PE Notes · 보안
개인정보 가명·익명처리와 PIT·PET
개인정보·가명정보·익명정보를 재식별과 법적 지위로 가르고, k-익명성·차분 프라이버시 같은 PET와 가명처리 절차, PIT와의 대비를 정리합니다.
분석과 학습에는 데이터가 필요하고, 그 데이터에는 사람이 들어 있습니다. 그대로 쓰면 침해이고, 전부 버리면 연구가 멈춥니다. 와 는 식별성을 줄여 그 사이를 엽니다. 개인정보보호법의 가명정보 특례가 제도 축입니다.
정의
개인정보는 특정 개인을 알아볼 수 있는 정보입니다. 가명정보는 일부를 지우거나 바꿔 추가 정보 없이는 알아볼 수 없게 한 정보입니다. 추가 정보와 붙이면 다시 열립니다. 익명정보는 합리적 시간·비용·기술로도 더 이상 개인을 못 보는 상태입니다. 개인정보 규범의 적용 밖입니다.
| 비교축 | 개인정보 | 가명정보 | 익명정보 |
|---|---|---|---|
| 재식별 | 직접 가능 | 추가 정보 결합 시 가능 | 합리적 수단으로 불가 |
| 법적 지위 | 전면 적용 | 특례(통계·연구·공익) | 적용 제외 |
| 활용 | 동의 범위 | 동의 없이 제한 목적 | 제한 없음 |
| 관리 | 전면 | 추가 정보 분리 보관 | 해당 없음 |
| 기법 | — | 치환, 삭제, 범주화, 해시, 토큰 | k-익명성, DP 등 |
기법
가명 손은 치환(홍길동→코드), 삭제, 범주화(28세→20대), 마스킹, 해시, 토큰화(원본은 별도 Vault)입니다.
은 준식별자 조합이 같은 행이 최소 k개여야 합니다. 식별 확률은 1/k 이하입니다. 그룹 안 민감값이 같으면 동질성 공격에 집니다. 은 그 그룹의 민감값이 l개 이상이어야 하고, 은 그룹 분포가 전체 분포와 거리 t 안에 있게 합니다. 강할수록 유용성은 떨어집니다.
는 한 사람의 유무가 통계 결과를 거의 바꾸지 않게 노이즈를 넣습니다. 수학적 보장이 가장 뚜렷하고, ε 거래가 있습니다.
PIT와 PET, 절차
는 얼굴인식 추적, 위치·쿠키 프로파일처럼 프라이버시를 침습하는 기술입니다. 는 식별을 줄이면서 쓰는 기술입니다. 차분 프라이버시, , , 다자간 계산, 영지식 증명, 마스킹이 여기 들어갑니다.
| 비교축 | PIT | PET |
|---|---|---|
| 목적 | 수집·추적·프로파일 | 최소화·보호하며 활용 |
| 예 | 생체 CCTV, 위치 추적 | DP, 연합학습, 동형암호 |
| 규제 | 제한·금지 쪽으로 | 장려·의무 쪽으로 |
국내 절차는 목적 확인과 식별자·준식별자 구분 → 직접식별 삭제·준식별 가명 → 재식별 위험의 적정성 검토 → 추가 정보 분리, 결합전문기관, 사후 감시입니다.
GDPR도 가명은 보안 조치, 익명은 적용 제외로 봅니다. 익명 입증 책임은 처리자에게 있습니다. 는 통계만 남기고 사람을 빼는 다음 손입니다. 설계 단계의 최소 수집과 맞물립니다.