비식별화 조치 - 개념 및 단계별 조치

비식별화란?

개인정보 관련 데이터 배포시 식별자 제거를 통해 개인 식별 방지와 프라이버시 모델에 기반한 추론방지하는 것을
말한다.  즉 식별자 데이터 자체를 제거하는 방법과 식별자를 제거했음에도 추론을 통해 개인을 식별되는 것을
막기위한 방법 등 2가지 방법을 통해 개인정보 유출을 막는 기법을 말한다고 할수 있다.
    ① 식별자 제거  - 주민번호, 이름, 전화번호 같은 식별자 자체를 제거 (가명처리,총계처리...)
    ② 추론방지용 기법 적용 (프라이버시 모델)
           - 식별자는 제거했지만 비식별자 정보의 조합 등으로 추론을 통해
             개인을 식별할수 있는 것을 방지할 수 있도록 K-익명성처리 등을 기법을 적용하는 것


개인정보란?

그럼 위에서 말한 식별자 즉 개인을 식별할 수 있는 개인정보는 무엇으로 정의되는가..
개인정보 보호법 등 관련 법률에서 규정하고 있는 개인정보의 개념은 다음과 같으며, 이에 해당하지 않는 경우에는 
개인정보가 아님

유형	설명
살아있는	(살아있는) 자에 관한 정보이어야 하므로 사망한 자, 자연인이 아닌 법인, 단체  또는 사물 등에 관한 정보는 개인정보에 해당하지 않음
개인에 관한	(개인에 관한) 정보이어야 하므로 여럿이 모여서 이룬 집단의 통계값 등은  개인정보에 해당하지 않음
정보	(정보)의 종류, 형태, 성격, 형식 등에 관하여는 특별한 제한이 없음
개인을 알아볼 수 있는 정보	(개인을 알아볼 수 있는 정보)이므로 특정 개인을 알아보기 어려운 정보는  개인정보가 아님 • 여기서 ‘알아볼 수 있는’의 주체는 해당 정보를 처리하는 자(정보의 제공 관계에  있어서는 제공받은 자를 포함)이며, 정보를 처리하는 자의 입장에서 개인을 알아볼  수 없다면 그 정보는 개인정보에 해당하지 않음
다른 정보와 쉽게 결합하여	(다른 정보와 쉽게 결합하여)란 결합 대상이 될 다른 정보의 입수 가능성이 있어야  하고, 또 다른 정보와의 결합 가능성이 높아야 함을 의미  • 즉, 합법적으로 정보를 수집할 수 없거나 결합을 위해 불합리한 정도의 시간, 비용   등 이 필요한 경우라면 “쉽게 결합”할 수 있는 상태라고 볼 수 없음

식별자 예시

고유식별정보	(주민등록번호, 여권번호, 외국인등록번호, 운전면허번호)
성명	한자·영문 성명, 필명 등 포함
상세 주소	구 단위 미만까지 포함된 주소
날짜정보	생일(양/음력), 기념일(결혼, 돌, 환갑 등), 자격증 취득일 등
전화번호	휴대전화번호, 집전화, 회사전화, 팩스번호
의료기록번호, 건강보험번호, 복지 수급자 번호
통장계좌번호, 신용카드번호
각종 자격증 및 면허 번호
자동차 번호, 각종 기기의 등록번호 & 일련번호
사진	정지사진, 동영상, CCTV 영상 등
신체 식별정보	지문, 음성, 홍채 등
이메일 주소, IP 주소, Mac 주소, 홈페이지 URL
식별코드	아이디, 사원번호, 고객번호 등
기타 유일 식별번호	군번, 개인사업자의 사업자 등록번호 등

비식별화 조치 단계

	단계명	조치사항	조치기법 및 방법
1단계	사전검토단계	개인정보 해당 여부 검토	- 빅데이터 분석 등을 위해 정보를 처리하려는 사업자   등은 해당 정보가 개인정보인지 여부에 대해 판단 - 해당 정보가 개인정보에 해당하지 않는 것이 명백한   경우에는 별도 조치 없이 빅데이터 분석 등에 활용    가능   ⇨ 개인정보에 해당한다고 판단되는 경우 다음 단계의       조치 필요
2단계	비식별 조치	개인을 식별할 수 있는 요소를 전부 또는 일부 삭제하거나 대체하는 등 의 방법을 활용, 개인을 알아볼 수 없도 록 하는 조치	- 정보집합물에 포함된 식별자는 원칙적으로 삭제 조치 - 정보집합물에 포함된 속성자도 데이터 이용 목적과 관련이 없는 경우에는 원칙적으로 삭제 - 희귀병명, 희귀경력 등의 속성자는 구체적인 상황에 따라 개인 식별 가능성이 매우 높으므로 엄격한 비식별 조치 필요 - 가명처리, 총계처리, 데이터 삭제, 데이터 범주화, 데이터 마스킹 등 여러 가지 기법을 단독 또는 복합적으로 활용 ※ ‘가명처리’ 기법만 단독 활용된 경우는 충분한 비식별 조치로 보기 어려움
3단계	적정성 평가	다른 정보와 쉽게 결합하여 개인을 식별할 수 있는지를 「비식별 조치 적정성 평가단」을 통해 평가	- 비식별 조치가 충분하지 않은 경우 공개 정보 등 다른 정보와의 결합, 다양한 추론 기법 등을 통해 개인이 식별될 우려 - 개인정보 보호책임자 책임 하에 외부전문가가 참여하는 「비식별 조치 적정성 평가단 (이하, ‘평가단’)」을 구성, 개인식별 가능성에 대한 엄격한 평가 필요 - 적정성 평가 시 프라이버시 보호 모델 중 k-익명성을 활용
4단계	사후관리	비식별 정보 안전조치, 재식별 가능성 모니터링 등 비식별 정보 활용 과정에서 재식별 방지를 위해 필요한 조치 수행	- 비식별 조치된 정보가 유출되는 경우 다른 정보와 결합하여 식별될 우려가 있으므로 필수적인 보호조치 이행 - (관리적 보호조치) 비식별 정보파일에 대한 관리 담당자 지정, 비식별 조치 관련 정보공유 금지, 이용 목적 달성시 파기 등의 조치가 필요함 - (기술적 보호조치) 비식별 정보파일에 대한 접근통제, 접속기록 관리, 보안 프로그램 설치·운영 등의 조치 필요

 

비식별 조치 방법

처리기법	예시	세부기술
가명처리 (Pseudonymization)	•홍길동, 35세, 서울 거주, 한국대 재학 → 임꺽정, 30대, 서울 거주, 국제대 재학	① 휴리스틱 가명화 ② 암호화 ③ 교환 방법
총계처리 (Aggregation)	• 임꺽정 180cm, 홍길동 170cm, 이콩쥐 160cm, 김팥쥐 150cm → 물리학과 학생 키 합 : 660cm, 평균키 165cm	④ 총계처리 ⑤ 부분총계 ⑥ 라운딩 ⑦ 재배열
데이터 삭제 (Data Reduction)	•주민등록번호 901206-1234567 → 90년대 생, 남자 • 개인과 관련된 날짜정보(합격일 등)는 연단위로 처리	⑧ 식별자 삭제 ⑨ 식별자 부분삭제 ⑩ 레코드 삭제 ⑪ 식별요소 전부삭제
데이터 범주화 (Data Suppression)	•홍길동, 35세 → 홍씨, 30~40세	⑫ 감추기 ⑬ 랜덤 라운딩 ⑭ 범위 방법 ⑮ 제어 라운딩
데이터 마스킹 (Data Masking)	•홍길동, 35세, 서울 거주, 한국대 재학 → 홍◯◯, 35세, 서울 거주, ◯◯대학 재학	⑯ 임의 잡음 추가 ⑰ 공백과 대체

● < 예시 > 비식별 조치 기법 적용 ●

[출처] 한국인터넷진흥원 "개인정보 비식별 조치 가이드 라인"