데이터 익명화: 개인정보 보호 및 소비자 제안 강화하기

바로 이 지점에서, 개별 식별자를 제거하거나 암호화하여 기밀 정보를 보호하는 데이터 익명화가 등장합니다. 디지털 미디어 플랫폼 간에 위험이 없는 데이터 공유가 가능해지면 소비자에게 더 흥미로운 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

데이터 익명화란 무엇입니까?

민감한 정보 및/또는 개인 정보가 회사 데이터베이스(종종 사용자 이름을 법적 이름, 전화번호, 주민등록번호, 이메일 및 주소와 연결)에 저장되면 언제나 유출 위험이 따릅니다. 가장 안전한 소프트웨어라도 예상치 못한 허점과 악의적인 백도어를 통해 해커의 공격을 받을 수 있습니다.

그러나 이 정보가 익명화 프로세스를 거치면 소스 식별이 불가능해집니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같이 기업이 개별 동의 없이 익명 데이터를 수집할 수 있도록 하는 새로운 데이터 보호 규정이 전 세계적으로 시행되고 있습니다. 그저 데이터 식별자를 제거하기만 하면 됩니다. 보다 최근에는 브라질의 LGPD와 남아프리카의 POPI을 비롯해 일부 미국 주에서도 유사한 법률이 제정되었습니다.

데이터 익명화 기술

데이터를 익명화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 계획된 목적과 이 정보를 사용할 시스템에 따라 현재 다음과 같은 비식별화 기술을 활용할 수 있습니다:

• 가명화: 개인 식별자를 가명으로 대체하고(예: 모든 Miller를 Baker, Cooper, Porter 또는 Smith로 무작위로 변경) 데이터 무결성과 정확성은 그대로 유지합니다. 테스트와 교육 목적에 이상적인 솔루션입니다.
• 일반화: 세부 사항(아파트 호수나 마을 등)을 변경해 식별 가능성을 줄이면서도 정보의 정확성은 계획된 목적에 맞게 유지합니다.
• 데이터 스크램블링: 속성의 숫자나 문자를 돌이킬 수 없게 뒤섞어 데이터가 원본과 일치하지 않게 만드는 널리 사용되는 기술입니다.
• 데이터 마스킹: 복제 데이터베이스에서 문자 및 단어 교체, 암호화 및 셔플링과 같은 수정 기술로 값을 변경해 데이터를 숨깁니다. 단, 리버스 엔지니어링에는 적합하지 않습니다.
• 데이터 블러링: 근사 기술을 통해 정보를 정확하게 줄이는 것으로 식별 가능성을 최소화할 만큼만 값을 변경하기 때문에 개인의 익명성이 보장됩니다.
• 데이터 바꾸기: 데이터 세트의 속성 값(이름, 생년월일)을 변경합니다. 그러면 원본과 일치하지 않기 때문에 효과적인 데이터베이스 익명화가 가능해집니다.
• 데이터 암호화: 아마도 가장 효과적인 데이터 익명화 기술일 것입니다. 개인 정보를 판독이 불가능한 코드 형식으로 변환하는 것으로 암호를 보호하고 승인된 사용자만 원래 형식으로 검색할 수 있습니다.