개인정보란?
“개인정보 보호법”에서 정의하는 개인정보는 살아있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통해 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말합니다. 또한, 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보라 할지라도 다른 정보와 결합을 했을 때 개인을 알아볼 수 있다면 개인정보로 취급합니다. 이러한 개인정보는 공공기관뿐만 아니라 민간 기업에서도 상당히 많이 수집하고 있는데, 그림 1과 같이 개인정보 수집 목적의 순위를 살펴보면 1위는 인사/채용, 2위는 고객과 회원 관리 그리고 3위는 홍보/마케팅 및 본인 여부 확인 등의 목적으로 수집하는 것을 알 수 있습니다. 이러한 개인정보는 전자상거래와 고객관리 그리고 금융 거래 등 사회를 구성하고 유지 발전하는데 필수적인 요소로 사용되고 있으며, 4차 산업혁명 시대로 발전함에 따라 개인정보의 활용 범위와 영역이 더욱 확장되고 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 하지만 불법으로 수집된 개인정보와 오남용 등으로 인해 원하지 않는 스팸 문자 및 불필요한 광고를 받게 되거나, 다양한 범죄에 활용될 수 있어 개인정보의 중요성이 날로 커지고 있습니다.
그림 1. 공공기관(좌)및 민간 기업(우) 개인정보 수집 목적(출처 : 개인정보보호위원회, 2022)
개인정보의 종류
개인정보 데이터의 종류는 크게 문자, 음성, 이미지, 영상 4개로 분류할 수 있습니다. 첫 번째, 일반적으로 우리가 알고 있는 문자형태의 개인정보에는 가입정보, 의사에게 진료받고 처방받은 의료정보, 마트, 편의점 등 체크 또는 신용카드에 대한 카드거래 내역, 온라인 쇼핑몰에서 구매한 옷 등에 대한 수집된 정보 등을 이야기합니다. 음성정보에는 일반적인 통화 내용뿐만 아니라, 전화를 통한 상담 내용, 블랙박스 내 음성이나 시리/빅스비 같은 AI 음성 비서를 통해 수집된 목소리도 포함됩니다. 이미지 정보에는 얼굴이 나오는 일반 사진이나 개인정보가 포함된 스캔 된 문서, 스마트폰으로 찍어 갤러리에 보관된 신분증 사본 등이 해당하며, CCTV, 블랙박스 영상 정보 등에서도 개인정보 데이터를 찾을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 문자로 된 개인정보 데이터 내용에 관련된 가명 처리(비식별화) 솔루션에 대해서만 살펴보고자 합니다.
그림 2. 개인정보의 종류
국내외 개인정보 제도 및 시장 현황
그림 3. 국내 개인정보 제도
우리나라의 개인정보 보호 제도는 1995년 신용정보의 효율적인 활용과 개인신용정보의 보호라는 두 가지 목적을 위해 “신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률”을 제정하였고, 2001년 “정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률”을 통해 개인정보보호에 관한 조항을 포함하면서 정보통신망을 이용하여 영리를 추구하는 사업자들을 대상으로 규제를 시작하였습니다. 2011년에는 “개인정보 보호법”이 시행되면서 개인정보의 처리 및 보호에 관한 사항을 정함으로써 개인의 자유와 권리를 보호하고, 나아가 개인의 존엄과 가치를 구현되었습니다. 마지막으로 가장 최근인 2020년 데이터 3법이라고 부르는 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보 보호법의 동시 개정을 통해 개인정보보호 체계를 일원화하면서 4차 산업혁명 시대에 맞는 핵심 자원인 데이터를 활용할 수 있는 근거가 마련되었습니다.
| 유럽연합 개인정보 보호법(GDPR, General Data Protection Regulation) 발효 ‘18.05.25관련 조항 •제5조 GDPR. 개인정보 처리 원칙•제6조 GDPR. 처리의 적법성•제89조 GDPR. 공익적 기록보존목적, 과학적또는 역사적 연구목적, 또는 통계적 목적을 위한 처리와 관련한 안전 조치 및 적용의 일부 제외 |
그림 4. 유럽 개인정보보호법(GDPR) 및 글로벌 데이터 시장 현황
국내 데이터 3법은 유럽연합의 개인정보 보호법인 GDPR(General Data Protection Regulation)을 선례를 통해 관련 법들이 개정되었다고 볼 수 있는데, GDPR의 제5조 개인정보 처리원칙, 제6조 처리의 적법성, 제 89조의 관련 조항을 통해 개인정보 관련 법과 개인정보 활용 가이드라인이 정립되었습니다. 이후 개인 데이터를 활용한 시장성이 확대되었으며, 그림 4의 글로벌 데이터 시장 현황을 보면 알 수 있듯이 GDPR 발효인 18년 이후를 기점으로 관련 법들을 통해 국외 데이터 산업이 활성화되면서 연평균 4.9% 성장률을 보이며 지속적인 성장을 이어가는 것을 보았을 때 지속적으로 개인정보의 시장이 확대될 것이라고 예상할 수 있습니다.
정보보호 기술과 개인정보보호 기술의 차이 그리고 가명정보 처리 솔루션
그림 5. 정보보호와 개인정보보호의 차이점
개인정보보호 기술은 네트워크 보안, 방화벽과 같은 시스템적인 정보보호 기술과 다른 영역으로 구분되고 있습니다. 정보보호 기술의 핵심은 시스템을 보호하는 것이 주된 목적이며, ICT 자원을 보호하기 위해 기술적인 중심으로 보호하는 것과 다르게 개인정보보호의 핵심은 개인정보의 안전한 활용을 목적으로 기술적인 측면보다 상대적으로 관리적인 보호 측면을 강조하고 있습니다.
그렇다면 개인정보의 안전한 활용과 효율적인 사용을 위해서 어떠한 기술이 필요할까요? 이를 위해 가명/익명처리, 개인정보 분산저장, 개인정보 재식별 차단 등의 기술이 필수적입니다. 이러한 기능들을 지원하고 조직의 개인정보 담당자가 안전하고 효율적으로 개인정보를 사용할 수 있도록 도와주는 것이 바로 가명정보 처리 솔루션입니다. 저희 연구팀은 상용 가명정보 처리 솔루션이 개인정보 관련 법(지침, 가이드 등 포함)에서 명시된 조항 및 가이드를 잘 준수하는지, 불편한 점과 개선할 점이 없는지 평가하고자 하였습니다.
| 가명처리란 비식별화라고도 하며 누군가의 정체성이 공개되지 않도록 처리하는 과정을 말하는데, 이렇게 특정 개인을 식별할 수 없게 가명처리된 데이터를 통계작성, 연구, 공익적 기록보존 등을 위한 목적으로 동의 없이 개인정보를 활용할 수 있는 큰 장점이 있습니다. |
가명정보 처리 솔루션의 개인정보 처리 방법
그림 6. 개인정보의 가명처리 단계별 절차도
1. 목적 설정 및 사전준비 단계
목적 및 사전준비 단계에서는 가명처리의 목적이 통계인지 연구인지 등의 명확한 가명처리의 목적을 설정하고, 가명정보 처리에 필요한 안전 조치와 필요한 서류를 작성하거나 작성된 파일을 업로드합니다. 이후 가명처리 목적에 대한 적합성을 검토하고 승인하는 절차를 진행합니다.
2. 위험성 검토 단계
위험성 검토 단계에서는 개인정보 담당자가 개인정보 데이터를 확인하여 식별 위험요소를 확인하는 목적이 있습니다. 솔루션을 통해 데이터에 성명이나 주민등록번호, 휴대폰 번호와 같은 식별정보와 성별이나 직업 등의 식별 가능 정보 그리고 특수한 이름이나 혈액형 같은 특이정보를 확인하며, 재식별 시 영향도를 검토하여 삭제하는 등의 정제과정을 거칩니다. 이후 가명처리 장소와 방법, 활용 목적에 대한 가명처리 환경 식별 위험요소를 확인합니다.
3. 가명처리 단계
가명처리 단계는 실질적으로 개인정보에 대해 가명처리를 진행하는 단계로, 데이터에 대한 식별 위험성 검토 결과를 분석해 가명정보 활용의 목적에 필요한 가명처리 방법과 수준을 정의합니다. 가명처리 방법을 정의한 후 계획에 따라 데이터 항목별 가명처리를 위해 마스킹하거나 라운딩 등의 처리를 통해 개인정보를 비식별화합니다. 이때 여러 종류의 데이터가 형태가 있으므로 목적과 수준에 맞는 적절한 계획과 가명처리를 수행해야 합니다.
4. 적정성 검토 단계
적정성 검토 단계에서는 가명처리가 계획에 일치하고 적정하게 수행되었는지 확인하는 단계이며, 가명처리 결과가 처리목적을 부합하는지 검토를 진행합니다. 적정성 검토에서는 내부 인원 또는 외부전문가를 통해 검토를 수행할 수 있으며, 해당 과정에서 가명처리된 데이터에서 재식별의 가능성이 있는 경우 이전의 모든 절차를 재수행하거나 부분적으로 가명처리를 진행할 수 있습니다.
5. 안전한 관리 단계
안전한 관리 단계에서는 가이드라인과 개인정보 관련 법에 따라 기술/관리/물리적 안전 조치 등의 사후 관리가 이행되어야 하는 단계입니다. 가명처리된 데이터는 가명정보 처리 이후에도 특정 개인이 식별되는 경우 처리에 있어 중지/회수/파기 등의 조치를 취할 수 있습니다. 또한, 가명정보 처리 관련 기록은 작성 및 보관하여야 합니다.
가명처리 솔루션 평가 방법
그림 7. 개인정보의 가명처리 솔루션 평가 순서
저희 연구팀은 총 6단계의 절차를 걸쳐 평가 절차를 진행했으며, 먼저 가명처리 가이드라인을 분석하고 평가 대상의 솔루션을 선정했습니다. 이후 공정성을 위해 솔루션이 설치될 동일한 사양의 서버를 준비하여 솔루션을 설치하고, 가명처리 솔루션을 직접 사용해보면서 평가 대상 가명처리 솔루션의 기능 및 성능 그리고 특징을 분석하였습니다. 가명처리 솔루션을 사용 및 분석 후 평가항목을 정의하였으며, 평가 데이터로 생성할 개인정보 데이터를 수집과 검토하였습니다. 수집 및 검토 후 평가할 데이터를 생성할 수 있는 전용 도구를 개발하고, 평가에 특화된 데이터를 생성해 평가를 진행하였습니다.
가명화(익명)처리 솔루션 선정 기준 및 평가
그림 8. 가명처리 솔루션 평가 대상 선정
가명처리 솔루션 제품들은 목적과 데이터의 종류에 따라 다양한 솔루션이 존재하는데, 저희 연구팀은 보안뉴스의 『가명처리 솔루션 관련 설문조사』 결과를 바탕으로 인지도가 높은 제품과 시장 점유율이 높은 솔루션을 선정하였고, 평가를 받고자 하는 의지가 강한 기업의 5개 솔루션을 선정하여 평가를 진행하였습니다.
평가항목은 가명처리 가이드라인과 각 기업의 주관적인 의견 그리고 연구팀 노하우를 바탕으로 최초 120여 개의 평가항목을 수립하였습니다. 하지만 실제 솔루션에 적용하지 못하는 항목, 공정성에 위배 되는 항목, 그리고 UI/UX, 편의 기능 등을 제외하고 가명처리 가이드라인에서 제시하는 정량적 평가항목 위주의 간소화된 39개 평가 기준을 수립하여 평가를 진행하였습니다.
가명처리 정확도 평가 및 결과
평가를 위한 개인정보 데이터는 가이드에서 제시하는 개인 식별 가능성이 높은 정보를 활용했으며, 가명처리 기술을 적용할 수 있는 항목 위주로 선정하였습니다. 또한, 보건 의료 교육 등 복합적인 분야에서 활용 가능한 항목이 포함된 가상 데이터를 생성하는 도구를 개발해 100MB 데이터와 1GB 데이터를 생성하여 평가를 진행하였습니다. 데이터 크기는 공정성과 변별력을 확인하기 위해 구축된 하드웨어 서버와 기업들이 요구하는 하드웨어에서 최소 및 최적 기준으로 처리할 수 있는지 등을 고려해 정확도를 평가하였습니다.
그림 9. 가명처리 평가 방법
가명처리 정확도 평가는 생성된 가명처리 데이터의 컬럼 28개 중 8개의 컬럼을 그림 9와 같이 적용하여 가명처리를 수행 하였으며, 이때 마스킹 라운딩, 컬럼 삭제 등 비교적 간단한 가명처리 기술을 활용해 평가를 진행하였고, 이는 각각 100MB, 1GB 데이터에 대해 적용하였는데, 가명처리가 수행된 파일을 직접 열어 확인해 본 결과 5개의 가명처리 솔루션 모두 100% 정확도로 가명처리가 완료된 것을 확인하였습니다.
평가항목은 총 2개의 대분류 6개의 중분류 39개의 소분류를 수립하여 평가를 진행하였습니다. 저희 연구팀 평가에 앞서 생각하기로는 다양한 조직이 보유한 개인정보 데이터 형태가 매우 다양하다는 특징이 있고, 가이드라인을 분석했을 때 처리 과정이 매우 복잡하므로 가명처리 가이드라인에서 제시하는 기준을 모든 가명처리 솔루션이 완벽히 충족하기엔 어려움이 있으리라 생각을 했습니다. 하지만 평가 결과 연구팀 생각과는 달리 가명처리 추천 기능이 없는 지란지교데이터사의 IDFILTER 제품을 제외하고 모든 솔루션이 100% 가이드라인을 충족하는 결과를 보여주었습니다.
그림 10. 개인정보의 가명처리 솔루션 평가 항목
솔루션 보완사항
이번 가명처리 솔루션의 평가를 진행하고 직접 솔루션을 사용하면서 몇 가지 솔루션에 대해서 보완사항이 도출되었으며, 보완사항은 다음과 같습니다.
1) 일부 솔루션의 경우 1GB 이상의 데이터 처리시 성능 저하 및 불안정한 서비스
2) 가명처리 기술에 대한 표준(기준)의 부재로 처리 방식 상이
3) 가명처리 솔루션 사용 시 사용자(담당자)의 개입이 필요한 경우가 많음
4) 기능 및 목적에 따라 솔루션이 나눠져 있어 평가 시 복잡함이 있음
5) 가명처리 순서가 복잡해 다음으로 수행할 단계에 대한 안내 메시지 필요
6) 결재 대상자(승인 처리자) 로그인 시 팝업이나 알림으로 결재 문서에 대한 알림 메시지 표시
7) 데이터 가명처리 시 진행 상황 안내에 대한 미흡
“1)” 변별력이 있는 평가를 위해 기업들이 요구했던 권장 사양의 하드웨어 스펙보다는 다소 부족한 하드웨어를 가지고 평가를 진행했으며, 동일한 스펙의 하드웨어에서 100MB는 원활하게 처리되었습니다만, 일부 솔루션의 경우 1GB 이상의 데이터 처리 시 업로드가 안 되거나, 가명처리 과정에서 시스템이 다운되는 등의 문제가 발생하였습니다. 또한, 처리 과정 또는 처리 후 솔루션 서비스가 불안정해지거나 성능이 저하되어 서비스에 접속이 원활하지 않았던 솔루션도 있었습니다. 이유는 기업들이 요구했던 권장 사양보다 하드웨어 스펙을 낮춰서 평가를 진행하였기에 발생한 것이라 결론을 내렸습니다만, 1GB 데이터를 아무런 문제 없이 처리한 솔루션이 존재하므로 문제가 발생한 일부 솔루션은 기능 및 성능 부분에서 최적화가 필요하리라 판단됩니다.
“2)” 모든 솔루션의 가명처리 방식은 같지만, 조금씩 기능적 차이가 있고 처리 방식이 상이하여 평가를 진행하는데 애로사항이 많이 있었습니다. 예를 들어 마스킹 위치를 처리하는데 특정 위치에 마스킹하도록 지원하지 않아 원하는 마스킹이 불가능했으며, 부분 삭제 기능에서 구분자를 입력할 수 없어 완전한 부분 삭제를 하지 못하는 문제가 있었습니다.
마지막으로 “3)” 가명처리 시 간단한 부분도 사용자의 개입이 필요한 경우가 많아 다음 진행 단계로 넘어가는 데 어려움이 있었습니다. 가명처리 가이드라인 입장에서 보았을 때 사용자의 개입이 많이 있을 수밖에 없다고 생각이 들었습니다만, 관리자나 담당자의 개입이 많아질수록 관리적인 측면에서는 좋을 수 있습니다. 하지만 실제 사용하는 담당자 입장에서는 처리 절차를 간소화시키고 간단한 처리 부분은 자동화하여 사용자 개입을 최소화할 수 있다면 더욱 편리하고 효율적인 솔루션이 될 것이라는 생각이 들었습니다.
글을 마치며
이번 포스팅에서는 가명(익명) 처리 솔루션이 무엇인지 그리고 이러한 가명처리 솔루션의 기능과 성능을 평가하기 위해 기준을 수립하고, 평가에 관한 결과를 설명해 드렸습니다. 저희 연구팀이 평가한 가명정보 처리 솔루션은 가이드라인과 개인정보 관련 법을 충분히 준용하여 만들어졌기 때문에 개인정보를 처리하고 결합하는데 있어 편리하고 효율적으로 완벽하게 지원하리라 생각합니다. 하지만 평가를 진행하면서 느낀 것은 솔루션마다 제조사가 추구하는 편의성과 솔루션의 다양한 특색이 존재하기에 솔루션을 도입하기 전에 반드시 다양한 가명처리 솔루션을 비교하고, 충분한 검토를 통해 기관의 활용 목적과 그에 부합하는 가명처리 솔루션 선택하는 것이 중요하다고 생각합니다.
참고문헌
[1] https://www.privacy.go.kr/front/contents/cntntsView.do?contsNo=27
[2] KISA, 가명정보 활용 우수사례집, 2022
[3] KISA, 해외 비식별 조치 가이드라인 등에 대한 비교 분석, 2018
[4] Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing Concepts and Techniques, 2011
[5] KISA, 개인정보 활용도 강화를 위한 프라이버시 보호 모델 체계화 및 정립 연구, 2019
[6] 김종선, 정기정 외 4명, 프라이버시 보호 데이터 배포를 위한 모델 조사, 2017
[7] 강혜영, 권헌영, 국내외 비식별화 현황 분석을 통한 개인정보 활용 정책 제언, 2018
[8] 개인정보보호위원회, 가명정보 처리 가이드라인, 2022
[9] 데이타스, http://www.datarse.co.kr/
[10] 지란지교데이터, https://www.jirandata.co.kr/
[11] 엔텀네트웍스, http://www.ntumnetworks.com/index.do
[12] 이지서티, http://www.easycerti.com/
[13] 펜타시스템, https://www.penta.co.kr/
[14] 개인정보보호위원회, https://www.pipc.go.kr/
[15] 개인정보포털, https://www.privacy.go.kr/
KAIST 사이버보안연구센터 사이버위협분석팀 연구원으로 악성코드 분석 프로그램 및 연구를 수행하고 있다.