는 정보를 악의적인 방법을 이용해서 유출 및 수집 하여 불법적인 이득을 얻으려는 보안 위협 및 침해가 꾸준히 증가하고 있다. 이와 같은 보안 위협의 지속적인 증가로부터 스마트폰 환경에서 사용자를 안전하게 보호하기 위한 보안 프로그램이 꾸준히 출시되고 있다. 스마트폰의 경우는 기존의 PC 보다 컴퓨팅 파위가 낮고, 실행 환경이 제약적이기 때문에 성능을 고려한 보안 프로그램의 개발이 필요하다. 이에 본 고에서는 안드로이드 기반의 보안 프로그램을 개발할 때 고려 할 수 있는 성능 향상 방법을 살펴보도록 한다.
프라이버시는 개인의 사생활이나 사적인 일이 타인에게 공개되지 않을 권리를 뜻한다. 바이오정보는 그 사람 자체에 대한 가장 사적인 개인정보로 기술이 발전함에 따라 개인 식별뿐만 아니라 개인에 대한 분석 및 판단까지도 가능하다. 개인정보보호법은 글로벌 프라이버시 원칙들을 기반으로 하여 만들어 졌으나 바이오정보보호를 위한 법제는 아직 제정되어 있지 않으며, 가이드라인으로 규정되어 있다. 이에 바이오정보를 일반 개인정보보다 더욱 민감한 정보로서 보호해야 할 시점에 이르러 바이오정보 보호를 위한 국제적인 프라이버시 논의들을 살펴보고 최근 개정된 바이오정보 보호 가이드라인을 개선할 수 있는 프라이버시 원칙들과 바이오정보의 활용을 위한 조치 사항을 제안하고자 한다.
본 논문은 추론 공격 가능성 범위를 확장하여 다수 제공자의 참여를 기반으로 개인에 관한 정보를 배포하는 환경에서의 추론공격 가능성을 고려한다. 환경의 특성상 참여자는 자신이 보유한 환자 데이터와 외부지식을 결합하여 개인의 민감한 정보를 추론할 수 있다. 또한 기존의 추론공격을 방지하는 익명화 기법은 다수 제공자 환경을 고려하지 않기 때문에 추가적인 추론 공격이 가능하다. 본 논문은 제공자에 의한 추론 공격을 보이고 이를 방지하는 기법으로 s-cohesion을 제안한다.
PC 및 스마트기기의 사용이 일반화됨에 따라, 최근 개인의 민감한 정보가 외부로 유출되는 사고가 빈번히 발생하고 있다. 그럼에도 불구하고, 일반적인 사용환경에서는 개인의 데이터가 평문 파일 형태로 관리되고 있는 실정이며, 이러한 상황에서는 공격자가 수월하게 공인인증서 및 개인정보 유출이 가능하다. 본고에서는 데이터를 보다 안전하게 저장 관리하기 위한 안전 저장장치에 대한 개념 및 기술 동향에 대하여 살펴본다. 특히, 현재까지 사용되고 있는 소프트웨어와 하드웨어 기반의 안전 저장장치 전반에 걸친 기술 동향 및 각 모듈의 특징을 분석하고 향후 연구 방향에 대하여 논한다.
공개되는 데이터에서 각 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터 익명화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분의 연구들은 익명화 요구 사항에 위배되지 않으면서, 효율적인 시간 내 레코드들을 일반화하는 기법을 중심으로 연구를 진행하고 있다. 익명화 작업이 많은 시간이 요구되는 문제임을 고려한다면, 민감한 정보에 대한 프라이버시 침해의 우려가 있는지, 익명화가 요구되는지를 미리 검사하는 것은 개인 정보 보호차원뿐만 아니라 데이터의 활용성 및 시간적 효율성 측면에서도 매우 중요하다. 또한, 그러한 침해의 우려가 있다면 어떤 유형의 공격에 취약한지를 미리 판단함으로써 그에 적절한 익명화 방식을 결정하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 민감한 속성에 대한 공격 유형을 크게 2가지로 분류한다. 그리고 데이터가 이들 공격으로부터 안전한가의 여부를 검사할 수 있는 기법을 제시하고, 불안정하다면 어떠한 공격에 취약하고 대략 어떤 방식의 일반화가 요구되는가를 제시한다. 본 연구에서는 익명화되기 전의 테이블뿐만 아니라, 익명화된 테이블, 그리고 익명화가 되었지만 삽입, 삭제로 인해 변경된 테이블도 공격성 검사 대상이 된다. 뿐만 아니라 익명화된 테이블도 민감한 정보를 제대로 보호하고 있는지 혹은 삽입 삭제로 인해 재익명화 작업이 필요한지의 여부도 본 연구의 결과로 결정할 수 있다.
영상 보안 시스템은 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있으며 보통 공적 공간 및 사적인 환경에 사용되므로, 민감한 정보나 개인 정보에 접근하거나 정보의 조작에 대한 우려가 높아지고 있다. 최근 영상 보안시스템은 분산 스마트 카메라로 발전하고 있으며 이들의 보안 문제는 네트워크 임베디드 시스템 및 센서 네트워크의 경우와 유사한 점이 있지만 개인 정보 보호 및 실시간 동작 등 스마트 카메라 네트워크만의 특별한 요구도 있다. 이러한 영상 보안 시스템의 보안 문제는 전체적인 시스템 구조의 설계에서부터 보안과 개인정보보호 이슈를 고려해하여야만 이러한 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 영상 보안 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 다룬다. 영상 보안 시스템의 일반적인 보안위험, 노드에서 문제를 분석하고 네트워크 수준에서 사용 가능한 솔루션을 제시하고 보안 요구 사항, 가능한 공격을 설명한다.
본 연구는 M-Commerce 환경에서 개인의 정보보호염려도와 구매의도와의 관계를 분석하였다. 첫째, 개인의 정보보호 염려도는 M-Commerce 환경에서도 기존의 전자 상거래와 마찬가지로 거래의도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, Westin이 분류한 PSI 그룹중 PF 그룹의 정보보호 염려도가 구매의도에 가장 민감하게 반응하는 것으로 조사되었다. 그리고 개인의 모바일 경험은 정보보호염려도와 구매의도와의 관계에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
민간과 공공이 생산해내는 정보의 홍수 속에서, 이 방대한 분량의 정보는 빅데이터로 대표되는 제4차 산업혁명시대의 핵심자원으로 간주되고 있다. 전 세계적으로 이 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 데이터의 확보와 축적, 축적된 데이터의 안전하면서도 유용하게 활용하는 방안에 대한 논의가 활발하다. 특히 보건의료 데이터는 빅데이터 기술이 활용될 가장 가치 있는 자원으로 평가되고 있다. 이러한 보건의료 데이터를 유용하게 활용하기 위해서는 분산된 보건의료 데이터를 통합하여 조사나 연구에 활용 가능한 형태로 이용자에게 제공되어야 한다. 주요 국가들이 데이터 경제의 주도권을 확보하기 위해 경쟁하는 상황에서 우리나라도 2020년 8월 「개인정보보호법」 등 소위 '데이터 3법'이 개인정보의 활용방향으로 개정되었다. '데이터 3법'의 개정은 개인정보 정의의 판단기준을 명확하게 하고, 가명정보의 개념을 도입하여 개인정보의 안전한 활용을 뒷받침하기 위한 제도적 기반이라 할 수 있다. 최근에는 그 후속 조치로 개인정보보호위원회가 '가명정보 처리 가이드라인'을 발표하였고, 보건복지부는 이와 별도로 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 발표하였다. 하지만 여전히 풀어야 할 숙제는 남아있다. 우리나라는 「국민건강보호법」에 따라 전 국민의 건강보험 가입이 의무화되어 있고, 모든 국민의 보건의료정보는 국민건강보험공단, 국민건강보험심사평가원 등 공공기관이 보유, 관리하고 있다. 이러한 데이터는 보건의료와 관한 빅데이터를 구성하게 되는데, 특히 모든 국민이 단일 건강보험에 모두 가입되어 있다는 점에서 보건의료 영역에서 빅데이터로서 그 가치와 잠재력은 어느 나라에서도 찾기 어려운 것도 사실이다. 반면 안정성의 측면에서는 그만큼 위험을 가지고 있다고 볼 수 있다. 보건의료데이터는 사람의 생명이나 신체와 직결되고 그와 관련된 수많은 민감정보를 포함하고 있어, 다른 분야보다 세심하고 보수적인 관점에서 개인정보를 보다 안전하게 보호하는 것을 전제로 그 안에서 활용이 될 수 있도록 제도가 마련되어야 할 것이다. 이 글에서는 개인정보보호위원회와 보건복지부가 제시한 '보건의료데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하기 위하여 우선 개정된 「개인정보보호법」의 주요내용을 검토하고, 그에 따라 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하여 타 법률과 충돌문제 등 그 문제점과 개선방안을 검토하였다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 그 성격상 현행 「개인정보보호법」의 해석을 보충하고, 보건의료 분야에 특화된 데이터 활용의 관점에서 「개인정보보호법」이 내다보지 못했던 상황에 관해 법의 해석·적용과 실무상의 지침을 제시하려 하였으나, 가이드라인의 제목에서 나타나듯이 '활용'에 초점을 두어 개인정보보호와 균형을 이루는 데에는 실패한 것으로 보인다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 「개인정보보호법」의 내재적인 문제점과 「의료법」, 「생명윤리법」과 충돌문제나 실효성 문제, 법률에 규정할 네용을 법률에 근거 없이 가이드라인에 담고 있는 등 아직까지 미흡한 부분이 많고, 여러 가지 문제점을 가지고 있다는 점을 확인하였다. 많은 민감 정보를 담고 있는 보건의료 데이터는 언제든지 새로운 개인정보 침해 위험이 발생할 수 있으므로, 사후관리 강화와 다양한 수준에서 데이터 활용의 영향을 평가하면서 활용에만 중점을 두는 것이 아니라 정보주체의 권리와 조화를 이룰 수 있도록 법령의 보완과 더불어 '가이드라인'도 보완해 나가야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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