가명 데이터는 추가적인, 별도로 저장된 정보 없이는 개인에게 직접 귀속되는 것을 방지하는 방식으로 개인 식별자가 제거, 대체 또는 변환된 정보로 정의됩니다. 이는 직접 식별자(예: 이름, 식별 번호)를 코드나 가명과 같은 인공적인 표시로 대체합니다. 일반 개인정보 보호법(GDPR) 제4조 5항에 따르면, 가명 처리는 추가 정보를 사용하지 않고는 더 이상 특정 주체에게 귀속될 수 없도록 개인 데이터를 처리하는 것이며, 이 추가 정보는 별도로 안전하게 보관되어야 합니다 (Voigt & Von dem Bussche, 2017).
결과는 다음을 나타냅니다:
- 가명 처리 는 무단 식별 및 데이터 오용의 위험을 줄입니다.
- 달리 익명화된 데이터는 모든 식별자가 비가역적으로 제거되지만, 가명 데이터 는 통제된 “키” 또는 보충 데이터셋을 통해 재식별될 가능성을 유지합니다.
- 효과적인 가명 처리 방법은 다음과 같습니다:
- 이름을 고유 코드로 대체
- 민감한 필드의 마스킹 또는 해싱
- 고위험 식별자에 대한 토큰화 사용
예시: “Jane Doe” 대신 “Patient_12345”.
주요 논의 사항:
- 데이터 보호 규정 준수: 가명 처리는 GDPR 및 기타 개인정보 보호 프레임워크에서 보호 조치로 인정되며, 조직이 데이터 최소화 및 보안 요구사항을 준수하면서 개인 정보를 처리할 수 있도록 합니다 (GDPR Recital 29).
- 재식별 위험 관리: 가명 데이터는 개인정보 보호를 강화하지만, 키 또는 매핑 파일에 접근할 경우 재식별에서 자유롭지 않습니다. 따라서 보충 정보에 대한 엄격한 분리 및 보안 프로토콜이 필수적입니다 (Narayanan & Shmatikov, 2008).
- 연구 및 분석: 가명 데이터셋은 식별 가능한 세부 정보를 노출하지 않고 의미 있는 통계 분석이나 종단 연구를 가능하게 합니다. 예를 들어, 의학 연구는 과학적 유용성과 기밀성의 균형을 맞추기 위해 가명 처리된 환자 기록에 의존하는 경우가 많습니다 (El Emam & Arbuckle, 2013).
- 한계: 가명 처리의 효과는 방법의 강도와 간접 식별자가 존재하는 정도에 따라 달라집니다. 약한 가명 처리는 보조 데이터셋과 결합될 경우 여전히 연결 공격이나 추론에 취약한 데이터를 남길 수 있습니다.
요약하면, 가명 데이터 는 식별 가능한 데이터와 익명 데이터 사이의 중간 지점 역할을 하며, 분석적 가치를 보존하면서 강화된 개인정보 보호를 제공합니다. 그 적용은 재식별 위험을 완화하기 위한 안전한 키 관리 및 강력한 기술적 통제에 크게 의존합니다.
