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별첨3 비식별 조치 방법
처리기법
주요내용
개인정보 중 주요 식별요소를 다른 값으로 대체하여 개인식별을
곤란하게 함
가명처리
(예) 홍길동, 35세, 서울 거주, 한국대 재학
(Pseudonymization)
→ 임꺽정, 30대 서울 거주, 국제대 재학
* 다른 값으로 대체하는 일정한 규칙이 노출되어 역으로 개인을 쉽게 식별
할 수 있어서는 안됨
데이터의총합값을보임으로서개별데이터의값을보이지않도록함
(예) 임꺽정180cm, 홍길동170cm, 이콩쥐160cm, 김팥쥐150cm
→ 물리학과 학생 키 합 : 660cm, 평균키 165cm
총계처리
* 단, 특정 속성을 지닌 개인으로 구성된 단체의 속성 정보를 공개하는
(Aggregation)
것은 그 집단에 속한 개인의 정보를 공개하는 것과 마찬가지의
결과가 나타나므로 그러한 정보는 비식별화 처리로 볼 수 없음
(예) 에이즈 환자 집단임을공개하면서 특정인물‘갑’이 그 집단에 속함을 알 수
있도록표시하는것은‘갑’이에이즈환자임을공개하는것과마찬가지임)
데이터 공유?개방 목적에 따라 데이터 셋에 구성된 값 중에 필요
없는값또는개인식별에중요한 값을삭제
데이터 삭제
(예) 주민등록번호 901206-1234567 → 90년대 생, 남자
(Data Reduction)
(예) 개인과 관련된 날짜 정보(자격 취득일 등)는 연 단위로 처리
데이터 범주화
데이터의값을범주의값으로 변환하여명확한값을감춤
(예) 홍길동, 35세 → 홍씨, 30~40세
(Data Suppression)
공개된 정보 등과 결합하여 개인을 식별하는데 기여할 확률이 높은
주요 개인식별자가 보이지 않도록 처리하여 개인을 식별하지
못하도록함
(예) 홍길동, 35세, 서울 거주, 한국대 재학
데이터 마스킹
→ 홍 * *, 35세, 서울 거주, * * 대학 재학
(Data Masking)
→ 홍○○, 35세, 서울 거주, ○○대학 재학
* 남아있는 정보 그 자체로 개인을 식별할 수 없어야 하며 인터넷 등에
공개되어 있는 정보 등과 결합하였을 경우에도 개인을 식별할 수
없어야 함
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