빅데이터 시대에 개인정보를 보호하면서 데이터 분석 활용 가치를 높일 수 있는 방법으로 ‘비식별화’기술의 필요성이 제기되고 있다.

비식별화란 개인정보 일부 도는 전부를 삭제하거나 대체해 타 정보와 결합해도 특정인을 식별하기 어렵게 하는 조치를 말한다.

흔히 개인정보란 주인등록번호나 여권번호, 전화번호, 지문, 홍체 등 고유식별정보부터 사상이나 신념, 정당 가입, 건강, 성생활, 유전정보 등 다른 정보와 연결돼 개인이 확인될 수 있는 민감정보까지를 총칭한다.

최근 미래창조과학부, 방송통신위원회 주최로 개최된 ‘빅데이터 페어’에서 김진철 한국정보화진흥원 박사는 “미국이나 영국 등 주요 국가들은 빅데이터 활용을 장려하고 개인정보의 효율적인 보호를 위해 비식별화 기술을 적용하고 있다”며 “국내의 경우도 공공정보 활용시 이를 적용하는 가이드라인을 마련해놓고 있다”고 말했다.

현재 미국의 경우, 개인 식별가능성을 최소화하는 방향으로 개인정보 비식별화 범위를 업계 자율적으로 판단하도록 조치하고 있다. 다만 미국은 이러한 프라이버시 정보를 상업적 거래가 가능한 대상으로 간주하고 있다.

또한 기술발전으로 완벽한 비식별화가 불가능하기 때문에 재식별 방지 등 사후관리가 강조되고 있다. 미국은 데이터 제공처에 재식별하지 않는 계약 조치가 필수적이고 영국은 최소한의 재식별 테스팅을 거치도록 하고 있다. 영국 감독청(ICO)은 지난해 말 ‘데이터 비식별화 실행 규칙’을 실시하고 있다.

 

우리나라의 경우 안전행정부에서 지난 9월 ‘공공정보 개방공유에 따른 개인정보지침’을 제정한 바 있다. 공공정보 개방 및 활용시 개인식별 가능한 요소를 정해 삭제 또는 비식벼화하고 주기적인 모니터링으로 재식별 가능성을 완화시킬 것을 권고하고 있다. 방송통신위원회에서도 빅데이터 환경 확산에 따른 이용자 보호를 위해 ‘빅데이터 개인정보보호 가이드라인(안)’을 준비 중이다.

김 박사는 “그러나 의료나 통신 등 분야별로 개인정보 보호 민감도가 다르기 때문에 차별화 시키는 방안이 필요하다”고 말했다.

한편 현재 비식별화에 활용되는 주요 기법으로는 ▲가명처리, ▲총계처리, ▲데이터 값 삭제, ▲범주화, ▲데이터 마스킹 등이 있다.

그는 “이를 통해 개인정보를 감출 수 있지만, 원래의 정보를 변환하기 때문에 정보의 가치가 낮아질 수 있다”며 “활용도에 따라서 비식별화 범위를 적절히 수행하는 것이 중요하다”고 설명했다.

특히 정형데이터의 경우 비식별화가 쉽지만 반정형, 비정형 데이터의 경우 쉽지 않다. 때문에 이 데이터 중에서 개인정보를 찾아내 비식별화시키는 알고리즘 개발 등의 노력도 중요하다고 덧붙였다.

이와 함께 빅데이터 분석 가치를 높일 수 있도록 비식별화 범위 선정에 대한 각 분야별 노력과 사후 재식별에 대한 사후관리 가이드를 통해 소비자 피해를 최소화시키는 것이 필요하다는 설명이다.

보다 안전한 빅데이터 유통을 위해서 비식별화된 데이터에 대한 안정성을 기술적으로 검증할 수 있는 기술 개발, 표준화 등도 중요하다고 김 박사는 강조했다.