소비자 중심 마케팅 성장과 더불어 확대되고 있는 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 시장에서는 이미 서비스 제공자와 사용자간 정보 활용과 정보보호의 치열한 공방이 시작되었고 보다 상세한 소비자 정보를 마케팅에 활용하고 싶은 욕구가 극대화되고 있다. 기업은 익명화된 개인정보의 마케팅활용을 정당화하고 개인은 잠재적 우려사항을 감수할 수밖에 없는 실정이다. 그러므로 본고에서는 국내의 웹 트래픽 수집 및 분석 서비스 산업에서 개인정보보호에 저해되는 프로세스를 검토하고 잠재적 우려사항을 밝히고자 한다. 국내 주요 상용서비스를 중심으로 개인정보보호정책 분석과 서비스과정의 고의 혹은 우연한 개인정보 수집행위 등 목적 외 범위 타당성을 검토하고, 역공학을 통해 서비스과정에서의 개인정보 수집 및 이용 범위를 분석하였다. 개인정보 추출 범위 확대와 침해 가능성 심화로 인해 현재 국내 서비스의 타당성 평가는 매우 중요하다. 웹 트래픽 수집 및 분석 행위로 인한 개인정보 침해의 잠재요인과 서비스 활용을 위한 개인정보보호의 요건을 명확히 밝히는 것은 웹 트래픽 분석산업과 개인정보보호의 균형 발전을 위해 매우 중요할 것이다.
개인정보의 유통 현황을 분석하고 파악하는 일은 개인정보가 집중되는 개인정보처리자에 대한 관리와 대응 차원에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문은 개인정보처리자가 인터넷 홈페이지 등을 통해 공개해야 하는 개인정보처리방침 데이터와 네트워크 이론을 결합하여 개인정보의 유통 구조를 분석하는 방법을 제시한 최초의 연구이다. 연구 결과 개인정보 유통 네트워크는 방향성과 가중성을 가지는 대규모 네트워크이며, 역동성, 군집성, 중심성, 복잡성, 창발성 등의 네트워크 특성을 가진다. 또한 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 식별 가능한 것으로 분석 되었다. 이를 통해 개인정보 유통 현황 및 개인정보가 집중되는 개인정보처리자를 보다 과학적인 방법으로 관리 할 수 있으며, 개인정보보호 규제 정책의 성과를 모니터링 및 제고할 수 있다.
In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.
본 논문은 개인정보의 법적 및 기술적 특성을 고려한 라이프 사이클 모델들을 각각 검토했다. 그리고, 이를 토대로 국내 IT 기업에 적합한 '개인정보의 동의 관리 기반 모델'을 제안했다. 본 논문에서 제시한 모델은 기존의 모델이 간과하고 있던 '동의'와 '관리' 요소를 모델에 적극 반영했다는 특징이 있다. 본 모델의 타당성은 2가지 방식으로 검증했다. 첫째, IT 기업의 개인정보 라이프 사이클 구성 요소를 파악 후 모델별로 적용하여 '동의 관리' 모델의 우수성을 검증했다. 둘째, 개인정보의 라이프 사이클 전체 프로세스에 '동의'와 '관리' 내용이 포함됨을 입증했다. 본 연구 결과를 활용하면 IT 기업이 개인정보 활용 현황을 분석하고 보호 체계를 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
2013년 현재 개인정보보호를 위한 사회적 합의결과로 도출되어진 관련법이 제정되고 수차례의 개정을 통해 IT분야를 비롯한 다양한 사회적 업무분야에 최종적인 정보보호를 위한 명확한 성문법적인 정책과 지침 등의 방향이 제시되어 졌다. 이러한 일련의 개인정보 중요성에 대한 사회적 이슈를 기반으로 새로운 개인정보 접근 패러다임이 나타났고 정보보호라는 거시적인 접근 방법에서 전문적인 접근방법의 필요성이 대두되어졌다. 물론 현재까지 모든 개인정보 형태의 자료들을 특정한 정보의 범주에 모두 제한하고 경계를 두는 것은 다소 무리수 있어 보이나 IT분야를 기반으로 하는 정보의 홍수 속에서 개인정보의 흐름을 확인하고 보안대상으로 선정하는 부분은 표준화되어 진 것은 사실이다. 다만 아직까지도 개인정보 Life-Cycle의 5가지 표준화된 흐름인 수집, 처리, 제공, 보관, 파기 등을 모든 기업과 기관이 보유한 정보들에 일상적으로 적용하기 어려운 경우도 발생하고 있다. 따라서 이원화된 계층적 개인정보 Life-Cycle 접근제어 방법론을 제안함으로써 표준화 방법론을 제안한다. 본 연구결과는 개인정보 Life-Cycle에 최적의 접근제어 가능한 현실적인 자료를 제공하고자 한다.
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
데이터 기반 경제시대에서 데이터 활용능력이 경쟁력이 됨에 따라 개인정보의 보호와 더불어 개인정보의 활용을 통한 경제적 부가가치를 창출하려는 노력이 함께 강조되고 있다. 이 가운데 등장한 EU의 PSD2(the second Payment Service Directive)는 정보 주체의 '정보이동권'을 근거로 개인의 자기결정권을 보장하면서 데이터의 활용과 유통을 촉진하는 마이데이터 정책으로 전 세계 오픈뱅킹 정책의 시초가 되고 있다. 이러한 추세에 따라 우리나라 정부도 국내 금융업권별 실정을 반영하여 마이데이터 정책을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만, 마이데이터 정책으로 인해 금융정보의 유통 및 활용 범위가 커진 만큼 개인정보의 유출 및 오남용, 해킹 등 위험도 커진 것도 사실이다. 본 연구에서는 EU PSD2가 어떻게 국내 금융분야 마이데이터 정책에 반영되어 추진되고 있는지를 살펴본다. 그리고 국내 마이데이터 정책의 개인정보보호 위험 사항을 개인정보 생명 주기별로 나누어 식별한 후 이러한 위험에 대한 법적 기술적 대응책을 제시하고자 한다.
국경을 넘어선 개인정보의 수집, 처리 및 이전이 일상화되고 있는 가운데, 온라인 정보보호 및 프라이버시에 관한 정책은 크게 두 가지 기조로 나누어지고 있다. EU로 대표되는 인권 기반 접근의 경우 개인의 프라이버시권을 보호하기 위해 기업이 따라야 할 엄격한 요건을 국가가 마련해 부여하고 있는 반면, 다국적 ICT기업이 다수 포진하고 있는 미국의 경우 온라인상의 자유로운 데이터 이동에 초점을 맞춘 업계의 자율규제를 중시한다. 국가 및 지역별로 다르게 나타나고 있는 온라인 정보보호와 프라이버시 정책을 어떻게 조율할 것인가에 대해 두 가지 입장이 상충하는 사례가 잦아지고 있는 상황 속에서, ISO/IEC와 같은 국제 표준화 기구의 합의된 조율 절차를 통해 국제 표준을 개발함으로써 실질적인 해결책을 모색할 수 있다.
핀테크 서비스 산업은 현재 전 세계적으로 ICT 기술을 기반으로 모바일 등 다양한 채널을 통해 금융 및 결제서비스의 혁신을 이끌며 빠르게 성장하고 있다. 국내에서도 간편결제 서비스를 중심으로 다양한 핀테크 서비스 산업이 형성되고 있다. 이러한 핀테크 서비스는 여러가지 보안 위협들이 존재하며, 그 중 개인정보 및 금융정보를 수집 이용함에 따라 이에 대한 정보 유출이나 프라이버시 침해 사고 가능성도 증가할 것이다. 이에 본 논문에서는 핀테크 서비스 중 간편결제 서비스를 대상으로 자신의 개인정보보호에 대한 합리적인 선택을 하는 이용자들(Privacy Pragmatists)에 대해 해당 서비스를 이용 및 선택 시 개인정보보호에 대한 자가평가를 할 수 있도록 평가항목을 도출하며, 이를 통해 향후 핀테크 서비스의 개인정보 보호를 위한 보안 정책을 제언하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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