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데이터 3법 개정에 따른 개인정보 비식별 조치의 이해와 활용

  • 지은이김순석, 김동현, 김기태
  • ISBN : 9791161754413
  • 35,000원
  • 2020년 08월 31일 펴냄
  • 페이퍼백 | 392쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : 해킹과 보안

책 소개

요약

개인정보보호법 등 이른바 데이터 3법 개정에 따라 개인정보를 활용하려는 기관이나 기업 혹은 학생들이 현업에서 개인정보를 안전하게 보호하면서도 곧바로 활용할 수 있도록 돕는다. 비식별 조치(가명‧익명)의 기본 개념부터 활용에 이르기까지 전반적인 내용을 다룬 개념서이자 참고서다. 학생들에게는 기술 전반에 대한 기초 지식을 그리고 실무자들에게는 활용을 위한 길잡이가 될 것이다.

이 책에서 다루는 내용

■ 입문자를 고려한 개인정보 비식별 조치의 기본 개념 설명
■ 입문자의 이해를 돕기 위한 비식별 조치의 일반적인 방법을 예시와 함께 설명
■ 데이터 상황을 고려한 비식별 조치 방법론 설명
■ 현업에서 바로 적용할 수 있는 비식별 조치 방법론 설명
■ 데이터 3법 개정에 따라 가명처리와 익명처리를 구분해 알기 쉽게 설명
■ 익명처리 시 자주 이용되는 프라이버시 보호 모델 설명
■ 한국인터넷진흥원 주최 개인정보 비식별 기술 경진대회 시 사용한 유용성 평가 지표 일부 설명
■ 실무자가 곧바로 현업에 활용할 수 있도록 부록에 각종 정보 수록

이 책의 대상 독자

■ 개인정보 비식별 조치 기술을 처음 접하거나 기초를 쌓고 싶은 학생
■ 데이터 3법 개정에 따라 개인정보를 가명처리해 활용하려는 기업・기관의 개인정보보호 담당자
■ 개인정보 비식별 조치 기술 등 전반을 이해하고 소속 기업・기관의 정책에 반영하려는 관리자나 정책 담당자

이 책의 구성

2020년 1월 9일, 개인정보보호법을 비롯한 이른바 데이터 3법이 국회 본회의를 통과했고, 지난 8월 5일 전격 시행됐다. 이번 법률 개정의 주요 내용은 원상태로 복원하기 위한 추가정보를 사용하지 않고는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리한 정보, 즉 가명정보를 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등을 목적으로 동의 없이 활용할 수 있게 한 것이다.
가명정보의 개념은 개인정보를 가명처리한 정보로서 유럽의 경우, 지난 2018년 5월 25일부로 GDPR이 발효됨에 따라 이미 적용되고 있으며 미국에서도 NIST IR 8053 등 표준화 작업을 통해 이미 알려지고 활용돼 온 개념이다. 비식별 처리라 함은 이러한 가명처리뿐만 아니라 익명처리를 포함하는 개념으로 지난 2018년 11월 국제표준 ISO/IEC 20889에서 용어를 정의한 바 있다. 이 책에서는 개인정보의 비식별 조치 관점에서 기본 개념과 현업에서의 활용 방법 그리고 프라이버시 보호 모델을 비롯한 심화 내용을 포함한다.
다가오는 데이터 3법 개정과 함께 각 기관이나 기업 등 현업에서 개인정보 비식별 조치에 관한 기본적인 개념을 이해하고 이를 실무에 곧바로 적용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 기본 목적이다. 아울러 개인정보 비식별에 대한 기본 개념과 기술들을 이해하고 연구하려는 대학생이나 대학원생에게도 유익한 정보를 제공해 줄 것이라 믿는다.
이 책의 1장에서는 개인정보 비식별 조치에 관한 기본 개념을 이해하도록 했고, 2장에서는 실무적인 관점에서 데이터와 데이터를 둘러싼 주변 환경에 대한 이해를 바탕으로 어떻게 하면 안전하게 비식별 조치 수준을 정할 수 있는지에 관한 방법론을 다룬다. 3장에서는 익명처리에 사용되는 프라이버시 보호 모델과 비식별 조치된 정보의 유용성을 측정하기 위한 측도를 소개한다. 이 책에서 소개하는 일부 측도의 경우 실제 우리나라 개인정보 비식별 기술 경진대회에서 사용된 바 있다. 아울러 부록을 통해 현업 실무자들에게 도움이 될 만한 참고자료들을 수록했다.

저자/역자 소개

지은이의 말

2015년부터 개인정보 비식별 조치 기술 분야에 본격적으로 관심을 가지면서 이 분야는 다른 일반 보안기술 분야와는 참 다르다는 것을 깨달았다. 기술만 잘 안다고 되는 것이 아니고 개인정보보호와 관련된 법제나 정책 등도 함께 이해해야 한다. 또한 기술에 있어 개인정보를 안전하게 보호하면서도 동시에 활용할 수 있도록 데이터를 쓸모 있게 만들어야 한다. 이를 모두 만족하기란 쉬운 일은 아니지만 이 문제에 대한 해답을 찾고자 하는 분들에게 조금이나마 도움이 되고자 이 책을 집필했다. 이 책을 통해 부디 독자들이 개인정보 비식별 조치 분야에 한 발 더 쉽게 다가가는 계기가 되길 바란다.

김순석

2011년부터 개인정보 실태점검 업무를 수행하며 우리나라의 보안수준을 강화시키고 개선하는 데 많은 노력을 했다고 생각한다. 불과 몇 년 전까지만 해도 개인정보는 코에 걸면 코걸이, 귀에 걸면 귀걸이인 시절이 있었지만 이제는 데이터 활용이 방점이 돼 데이터 활용 환경에 따라 개인정보를 달리 해석하고, 정부도 데이터 경제 활성화 등을 위해 다양한 정책을 추진하고 있다는 점에서 개인정보 산업의 변화를 몸소 체험하고 있다. 개인정보에 대한 활용 시장이 더 커지려면 Positive 규제에서 Negative 규제로 방식이 변경돼야 한다고 본다. 그러나 그전에 관련 분야에 대해 공부하고 안전성을 판단할 수 있는 지식을 습득하는 것이 우선이라고 생각한다. 본 책을 통해 비식별 조치 관련 실무자들이 자체 가이드라인을 만들고 정책을 수립하는 데 도움이 됐으면 좋겠다.

김동현

2015년부터 국내 최초로 개인정보 비식별 조치 컨설팅을 수행하면서 많은 어려움이 있었다. 해외의 사례를 그대로 가지고 오기에는 법제 환경이나 데이터 활용환경이 너무 다르고 우리만의 컨설팅을 만들기에는 기반이 부족했다. 특히 이 분야는 전 세계적으로도 기술적으로 그리 성숙되지 않은 환경이고 2015년 당시만 해도 HIPAA의 가이드라인을 제외한 다른 문서는 거의 없는 상태였다. 그런 환경에서 컨설팅을 수행하기란 어려운 점이 정말 많았다. 다양한 해외의 가이드라인 등 문서를 쉽게 찾아볼 수 있고, 조금씩 법제적인 환경이 갖춰지고 있는 지금 환경에서도 아마 이 분야를 처음 접하시는 분들은 제가 겪었던 그 막막함을 느끼고 계실 거라 생각한다. 이 책은 가능한 한 실무적인 관점에서 도움이 되도록 구성했다. 이 책이 이제 막 이 분야를 시작하는 여러분들께 조금이나마 도움이 됐으면 좋겠다.

김기태

지은이 소개

김순석

• 원주 한라대학교 컴퓨터공학과 교수
• 개인정보보호위원회 개인정보 제도혁신 자문단 자문위원
• 국세청, 사회보장정보원, 한국인터넷진흥원 개인정보 비식별조치 적정성 평가위원
• 한국인터넷진흥원 주최 개인정보 비식별 기술 경진대회 운영위원
• 한국인터넷진흥원, 사회보장정보원 등 개인정보 비식별조치 심화교육 전문강사
• 한국정보보호학회 논문지 편집위원

김동현

• 한국인터넷진흥원, 데이터이용기술지원센터 책임연구원
- 비식별 조치 적정성평가 및 컨설팅 지원
- 개인정보 비식별 조치 관련 정책, 기술 연구
- 제1회 비식별 경진대회 기획 및 추진
• 국가정보자원관리원 비식별 조치 적정성 평가위원
• 국세청 개인정보 비식별 조치 적정성 평가위원
• 중앙대학교 융합보안학과 박사 수료

김기태

• UPS Data 비식별 분야 수석 컨설턴트
• 4차산업혁명위원회 데이터 제도혁신 연구반 전문위원
• 금융보안원 비식별 처리 표준 개발 그룹 전문위원
• 국세청, 금융보안원, 국민연금공단, 사회보장정보원, 한국인터넷진흥원 개인정보 비식별 조치 적정성 평가위원
• 한국인터넷진흥원 주최 개인정보 비식별 기술 경진대회 운영위원
• 한국정보화진흥원, 한국인터넷진흥원, 금융보안원, 사회보장정보원 개인정보 비식별조치 전문강사
• 국민건강보험공단, 신한은행, 교통안전공단, 고용정보원, 사회보장정보원, 금융보안원 등 다양한 비식별 컨설팅 수행

목차

목차
  • PART 1 비식별 조치 기본
  • 1장. 개인정보의 정의
  • 1.1 우리나라의 개인정보의 정의
  • 1.2 해외 주요국의 개인정보의 정의
  • 1.3 프라이버시 프레임워크상의 개인정보의 정의
  • 1.4 개인정보보호법 개정안 주요 내용

  • 2장. 개인정보 활용(비식별조치) 관점에서의 개인정보 분류
  • 2.1 국제 표준에서의 개인 식별자에 대한 분류
  • 2.2 개인 프라이버시 침해 관점에서의 민감정보의 분류
  • 2.3 국내 법령에 따른 개인정보의 기술적 분류
  • 2.4 데이터 분석관점에서의 개인정보의 분류
  • 2.5 개인정보의 속성 결정 원칙

  • 3장. 비식별 조치의 정의 및 목적
  • 3.1 비식별 조치의 정의
  • 3.2 가명처리의 정의
  • 3.3 익명처리의 정의
  • 3.4 해외 주요국의 가명처리 및 익명처리의 정의 비교
  • 3.5 비식별 조치의 목적
  • 3.6 비식별 조치의 원칙

  • 4장. 비식별 조치의 일반적 방법 및 예시
  • 4.1 가명처리 기법
  • 4.2 ISO 20889 기반 비식별처리(가명처리, 익명처리) 기법

  • PART 2 비식별 조치 실무
  • 5장. 데이터 상황의 이해
  • 5.1 데이터 상황이란?
  • 5.2 데이터 상황에 대한 분류

  • 6장. 비식별 조치 적용 방법론
  • 6.1 국제 표준에서의 비식별 처리를 위한 방법론
  • 6.2 데이터 상황을 고려한 비식별 조치 절차
  • 6.3 비식별 조치의 세부 절차

  • 7장. 개인정보비식별 조치의 적정성 평가
  • 7.1 데이터 상황 기반 적정성 평가
  • 7.2 비식별 평가를 위한 조직

  • 8장. 사후관리
  • 8.1 사후관리 방안
  • 8.2 개인정보 비식별 조치 가이드라인의 사후관리 방안
  • 8.3 개인정보보호법 개정안의 사후관리 방안
  • 8.4 사후관리를 위한 체크리스트
  • 8.5 데이터 파기 및 계약 관련 고지 사항

  • PART 3 비식별 조치 심화
  • 9장. 프라이버시 보호 모델
  • 9.1 프라이버시 보호 모델이란?
  • 9.2 프라이버시 보호 모델의 정의
  • 9.3 프라이버시 보호 모델의 분류
  • 9.4 주요 프라이버시 보호 모델의 종류
  • 9.4 확률론적 공격에 대한 취약점 방어를 위한 모델

  • 10장. 비식별 정보의 유용성 평가
  • 10.1 유용성 평가 측도
  • 10.2 데이터 품질 모델(Data Quality Model)

  • 부록 A. 국외 비식별 솔루션 현황
  • 부록 B. 공개 소프트웨어(ARX) 사용 방법
  • 부록 C. 개인정보 비식별 조치 가이드라인의 적정성 평가 절차
  • 부록 D. 비식별 처리 위탁계약서(안)-가이드라인(’16.) 기준
  • 부록 E. 비식별 정보 처리에 대한 업무 협약서(안)-가이드라인(’16.) 기준
  • 부록 F. 연도별 프라이버시 보호 모델의 주요 특징 및 알고리즘 요약(39종)

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