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비식별 처리 분야의 국제 표준화 동향

  • 최지선;이예원;오용석;임형진
    • 정보보호학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.13-18
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    • 2019
  • 우리나라 정부는 2016년, 현행 개인정보보호 법령의 틀 내에서 데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 관계부처 합동 <개인정보 비식별 조치 가이드라인>을 마련하여, 비식별 조치를 위해 사업자 등이 준수해야 할 비식별 조치 기준을 제시하였다. 그 후 국내에서는 조화로운 방향으로 개인정보보호와 활용을 이루기 위해 다양한 노력이 있었고 이와 관련하여, 본고에서는 국내 비식별 조치 추진현황 및 2016년 이후 한국 주도로 개발 중인 국제표준 2건 등 비식별 처리 분야의 국제표준화 동향을 살펴본다.

A study on the method of measuring the usefulness of De-Identified Information using Personal Information

  • Kim, Dong-Hyun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.11-21
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    • 2022
  • 국내외에서 개인정보의 안전한 활용을 위한 비식별 조치에 대한 관심이 높아지고 있으나 불충분한 비식별 조치 및 추론 등을 통해 비식별 정보가 재식별되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 보완하고 비식별 조치 신기술을 발굴하기 위해 비식별 정보의 안전성과 유용성을 경진하는 대회를 국내와 일본에서 개최하고 있다. 본 논문은 이러한 경진대회에서 사용되고 있는 안전성과 유용성 지표를 분석하고 보다 효율적으로 유용성을 측정할 수 있는 새로운 지표를 제안하고 검증하고자 한다. 비식별 처리 분야에 수학 및 통계 분야의 전문가가 현저히 부족하여 많은 모집단을 통한 검증은 할 수는 없었지만 신규 지표에 대한 필요성과 타당성에 대해 매우 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다. 우리나라의 방대한 공공데이터를 비식별 정보로 안전하게 활용하기 위해서는 이러한 유용성 측정 지표에 대한 연구가 꾸준히 진행되어야 하며, 본 논문을 시작으로 보다 활발한 연구가 진행되길 기대한다.

개인정보 비식별 조치와 결합 개선을 통한 핀테크 시장 활성화 (Fintech Industry Invigoration by the De-identification and Linkage Reform of Personal Information)

  • 오원겸;박대우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.340-343
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    • 2016
  • 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.

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가명정보 Life-Cycle에 대한 위험 분석을 통한 관리적/기술적 보호조치 방안에 대한 연구 (Research on technical protection measures through risk analysis of pseudonym information for life-cycle)

  • 차건상
    • 융합보안논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.53-63
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    • 2020
  • 개인정보보호법 등 데이터 3법 개정에 따라 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등을 위해서는 정보주체의 동의 없이 가명정보 처리가 가능하며 개인정보와 달리 개인정보 유출통지 및 개인정보 파기 등의 법적용 예외조항을 두고 있다. 가명정보는 국가별로 가명처리에 대한 기준이 상이하며 국내에서도 개인정보 비식별 조치 가이드라인에 비식별조치와 익명화를 동일시하고 있다는 점에서 개정이 필요하다 할 것이다. 본 논문에서는 4차 산업혁명에 따라 개인정보의 활용에 초점을 두고 새롭게 도입된 가명정보의 안전한 활용을 위해 가명정보의 개념을 살펴보고 국내외 비식별조치 기준과 가명정보의 생성/이용/제공/파기 단계에서 법 또는 시행령(안)의 주요내용 검토를 통해 향후 추진되는 관리적/기술적 보호조치 방안에 대한 제언을 하고자 한다.

개인정보 비식별화 현황 및 비식별 조치 가이드라인 보완 연구

  • 손지민;신민호
    • 정보보호학회지
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    • 제33권6호
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    • pp.89-109
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    • 2023
  • 최근 AI와 로봇기술 등으로 개인정보를 포함한 데이터의 처리가 일상화됨에 따라 한국정부는 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 데이터 3법을 발표함으로써 개인정보 비식별화를 돕고자 하였다. 하지만 복잡한 비식별화 절차와 이의 효과에 대한 불명확함으로 기업들이 개인정보를 포함한 빅데이터의 활용에 어려움을 겪고, 동시에 시민단체나 소비자단체에서는 현 가이드라인에 따른 비식별화 절차가 개인정보를 보호하기에 충분하지 않다고 지적하고 있다. 본고에서는 비식별화 현황과 기술을 검토하고 현 가이드라인의 한계점을 보완 함으로써 데이터 활용 업체와 기관들의 정확한 비식별화를 돕고 빅데이터 활용의 활성화에 기여하고자 한다.

A study on Data Context-Based Risk Measurement Method for Pseudonymized Information Processing

  • Kim, Dong-Hyun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.53-63
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    • 2022
  • 최근 코로나19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되면서 개개인의 삶의 질을 향상시키기 위한 데이터가 대량으로 활용되고 있으며 데이터 중 가장 가치 있는 개인정보를 활용하기 위한 보다 강화된 비식별 처리 절차가 요구되고 있다. 국내에서도 법률 개정과 가이드라인을 통해 비식별 조치를 위한 절차를 제시하고 있지만 모호한 처리 기준과 주관적인 위험도 측정 방식으로 인해 현업에서는 비식별정보의 처리 수준을 측정할 수 있는 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문은 국내외에서 제시하고 있는 비식별 조치 관련 제도 및 지침 등에 대한 현황을 비교분석하여 보완점을 도출하고 이를 해결하기 위해 가명정보 처리 중심의 데이터 상황 기반 위험도 측정 방법을 제안하고 타당성을 검증하고자 한다. 델파이 조사 및 표적집단면접(FGI)을 통한 검증 결과 제안한 방법론에 대한 필요성과 지표들에 대한 타당성이 높은 것을 확인하였으며, 실무에서 이를 활용할 경우 가명정보의 위험성을 측정하는데 많은 도움이 될 것으로 사료된다. 또한 제안하는 방법론은 가명정보의 위험성을 계량적인 체크리스트 방식으로 측정할 수 있는 유일한 방법론이란 점에서 의의가 있다.

개인정보 비식별 조치를 위한 데이터 상황 기반의 위험도 측정에 관한 새로운 방법 (A New Scheme for Risk Assessment Based on Data Context for De-Identification of Personal Information)

  • 김동현;김순석
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.719-734
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    • 2020
  • 본 논문은 최근 개정된 데이터 3법에 맞추어 조직 내 실무자들이 개인정보를 활용함에 있어 비식별 조치 수행 시 위험도에 따른 처리 수준 산정을 위한 새로운 측정방법을 제안한 것이다. 우리가 제안한 방법은 위험도 측정 시 데이터만이 아닌 데이터를 둘러싼 주위 상황을 고려하였고, 모든 분야에 적용이 가능하도록 범용 환경에서 데이터 상황을 크게 데이터 활용방법, 데이터 이용환경, 그리고 데이터(자체) 3가지 카테고리로 나누어 보다 체계적으로 분류하였으며, 제시된 분류에 따라 각 상황별 위험도에 기반하여 정량적으로 계산할 수 있도록 새로운 측정 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 비식별 정보의 위험도 산정을 전문가들의 정성적 판단에만 맡기는 것이 아니라 일반 조직 내 개인정보처리자가 실무에 활용할 수 있도록 정량적인 방법으로 위험도를 산정할 수 있도록 설계하였다.

미국의 보건의료데이터 보호 및 활용을 위한 주요 법적 쟁점 -미국 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 민간 가이드라인을 중심으로- (Legal Issues in Protecting and Utilitizing Medical Data in United States - Focused on HIPAA/HITECH, 21st Century Cures Act, Common Law, Guidance -)

  • 김재선
    • 의료법학
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    • 제22권4호
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    • pp.117-157
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    • 2021
  • 본 연구에서는 미국의 보건의료데이터 관련 주요 법령으로 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 주법 등을 검토, 데이터의 보호 및 활용 관점에서 관련 법령의 발전과정, 구체적 쟁점에 관한 입법방침을 검토하였으며, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 미국의 경우 개인의료정보에 관한 단일법제를 통하여 보호와 활용 기준을 비교적 명확하게 규율하고 있다. 미국의 경우 1996년 의료정보보호에 관한 기본법으로 HIPAA를 도입, 의료정보를 개인식별정보, 비식별정보, 한정데이터세트로 구분하여 PHI의 경우 목적에 따른 활용범위를 규정하였으며, 의료정보의 비식별조치 방식 규정, 한정데이터세트의 삭제정보 대상, 데이터 재식별 금지합의서 등에 관하여 규정하였다. 한편, 연구목적 의약품 및 의료기기 혁신 촉진을 위하여 제정된 21세기 치료법에서는 정보의 공유와 정보접근성 강화를 위하여 데이터 공유를 위한 상호호환성, 데이터 차단 금지, 정보주체의 접근성 강화를 규정하였으며, 공통규칙에서는 포괄적 동의제도를 도입, 절차를 명확하게 규정하고 있다. 우리나라의 경우 개인정보보호법을 기초로 하되, 보건의료데이터를 규율하는 일관된 법제를 제정한다면 규제체계와 내용을 보다 명확히 하여 정보소유자와 이용자에게 정보이용에 대한 신뢰를 높일 수 있을 것으로 생각된다. 둘째, 미국의 경우 의료정보의 활용 측면에서 규제체계를 비교적 간소화하고 명확하게 규정하고 있다는 점에서 의미가 있는 것으로 생각된다. 구체적으로 식별가능 의료정보의 익명조치 방안으로 전문가 합의 방식과 세이프 하버 방식을 규정하고, 구체적인 방법을 규정하고 있다. 특히 세이프하버 방식의 경우 18가지 식별자를 제거하면 비식별조치가 된 것으로 판단하고 있어 비식별조치 방식과 절차를 명확하게 규정하고 있다는 점, 전문가 합의 방식도 전문가 판단기준, 절차 등을 규정하고 있어 판단절차에 대한 신뢰를 높이고 있다는 점에서 의미가 있다. 보건의료데이터의 경우 치료목적, 연구목적 등으로 활용될 경우 그 가치가 증가될 것으로 생각되므로 보다 간소하고 명확한 기준을 제안함으로써 정보보호와 활용의 목적을 달성할 수 있을 것으로 생각된다. 셋째, 미국의 경우 정보주체의 권리보호 방안을 구체화하되, 설명의무를 상세히 규정하되 식별정보에 대한 소비자의 정보권한(옵트아웃 절차)를 명시하고 있다. 구체적으로 HHS 규칙과 FDA 규정에서 인간대상 연구에 대하여는 포괄적 동의제도를 인정하되 공통규칙을 통하여 동의절차, 방법, 요건을 규정하고 있다. 특히 정보주체에 대한 고지의무, 옵트아웃 제도, 삭제요구권 등에 관하여 규정하고 있으며, 동의절차에서 동의 대상자가 쉽고 명확하게(8th grade reading level 기준) 이해할 수 있도록 하며, 최신성·편의성을 유지하도록 하고 있다. 특히 최근 미국 주법(뉴욕, 캘리포니아 주 등)은 데이터 보호 및 활용에 관한 법령을 제정하면서 정보접근권, 삭제요구권, 옵트아웃 제도, 정보처리 동의의 투명성 강화조치 마련 등을 규정하여 데이터 활용에 있어서 정보주체의 권리를 보장하고 있다. 정보주체의 권리 보호는 정보의 가치보존과 활용 측면에서 가장 중요한 전제요건이 될 것이므로 우리나라의 입법에서도 참조할 수 있을 것으로 생각된다. 넷째, 미국의 경우 보건의료데이터 법제 전반에서 신뢰기반 제도를 활용하고 있다는 점은 중요한 의미가 있을 것으로 생각된다. 예컨대 HIPAA에서는 Limited Data Set의 경우 연구자의 재식별금지 합의서를 전제로 정보를 활용할 수 있도록 규정하고 있으며, 익명조치를 전문가 합의, 세이프하버 방식 등으로 간소화하여 연구목적 정보이용을 활성화하는 방안, 동의제도를 간소화하는 방안도 정보주체와 정보이용자간 신뢰에 기반한 것으로 볼 수 있다. 의료정보는 정보주체, 생성·보관·활용자가 모두 신뢰에 기반하여 협력할 때 그 가치가 나타날 수 있을 것으로 생각되므로 정보주체의 권리보장을 전제로 하되, 정보이용자가 당해 정보를 보다 가치 있게 이용(meaningful use)하도록 하는 신뢰에 기반한 법제도 마련이 필요할 것으로 생각된다.

생성형 AI의 의료적 활용과 개인정보보호 (A Study on the Medical Application and Personal Information Protection of Generative AI)

  • 이수경
    • 의료법학
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    • 제24권4호
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    • pp.67-101
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    • 2023
  • 생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

의료 데이터 산업을 위한 비정형 데이터 비식별화 정책에 관한 연구 (A study on the policy of de-identifying unstructured data for the medical data industry)

  • 이선진;박태림;김소희;오영은;이일구
    • 융합보안논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.85-97
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    • 2022
  • 빅데이터 기술이 발전하면서 데이터가 전 산업의 혁신 성장을 가속하는 초연결 지능화 사회로 빠르게 진입하고 있다. 고품질의 다양한 데이터를 보유하고 활용하는 융복합 산업이 새로운 성장 동력으로 자리매김하고 있으며, 다양한 전통 산업군에 빅데이터가 융합되어 데이터 기반의 혁신을 통해 디지털 전환이 이루어지고 있다. 특히 의료 분야에서는 전자의무기록 데이터와 같은 정형 데이터와 CT, MRI 등의 비정형 의료 데이터를 함께 활용함으로써, 질병 예측 및 진단의 정확도를 높이고 있다. 현재 의료 산업에서 비정형 데이터의 중요성과 규모는 나날이 증가하고 있지만, 종래의 데이터 보안 기술과 정책은 정형 데이터 중심이며, 비정형 데이터의 보안성과 활용성에 대한 고려는 미비하다. 향후 빅데이터를 활용한 진료가 활성화되려면 데이터의 다양성과 보안성이 데이터 구축, 유통, 활용 단계에서 내재화되고 유기적으로 연계되어야 한다. 본 논문에서는 국내외 데이터 보안 제도와 기술 현황을 분석한다. 이후 의료 분야에서 비정형 데이터가 활발히 사용될 수 있도록 비식별조치 가이드라인에 비정형 데이터 중심의 비식별 기술과 산업에서의 기술 적용 사례를 추가하고, 비정형 데이터에 대한 개인정보 판단 기준을 수립할 것을 제안한다. 더 나아가 개인정보를 침해하지 않고, 비정형 데이터에 활용할 수 있는 객체 특징 기반의 식별 ID를 제안한다.