오늘은 익명처리에 대해서 이야기하겠습니다.

익명의 제보에 따른다면 , 뭐가 어쩐다고 한다. 라고 할때 누구인지 알지 못하는 제보라는 의미이지요.

이럴때 제보의 신뢰도가 조금 떨어지더라도 누가 제보한것인지를 알릴수 없는 상황에서 이용하게 됩니다.

익명처리는 이렇듯 개인 식별을 하지 못하게 하는 처리를 말합니다.

개인을 식별하지 못하게 하는 가장 간단한 방법은 데이터를 지우면 되지요. 데이터가 없다면 누가인지 알지 못하게 되니 익명처리를 한것입니다. 사실 개인정보보호위원에서 간행한 가명정보 처리 가이드라인을 보면 삭제기법이 있습니다.

그런데, 어떤 목적에서 활용하고자 할때 삭제를 해 버리면 목적달성이 어려운 경우가 있습니다. 개인과 관련된 정보가 있다면 그 정보가 누구 정보인지 파악이 가능할 수 있기 때문에 가명정보인지 익명정보인지 구분이 애매모호해지는 상황이 되지요.

기술적으로 어느 수준으로 개인을 알지 못하게 처리한것을 익명정보라고 정의한 곳은 어느 한곳도 없습니다. 따라서, 이 데이터가 익명처리가 제대로 되었는지 판단하기가 어렵다는것이지요. 이러한 문제를 해결하기 위해 적정성평가위원회를 구성하여 해당 데이터에 대한 심의를 진행하게 되는것입니다. 이때 단순히 데이터만을 보는것이 아니라 데이터의 활용 목적과 이용환경등 다양한 판단기준이 적용됩니다.

기술적으로 이 데이터가 어느수준의 익명화가 되어 있는가를 판단하는 기법에는 여러가지가 있습니다. 그중에서도 k-익명성, l-다양성, t-근접성을 다루는 klt프라이버시 보호 모델이 주로 이용됩니다. 이 보호모델을 이용한다고 하더라도 법적으로 어느 수준에 도달하면 익명정보라고 정의하지 못하기 때문에 완벽한 익명처리를 위해서는 추가적인 기법들이 적용되고 있습니다. 차분프라이버시나 재현데이터 기법들은 이러한 재식별 공격을 대비한 익명 처리 기법이라고 볼 수 있습니다.