데이터 익명화

데이터 익명화(data anonymization)는 정보 정화의 한 유형으로, 그 목적은 개인 정보 보호이다. 이는 자료 집합에서 개인 식별 정보를 제거하여 데이터가 묘사하는 사람들이 익명으로 남도록 하는 과정이다.

개요
데이터 익명화는 "데이터 컨트롤러 단독으로 또는 다른 당사자와 협력하여 데이터 주체를 직간접적으로 식별할 수 없도록 개인 데이터를 변경하는 과정"으로 정의된다. 데이터 익명화는 의도하지 않은 공개 위험을 줄이면서 기관 내 두 부서 또는 두 기관 간과 같이 경계를 넘어 정보를 전송할 수 있게 하며, 특정 환경에서는 익명화 후 평가 및 분석이 가능하게 한다.

의료 데이터의 맥락에서 익명화된 데이터는 정보 수신자가 환자를 식별할 수 없는 데이터를 의미한다. 이름, 주소, 전체 우편번호는 물론 수신자가 보유하거나 공개한 다른 데이터와 결합하여 환자를 식별할 수 있는 모든 정보가 제거되어야 한다.

익명화된 데이터가 시간이 지나도 익명으로 유지되지 않을 위험은 항상 존재한다. 익명화된 데이터 세트를 다른 데이터와 짝짓기, 영리한 기술, 그리고 순수한 힘은 이전에 익명이었던 데이터 세트가 비익명화되는 몇 가지 방법이다. 데이터 주체는 더 이상 익명이 아니다.

비익명화는 익명 데이터를 다른 데이터 소스와 교차 참조하여 익명 데이터 소스를 재식별하는 역과정이다.
일반화 및 교란은 관계형 데이터에 대한 두 가지 인기 있는 익명화 접근 방식이다. 나중에 재식별할 수 있는 능력을 가지고 데이터를 가리는 과정은 가명 처리라고도 불리며, 기업이 HIPAA를 준수하는 방식으로 데이터를 저장할 수 있는 한 가지 방법이다.

그러나 ARTICLE 29 DATA PROTECTION WORKING PARTY에 따르면, 지침 95/46/EC는 전문 26에서 익명화를 "데이터 주체를 더 이상 식별할 수 없도록 데이터에서 충분한 요소를 제거해야 함을 의미한다. 보다 정확하게 말하면, 데이터는 컨트롤러 또는 제3자가 '합리적으로 사용될 가능성이 있는 모든 수단'을 사용하여 자연인을 식별하는 데 더 이상 사용될 수 없도록 처리되어야 한다. 중요한 요소는 처리가 되돌릴 수 없어야 한다는 것이다. 이 지침은 이러한 비식별화 과정이 어떻게 수행되어야 하는지 또는 수행될 수 있는지 명확히 하지 않는다. 초점은 결과에 있다. 데이터는 '모든', '가능한', 그리고 '합리적인' 수단을 통해 데이터 주체를 식별할 수 없어야 한다. 데이터 주체 식별이 '더 이상 불가능'한 형태로 유지되는 것뿐만 아니라 가능한 익명화 메커니즘을 설정하는 도구로서 행동 강령에 대한 참조가 이루어진다.

데이터 익명화 작업에는 일반화, 억제, 해부화, 순열, 교란의 다섯 가지 유형이 있다. 50px  Text was copied from this source, which is available under a  Creative Commons Attribution 4.0 International License.

GDPR 요구사항

유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU 내 개인에 대한 저장된 데이터가 익명화 또는 가명 처리 과정을 거치도록 요구한다. GDPR 전문 (26)은 익명 데이터가 무엇을 구성하는지에 대해 매우 높은 기준을 설정하여, "...식별되거나 식별 가능한 자연인과 관련이 없는 정보 또는 데이터 주체를 식별할 수 없거나 더 이상 식별할 수 없는 방식으로 익명화된 개인 데이터"라는 GDPR 요구사항에서 해당 데이터를 면제한다. 유럽 데이터 보호 감독관(EDPS)과 스페인 데이터 보호 기관(AEPD)은 익명성 및 GDPR 요구사항 면제에 대한 공동 지침을 발행했다. EDPS와 AEPD에 따르면, 데이터 컨트롤러를 포함하여 누구도 적절히 익명화된 데이터 세트에서 데이터 주체를 재식별할 수 없어야 한다. 런던의 임페리얼 칼리지와 벨기에의 UCLouvain 데이터 과학자들의 연구, 그리고 텔아비브 지방 법원의 미할 아그몬-고넨 판사의 판결은 오늘날의 빅 데이터 세상에서 "익명화"의 단점을 강조한다. 익명화는 데이터 처리가 고립된(사일로화된) 응용 프로그램에 한정되어 있던 시기에 개발된 데이터 보호에 대한 구식 접근 방식을 반영하며, 광범위한 데이터 공유 및 결합을 포함하는 빅 데이터 처리의 인기가 높아지기 전의 일이다.

다양한 유형의 데이터 익명화

구조화된 데이터:
 데이터베이스

비구조화된 데이터:
 PDF 파일 - 텍스트, 테이블, 이미지, 스캔 페이지의 익명화.
 DICOM - 메타데이터, 픽셀 데이터, 오버레이 데이터, 캡슐화된 문서의 익명화.
 이미지

메타데이터를 컴퓨터 파일에서 제거하는 것은 익명화를 위해 중요하다. 메타데이터 제거 도구는 이를 달성하는 데 유용하다.

 같이 보기 
 익명
 비익명화
 비식별화
 차등 프라이버시
 필렛 (교정)
 지리 차단
 K-익명성
 L-다양성
 정보 기관에 의한 마스킹 및 마스킹 해제
 메타데이터 제거 도구
 가명 처리
 통계적 공개 제어

 각주 

추가 자료





 외부 링크 
 인터넷 트래픽 익명화에 관하여: 데이터 공유 및 익명화 독서 목록

분류:익명
분류:데이터 보호
분류:정보 프라이버시