익명 데이터와 가명 데이터의 차이점은 무엇입니까?

데이터는 디지털 경제에서 중요한 역할을 하며 이를 공유하면 새로운 기회가 열릴 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 개인 데이터를 포함한 고객 세부 정보를 수집하고 이를 사용하여 더 나은 고객 경험과 마케팅 활동을 강화할 수 있습니다.

기업은 이름, 위치, 이메일 주소와 같은 데이터를 수집하여 귀하와 신규 고객에게 마케팅하는 데 도움을 줍니다. 그러나 그렇게 하면 데이터 유출 위험에 처하게 됩니다.

GDPR과 같은 데이터 보호법을 준수하면서 비즈니스 프로젝트에 데이터를 사용하려면 회사에서 개인 데이터를 익명화하거나 가명화해야 할 수 있습니다. 그렇다면 이 두 용어의 의미는 무엇이며 차이점은 무엇입니까?

익명 데이터란 무엇입니까?

익명 데이터는 정보를 처리하는 조직이나 다른 개인이 특정 개인을 추적할 수 없는 정보입니다.

이름, 전화번호, 주소와 같은 데이터에서 사람을 직접 식별할 수 있습니다. 데이터 익명화의 목표는 데이터에서 개인 식별자를 제거하고 나머지 데이터에서 특정 개인을 식별하는 것을 불가능하게 만드는 것입니다.

또한 프로세스를 영구적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 데이터는 개인의 재식별이 불가능한 경우에만 익명으로 간주될 수 있습니다. 이는 모든 당사자와 알려진 재식별 방법을 사용하는 사람들이 데이터 주체가 누구인지 알아낼 수 없어야 함을 의미합니다.

가명 데이터란 무엇입니까?

가명은 실명이 아닌 다른 이름을 사용하는 것을 말합니다. 예를 들어, 본명이 Joanne Kathleen Rowling인 JK Rowling을 비롯한 많은 작가들은 Robert Galbraith와 같은 필명으로 글을 씁니다.

가명 데이터는 추가 세부 정보를 추가하지 않으면 원래 데이터 주체를 식별할 수 없도록 변경된 개인 정보입니다.

GDPR에 따른 익명 및 가명 데이터

GDPR(일반 데이터 보호 규정)에 따르면 익명 데이터는 특정 개인을 식별하는 데 사용할 수 없도록 변경된 데이터입니다.

익명 데이터는 개인 식별 정보(PII)를 포함하지 않으며 프로세스를 되돌릴 수 없기 때문에 GDPR에서 면제됩니다. 데이터 익명화는 데이터가 회사에 갖는 가치를 파괴할 수 있음을 명심하십시오.

GDPR은 가명 데이터를 추가 정보를 사용하지 않고는 식별되거나 식별 가능한 자연인을 역추적할 수 없는 방식으로 처리된 데이터로 정의합니다. 이 추가 정보는 별도로 저장되며 데이터 주체를 식별하는 데 필요합니다.

익명 데이터는 식별될 수 있으므로 GDPR은 이를 개인 데이터로 간주합니다.

데이터를 익명화하는 방법

데이터 익명화는 특정 개인을 식별하는 데 사용될 수 있는 모든 세부 정보를 제거하는 작업입니다. 어떻게 이를 달성할 수 있습니까?

치환

대체는 특정 데이터를 새 식별자로 바꾸는 프로세스입니다. 예를 들어 중요한 정보를 개인 이름 대신 “참가자-1″과 같은 대체 식별자로 바꿀 수 있습니다.

노이즈 추가

노이즈 추가는 종종 가중치와 같은 수치 데이터 조각에 작은 난수를 더하거나 빼서 데이터를 가리는 것으로 정의됩니다. 예를 들어 정확한 수치를 보고하는 대신 사람의 체중을 가장 가까운 5의 배수로 반올림할 수 있습니다.

집합

집계는 식별 특성을 제거하면서 개인 데이터의 구성 요소를 공유하는 사람들을 그룹화하는 것입니다. 정확한 위치가 아닌 지역별로 사람들을 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어 정확한 위치인 “샌프란시스코” 대신 “서해안”을 사용할 수 있습니다.

데이터를 가명 처리하는 방법

많은 회사에서 많은 개인 데이터가 IT, 마케팅 및 HR 부서를 거칩니다. 가명화는 이러한 데이터를 안전하게 유지하고 가능한 데이터 위반을 방지하는 동시에 연구 및 데이터 분석과 같은 목적으로 사용할 수 있도록 합니다. 다음은 일반적인 가명화 기술입니다.

데이터 암호화

데이터 암호화는 개인 데이터를 변경하여 복호화 키 없이는 인식할 수 없도록 하여 안전하게 보호합니다. 사용하기 위해 데이터를 해독하면 원래 형태로 되돌려집니다. 우리 대부분은 이미 암호화 형식을 사용하고 있습니다. 특히 암호는 일반적으로 일반 텍스트가 아닌 안전한 해시 또는 해시 및 솔트 형식으로 저장되어야 합니다(문자 그대로: 평문, 쉽게 읽을 수 있는 텍스트).

토큰화

이 방법은 민감한 개인 데이터를 토큰이라고 하는 민감하지 않은 데이터로 대체하여 데이터를 보호합니다. 토큰은 개인 데이터를 손상시키지 않고 사람을 식별하는 데 사용되는 난수 또는 일련의 숫자일 수 있습니다.

데이터 마스킹

데이터 마스킹은 개인 정보의 특정 부분을 사회 보장 번호의 처음 4자리에 대한 별표와 같은 기호 또는 기타 자리 표시자로 대체하는 프로세스입니다.

데이터 가명화 및 익명화의 이점은 무엇입니까?

데이터 익명화 및 가명화는 개인 데이터를 보호하는 동시에 데이터 컨트롤러가 그 유용성을 활용할 수 있도록 하는 방법입니다. 그러나 데이터를 가명화하고 익명화하는 것의 실제 이점은 무엇입니까?

1. 익명화와 가명화 모두 데이터 위반으로 인해 발생할 수 있는 데이터 주체에 대한 잠재적 피해를 최소화합니다. 이는 데이터 프로세서와 컨트롤러가 데이터 보호 책임을 다하는 데 도움이 됩니다.
2. 익명화는 개인 데이터의 기밀성을 보호하여 개인 정보에서 얻은 정보 공개에 관한 질문과 불만을 최소화합니다. 익명화된 데이터를 무기한 보관할 수도 있습니다.
3. 가명화는 데이터를 보호할 뿐만 아니라 회사가 GDPR 및 유사한 데이터 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 익명화 중에 원본 개인 데이터를 일시적으로 저장하기 위해 프로덕션 시스템에서 사용할 수도 있습니다.
4. 고객에게 귀하가 책임 있고 데이터 규칙을 준수한다는 것을 보여주면 고객은 귀하의 비즈니스를 더 신뢰하게 될 가능성이 높으며 잠재적으로 사용자 지정을 반복할 수 있습니다. 약간의 신뢰는 먼 길을 간다.

개인 정보 보호를 유지하면서 데이터 기반 성장 달성

오늘날 기업은 개인 데이터를 보호하고 GDPR과 같은 개인 정보 보호법을 준수하기 위해 예방 조치를 취해야 합니다. 고객의 개인 정보를 보호하면서 데이터의 힘을 활용하려면 회사는 개인 데이터를 익명화하거나 가명화해야 합니다.

익명화된 데이터는 모든 식별 정보를 완전히 제거하므로 데이터를 특정 개인에게 다시 연결하는 것이 불가능합니다. 가명 데이터에는 일부 식별 정보가 제거되어 있지만 여전히 특정 개인에게 다시 연결될 수 있습니다.

개인 데이터를 추가로 보호하기 위해 회사는 정기적인 위험 평가 및 감사, 모니터링 및 액세스 제어 수행을 포함하여 강력한 보안 조치를 취하는 것을 고려해야 합니다.