• 제목/요약/키워드: 가명처리 위험도 측정

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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.