개인정보 비식별 기술 가이드라인 (2020-03-19)

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개인정보 비식별 기술 가이드라인 (2020-03-19)

 

 I. 비식별 기술 적용시 사전 검토 사항

 

 1. 비식별 적용 절차 개요

 2. 데이터 사용 목적 및 환경에 대한 검토

 3. 재식별 공격의 이해

 

II. 비식별 대상 데이터에 대한 개인정보 속성 결정

 

 1. ISO/IEC 20889 기반의 식별자 구분

  가) 일반 운영환경에서의 분류

  나) 데이터 셋 관점에서의 분류

  다) 개인정보 속성 분류

  2. 민감 정보의 구분

  가) 민감 정보의 정의

  나) 민감 정보의 분류

  3. 목적성 정보(TA,Target Attribute)의 구분

  가) 분석 대상을 정의하는 칼럼

  나) 분석 목적에 필수적인 컬럼

  4. 개인정보 속성 결정 원칙

  가) 법적 근거

  나) 처리자의 입장에서 판단

  다) 비식별 처리 기법에 대한 판단

  라) 처리자의 분석 환경에 대해 판단

  마) 기타 경우에 대한 판단

 

Ⅲ. ISO/IEC 20889의 비식별 기술의 종류

 

 1. ISO/IEC 20889

  가) 등장배경

  나) 목적

  다) 범위

  라) ISO/IEC 20889의 비식별 기술 개요

 2. 통계도구

  가) 표본 추출

  나) 총계 처리

 3. 암호화 기법(분석 효용성 입장의)

  가) 결정성 암호화

  나) 순서보존 암호화

  다) 형태보존 암호화

  라) 동형암호화

  마) 동형비밀분산

 4. 삭제 기법

  가) 마스킹

  나) 컬럼삭제

  다) 부분 삭제

  라) 레코드 삭제

  마) 식별자 전부 삭제

 5. 가명화 기법

  가) 양방향 암호화를 이용

  나) 일방향 암호화를 이용

  다) 토큰 기법을 이용

  라) 랜덤할당(Random assign)

  마) 매핑 테이블을 이용

  바) UUID(Universally Unique Identifier)

 6. 해부화 기법

 ​7. 일반화 기법

  가) 일반 라운딩

  나) 랜덤 라운딩

  다) 제어 라운딩

  라) 상하단 코딩(Top & Bottom Coding)

  마) 로컬 일반화

 8. 무작위화 기법

  가) 순열

  나) 잡음추가

  다) 부분 총계

 9. 재현 데이터

 

Ⅳ. 프라이버시 보호 모델의 종류 및 검증 방법

 

 1. k-익명성

 2. l-다양성

 3. t-근접성

 

 

별첨. 비식별 기법 적용_ARX

 1. 개요

 2. 데이터 명세

 3. 준식별자 비식별 기법 적용

 4. 프라이버시 보호 모델 적용

☞ 첨부파일 : 개인정보 비식별 기술 가이드라인

(출처 : 빅데이터센터)

 

컨설팅 : ISMS-P, ISO27001, GDPR, PCI-DSS  

개인정보 비식별화 솔루션

070-7867-3721, ismsbok@gmail.com 

비식별 사례집(안전한 빅데이터 삶의 질을 바꾸다)

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비식별 사례집

- 안전한 빅데이터 삶의 질을 바꾸다 -

K-ICT 빅데이터센터에서는 빅데이터 활용을 위한 2018년 개인정보 비식별화 사례집을 발간하였습니다.

빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별화 사례집은 공공·민간에서 빅데이터 활용 시 참고할 수 있도록 개인정보 처리와 관련한 조치사항과 주요 분야별 비식별화 사례를 제시합니다.

첨부파일 : 비식별 사례집(안전한 빅데이터 삶의 질을 바꾸다) 

 - part. 1 : 한전하고 편리한 교통의 뉴  패러다임
 - part. 2 : 빅데이터가 선물한 디지털 의료혁명
 - part. 3 : 슬기로운 경제 금융 생활
 - part. 4 : 똑똑한 공공복지 ICT foreve

개인정보 비식별화 컨설팅

비식별화 솔루션: 애널리틱 디아이디 공급
070-7867-3721, ismsbok@gmail.com

EU 개인정보보호법제(GDPR) 분석

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EU 개인정보보호법제(GDPR) 분석 및 개인정보보호법제 개선 입법수요

■ 연구의 내용

1) GDPR과 개인정보보호법 비교 분석

GDPR은 아동에 대한 특별한 보호의 필요성을 강조하고 투명성, 잊혀질 권리등 관련 여러 조항에 명시적으로 언급하고 있다.

둘째, 정보주체의 권리는 개인정보보호법에서 규정된 정보주체의 권리를 모두 포함할 뿐만 아니라, 자기정보 이전에 관한 권리, 반대권 등 개인정보보호법에서 다루고 있지 않는 권리를 다루고 있다.

셋째, 국내법상 개인정보 영향평가는 공공기관을 대상이 대규모 개인정보파일의 처리하는 경우 그 위험성을 제3자인 평가기관으로 하여금 평가하도록 하는 반면, GDPR은 개인정보처리 이전에 개인정보처리자로 하여금 그러한 처리에 대한 위험성을 자체적으로 평가하도록 규정하고 있다.
평가 대상을 선정함에 있어서 산술적 기준에 근거하는 개인정보보호법과 달리, GDPR은 평가 대상이 되는 개인정보 처리의 유형을 규정하고 있으며, 평가의 결과에 따라 해당 개인정보의 처리가 위험하다고 판단되는 경우, GDPR은 사전협의 과정에서 감독당국으로 하여금 처리의 금지를 포함한 구속력있는 제재를 가할 수 있도록 규정하고 있다는 점에서 개인정보보호법의 영향평가와 차이를 보인다.

넷째, GDPR에 따른 행동강령의 제정은 특정 업종에 종사하는 개인정보처리자의 개인정보처리가 특정 상황에서 어떻게 규율될 수 있는지에 대한 자율적인 가이드라인 역할을 할 것으로 기대된다.

다섯째, GDPR은 국외이전에 대하여 구체적이고 세부적인 규정을 두어 유럽연합의 보호수준에 미치지 못하는 제3국 또는 국제기구로의 개인정보 이전을 금지하고 있다.

여섯째, GDPR에서 감독당국은 독립성이 보장된 국가기관으로 그 임무가 방대하고 권한이 막강하다.
향후 우리기업이 EU 역내 기업과 동등한 지위로 활동하기 위해서는 EU 개인정보보호 적합성 평가의 통과가 필요한바, 이를 위해서는 GDPR에서 요구하는 감독기관의 독립성과 임무와 권한을 개인정보보호위원회에 부여하여야 한다.

2) 빅데이터 분석 등 개인정보보호 활용방안

GDPR은 개인정보의 가치를 극대화하는 동시에, 정보주체의 권리를 보호하기 위해 익명처리와 가명처리를 구분하고, 재식별 가능성을 필연적으로 수반하는 가명처리정보를 개인정보로서 GDPR의 적용범위에 포섭시키는 한편 공익을 위한 기록보존, 과학 및 역사 연구, 통계 목적으로 개인정보를 처리하는 경우 예외를 인정하고 있다.

이와 달리, 미국과 일본의 개인정보보호법제는 재식별 가능성이 희박한 비식별정보 및 익명가공정보를 더 이상 개인정보로 취급하지 않는 동시에, 해당 정보가 재식별되는 것을 방지하기 위하여 재시별 금지 규정 등을 포함한 여러 관련 규정을 도입하고 있다.

빅 데이터 분석을 포함한 개인정보의 활용을 보다 폭 넓게 허용하기 위하여 GDPR을 반영하는 경우, 개인정보보호법은 가명처리정보의 목적 외 이용·제공을 허용하는 방식으로 해석·개정될 수 있다. 이와 달리, 개인정보보호법이 미국 및 일본의 법제를 반영하는 경우 – 즉, 비식별 처리된 개인정보를 더 이상 개인정보로 취급하지 않는 경우 – 학술연구 또는 통계목적 뿐만 아니라, 다른 목적에 근거한 비식별 정보의 활용 역시 허용될 수 있다.

3) 프로파일링과 동의 관련 규정 검토


개인정보보호법과 달리, GDPR은 빅 데이터 분석과 불가분의 관계에 있는 프로파일링을 포함한 대규모 자동처리 방식에 따른 개인정보의 처리를 별도로 규율하고 있다.

이에 따라 프로파일링을 시행하는 개인정보처리자는 반드시 해당 처리의 위험성을 사전에 예측하기 위하여 개인정보 영향평가를 시행하여야만 하며, 정보주체는 인간의 개입이 전혀 존재하지 않는 자동화된 방식의 개인정보처리 결과에 종속되지 않을 권리를 가진다.

또한 동의와 관련하여, 일반적으로 정보주체의 동의는 개인정보 수집을 포함한 처리를 적법하게 만드는 기본적인 법적 근거이다.

그러나 정보주체의 동의는 개인정보 처리를 위한 다양한 법적 근거 중의 하나에 불과하며, 이러한 동의는 언제든지 철회될 수 있다는 점에서 가장 안전한 또는 안정된 법적 근거가 될 수 없다.

그럼에도 불구하고, 정보주체의 동의가 자신의 개인정보 처리를 통제하는데 가장 좋은 수단이라는 사실에는 이견이 있을 수 없다.

정보주체의 동의에 근거하여 그의 개인정보를 처리하는 개인정보처리자는 동의가 주어지는 방식과 관련 문서가 GDPR의 관련 규정에 비추어 적절한지 유의하여야 하며, 특히 동의가 주어진 사실에 대한 입증책임이 개인정보처리자가 있음을 유의하여야 할 것이다.

동의에 근거한 개인정보의 처리가 어려운 경우, 특히 사업자인 개인정보처리자는 GDPR 제6(1)(f)에 규정된 개인정보처리자 또는 제3자의 정당한 이익에 근거한 개인정보 처리에 보다 더 큰 관심을 가질 것으로 보인다.


■ 기대효과
본 연구 결과는 EU GDPR와 국내 법제를 비교 분석하고 우리 법제의 개선방향을 제시함으로써 빅데이터 등 기술 발전 대응 및 국제적 상호운용성을 갖추기 위한 자료로 활용할 수 있다.


■ 첨부파일
GDPR(번역문) 포함

개인정보 실태점검 및 교육 수행

뉴딜코리아 컨설팅 사업부 / 070-7867-3721, ismsbok@gmail.com

개인정보 비식별 세미나 개최

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개인정보 비식별 세미나 개최

비식별 조치 기법 및 프라이버시 보호 모델에 대한 인식 제고 위해

전문기관, 적정성 평가단 및 사업자 대상 기술 세미나 개최

※ 학계 전문가를 초빙하여 개인정보 비식별 조치를 위한 기술적 처리 방안을 제시

□ 프로그램
o 일 시 : 2017년 6월 8일(목) 14:00 ~ 16:10(2시간 10분)
o 장 소 : 한국인터넷진흥원 본원 15층 대강당
o 대 상 : 적정성 평가 전문가 및 비식별 처리에 관심 있는 사업자 모두
o 문 의 : 이예원 주임연구원
 - (TEL) 02-405-5152 / (Mail) angela_lee@kisa.or.kr


o 프로그램

1. 가이드라인 15분 (14:00~14:15) / KISA
   - 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 추진 현황

2. 전문가교육

- 프라이버시 모델 50분 (14:15~15:05) / 이혁기 박사(고려대)
. k-익명성
. l-다양성·t-근접성
. Q&A

- COFFEE BREAK – 15분(15:05~15:20) / 뉴딜코리아

- 차분 프라이버시 50분 (15:20~16:10) / 심규석 교수 (서울대)
. 차분 프라이버시 모델 개념 및 알고리즘 소개
. 차분 프라이버시의 적용방법 및 효과
. Q&A


[참고]  세부내용

▷ 프라이버시 모델 ➀(k-익명성)
. k-익명성 대상정보(준식별자)와 적용 방법(예제)
. k-익명성 모델의 취약점과 보완책(l-다양성·t-근접성)

▷ 프라이버시 모델 ➁(l-다양성·t-근접성)
. l-다양성·t-근접성 대상정보(민감정보)와 알고리즘 기반 보호 모델 적용 방법(예제) 제시 ex) entropy-l, recursive-l, EMD
. l-다양성·t-근접성 모델의 취약점과 보완책

▷ 차분 프라이버시
. 차분 프라이버시 개념 및 알고리즘 소개 (※ 신규 알고리즘(보호 모델)을 제시하여도 무관함)
. 차분 프라이버시의 적용 방법(예제) 및 효과 ( ※ 차분 프라이버시 적용 시 데이터의 활용성과 보호 등)


☞ 첨부파일 : 개인정보 비식별 세미나 개최 안내

 

개인정보 비식별 조치 전문교육 안내

스타트업․중소기업 대상 안전한 빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 비식별 기술(이론․실습), 사례 등 교육을 진행합니다.

□ 일시 : ‘16년 12월 8일(목) 14:00 ~ 17:50​

□ 장소 : K-ICT 빅데이터센터 오픈랩 (스타트업캠퍼스 1동 6층, 판교​)​

□ 참석자 : 약 30명 (스타트업 및 중소기업, 벤처, 창업자, 개발자, 협단체 등)

□ 주요 내용

 o 이론 : 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 비식별화 기술

   - 비식별화 정의 및 비식별 조치 기술, 실무사례, 비식별 조치 지원·관리 체계 등

 o 실습 : 비식별 조치 기술 및 프라이버시 보호 모델 적용 실습

   - 실습용 데이터셋을 이용한 17가지 고전적 비식별화 기술 및 보호모델 k-l 적용·검증

□ 주요 일정​ 

시간		주요내용	비고
이론	14:00~14:50 (50분)	비식별화 정의 및 기술
	15:00~15:50 (50분)	실무 사례 및 지원·관리 체계
실습​	16:00~16:50 (50분)	고전적 비식별 기술 적용
	17:00~17:50 (50분)	프라이버시 모델 적용 및 검증 실습

※ 상기 일정은 교육 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

□ 교육관련 문의 :

 

 뉴딜코리아 컨설팅 사업부 (070-7867-3721, ismsbok@gmail.com)

 참가신청 : https://kbig.kr/?q=%EC%83%88%EC%86%8C%EC%8B%9D/16395

빅데이터 활성화 위한 비식별 개인정보 활용 요건 구체화해야 (국가인권위원회)

 뉴딜코리아 홈페이지 | 뉴딜코리아
http://cafe.naver.com/rapid7/2679​

인권위, 빅데이터 활성화 위한 비식별 개인정보 활용 요건 구체화해야
‘신용정보법 개정안’, 개인정보 비식별 조치의 개념과 구체적 절차 정하고
비식별 정보에 대한 안전성 확보, 재식별 방지 방안 등 담아야

o 국가인권위원회(위원장 이성호)는 금융․신용 분야 빅데이터 산업 활성화를 고려한 ｢신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 일부 개정 법률안(이하 ‘신용정보법 개정안’)｣ 이 ｢헌법｣이 보장하는 개인정보 자기결정권을 침해할 우려가 있다고 보고, 이를 보완해야 한다는 의견을 표명하였다.

o 인권위는 금융위원장에게 ｢신용정보법 개정안｣에 비식별 조치의 개념 및 구체적 절차를 규정하고, 비식별 정보를 목적 외로 이용하거나 제공할 수 있는 요건을 제한하며, 비식별 정보를 제공받는 ‘제3자’의 범위를 금융․신용 분야로 한정하고, 재식별 방지를 위한 조치 및 비식별 정보에 대한 안전성 확보 방안 등을 보완하는 것이 바람직하다는 의견을 표명하였다.

o 최근 기업이나 공공기관 등은 새로운 상품이나 서비스의 개발․개선, 마케팅, 정책 수립 등을 위해 빅데이터를 적극 활용하는 추세이다. 그러나 빅데이터 처리과정에서 정보주체 개인의 동의없이도 개인정보를 수집하거나 이용할 수 있다.

o 이 과정에서 개인정보 침해 우려를 줄이기 위해 개인을 식별할 수 없도록 가명을 쓰는 등 정보의 일부를 가공하여 활용하는 ‘개인정보 비식별 조치’가 대안으로 제시되고 있다.

o 2016. 4. 금융위원회가 입법예고한 ｢신용정보법 개정안｣은 특정 개인을 식별할 수 없도록 처리한 개인정보를 정보주체 동의없이 이용, 제3자에게 제공할 수 있어 비식별 조치를 적용하기만 하면 빅데이터 활용 등 개인정보를 당초 수집 및 이용 목적 외로 활용하거나 제3자에게 제공할 수 있도록 하고 있다.

o 그러나 비식별 조치를 했더라도 비식별 조치의 방법, 수준에 따라 특정 개인이 재식별할 위험성이 여전히 남아 있어 정보주체를 식별할 수 있는 가능성이 완전히 제거되었다고 보기는 어렵다.

o 이에 인권위는 빅데이터의 활용을 통한 편익 증진과 개인정보 보호의 조화가 적절히 이루어질 수 있도록 의견을 표명한 것이다.

※ 붙임 : 1) 결정문 1부.2) 신용정보법 개정안 1부. 끝.

​

금융권 개인정보 비식별 조치 발표자료

카페 > 뉴딜코리아 홈페이지 | 뉴딜코리아
http://cafe.naver.com/rapid7/2647

금융권 개인정보 비식별 조치 발표자료

2016년 9월 9일 진행되었던 금융권 개인정보 비식별 조치 세미나 발표자료를 공지하였으니 업무하실 때 참고하여 주시기 바랍니다.

발표자료 : http://cafe.naver.com/rapid7/2647

주최,주관 : 한국신용정보원, 금융보안원
후       원 : 금융위원회, 금융감독원

비식별전문기관 : 뉴딜코리아

비식별 조치 적정성 평가 전문가 교육 및 결합지원 서비스를 위한 기업 설명회 개최

비식별 조치 적정성 평가 전문가 교육 및 결합지원 서비스를 위한 기업 설명회 개최
​
출처 : http://cafe.naver.com/rapid7/2641
​
1. 개인정보 비식별 조치 적정성 평가 전문가 교육 개최​

□ 교육 개요
 o (일 시) ’16. 9. 21(수), 13:00∼14:30 
 o (장 소) 강남 한국과학기술회관 대회의실(신관 지하 1층)
 o (대 상) 개인정보 비식별 조치 적정성 평가단으로 선정된 전문가
 o (내 용) 개인정보 비식별 조치 적정성 평가 방법, 절차 등
 o (발표자) 정영돈 교수(고려대학교)


2. 개인정보 비식별 조치 및 결합지원 서비스를 위한 기업 설명회 개최

□ 설명회 개요
 o (일 시) ’16. 9. 21(수), 15:00∼18:00 
 o (장 소) 강남 한국과학기술회관 대회의실(신관 지하 1층)
 o (대 상) 개인정보 비식별 조치를 준비 중이거나 관심 있는 사업자
 o (내 용) 개인정보 비식별 조치 가이드라인, 전문기관별 결합 서비스 신청 등 관련 서비스, 비식별 조치 솔루션 안내

□ 세부 일정​ 

시 간 (분)	주요내용
15:00~15:20	개인정보 비식별 조치 가이드라인 소개​
15:20~16:30	전문기관별 비식별 조치 관련 서비스 안내
16:30~16:40​	Coffee Break​
16:40~17:30​	비식별 조치 솔루션 소개​
17:30~18:00	Q&A​
18:00	폐  회​

개인정보 비식별 조치 가이드라인

카페 > 뉴딜코리아 홈페이지 | 뉴딜코리아
http://cafe.naver.com/rapid7/2546

개인정보 비식별 조치 가이드라인 발간

- 관계부처 합동, 개인정보 비식별 조치 기준 및 지원․관리체계 안내 -

(2016.06.30)

□ 빅데이터 시대를 맞이하여 개인정보가 안전하게 보호될 수 있도록 개인정보 비식별 조치에 관한 명확한 기준과 지원 관리체계가 마련되었다.
  □ 행정자치부(장관 홍윤식)는 오늘 관계부처 합동*으로 이 같은 내용을 담은 “개인정보 비식별 조치 가이드라인”을 발간한다고 발표하였다.

* 행정자치부, 방송통신위원회, 금융위원회, 미래창조과학부, 보건복지부, 국무조정실
 
□ 그간 업계에서는 개인정보 개념이 모호하고, 또 비식별 조치 기준이 명확히 제시되지 않아 빅데이터 활용에 어려움이 많다고 호소해 왔다.
 
○ 또한, 학계와 언론에서는 빅데이터, IoT(사물인터넷) 등 새로운 IT 기술과 융합 산업의 발전에 따른 데이터 이용 수요에 대응하는데 비식별 조치 가이드라인이 필요하다는 의견을 꾸준히 제기해 왔다.

□ 이에, 행자부 등 관계부처는 기업의 불확실성을 제거하여 ICT 융합산업의 발전을 도모하는 한편, 데이터 이용과정에서 개인정보 침해 방지를 위해 비식별 조치 가이드라인을 발간하게 된 것이다.
 

□ “개인정보 비식별 조치 가이드라인” 주요내용은 다음과 같다. 
○ 먼저, 본 가이드라인은 개인정보를 적정하게 비식별 조치하여 이용 ?제공하려는 사업자가 반드시 준수해야 할 조치 기준이라는 점을 명확히 하였다.
 
○ 또한, 비식별 조치 단계를 4단계로 나누어 각 단계별 조치사항과 유의사항을 상세히 안내하였다.
 
- 첫 번째, 사전검토 단계에서는 개인정보 해당 여부를 검토한 후 개인정보가 아닌 경우에는 별도 조치없이 활용 가능함을 안내하였으며,
 
- 두 번째, 비식별 조치 단계에서는 가명처리, 총계처리, 데이터 삭제, 범주화, 데이터 마스킹 등 다양한 비식별 기술을 단독 또는 복합적으로 활용하여 개인 식별요소를 제거하도록 하였다.
 
- 세 번째, 적정성 평가 단계에서는 비식별 조치가 적정하게 이루어졌는지를 외부 평가단을 통해 객관적으로 평가하도록 하였으며, 평가과정에서 객관적이고 계량적인 평가 수단인 ‘k-익명성*’을 활용하도록 하였다.
 
* 동일한 값을 가진 레코드를 k개 이상으로 하여 특정 개인을 추론하기 어렵도록 함. 예를 들어, k값을 5로 정하여 비식별 조치하였다면 데이터 셋 내에 개인 식별 요소가 없음은 물론이고, 최소 5개 이상의 레코드가 동일하여 개인식별이 어려움
 
- 마지막 사후관리 단계에서는 비식별 정보의 안전한 활용과 오남용 예방을 위한 필수적인 보호조치* 사항을 명시하였다.
 
* 이용목적 달성 시 파기, 접근권한 관리 및 접근통제, 재식별 시 처리 중단 및 파기 등
 
○ 부처별로 전문기관*(공공기관)을 지정하여 중소기업과 스타트업을 지원**토록 하는 등 금번 가이드라인의 지원체계도 마련하였다.
 
* 행정자치부?방송통신위원회(한국인터넷진흥원), 금융위원회(한국신용정보원,
금융보안원), 미래창조과학부(한국정보화진흥원), 보건복지부(사회보장정보원)
 
** 미래부는 ‘16년 중 중소기업 및 스타트업 약 110개사를 선정하여 빅데이터 활용 솔루션 적용 및 컨설팅 지원, 전문가 멘토링 등을 지원할 예정(참고3 참조)
 
□ 아울러, 금번 가이드라인과 함께 발간된 “개인정보 보호 법령 통합 해설서”에서는 개인 식별요소의 전부 또는 일부를 삭제하여 개인을 알아볼 수 없도록 적정하게 비식별 조치한 정보(=비식별 정보)는 추가 동의 없이 활용 가능하도록 하였다.  
* 미국, 영국 등의 경우에도 개인을 알아볼 수 없도록 조치한 정보를 ‘비식별 정보(미국)’, ‘익명정보(영국)’ 로 정의하고 자유로운 활용을 보장
 
○ 또한, 비식별 정보는 개인정보가 아닌 것으로 추정*하고, 재식별**이 되지 않도록 필요한 보호조치는 반드시 준수토록 하였다.
* 일단 개인정보가 아닌 것으로 보되, 개인정보라는 반증이 나오면 개인정보로 본다는 뜻 
** 비식별 정보가 새로운 분석기술 적용이나 다른 추가적인 정보와의 결합 등을 통해 다시 특정 개인을 알아볼 수 있는 정보가 되는 것을 말함
 
○ 현행법에 규정된 제재수단을 안내하여 비식별 정보를 오남용하는 것을 사전에 예방할 수 있도록 하였다.
 
※ 비식별 정보를 고의로 재식별하여 이용?제공하는 경우 5년이하 징역 또는 5천만원 이하 벌금
재식별 된 정보를 즉시 파기하지 않고 보관하는 경우 5천만원 이하의 과태료 부과
(정보통신망법 적용 사업자는 위반행위 관련 매출액의 3%이내 과징금 부과 가능)
 
□ 이번 ‘비식별 조치 가이드라인’과 ‘법령 통합 해설서’ 발간에 따라 산업계의 빅데이터 활용이 활성화될 것으로 보이며, 빅데이터 이용에 따른 개인정보 침해 우려도 불식될 것으로 기대된다.
 
○ 특히, 매년 30% 이상 급성장하고 있는 빅데이터 산업에 새로운 전기가 마련될 것으로 보이며, 고급 데이터 분석가 등 IT분야 청년 일자리 창출에도 상당한 기여를 할 것으로 기대된다.
 
□ 홍윤식 행정자치부 장관은 “세계는 소프트 파워를 통해 기계와 제품이 지능화하는 4차 산업혁명 시대로 전환 중이며, 4차 산업혁명 시대의 키워드인 빅데이터 산업은 IT강국으로 자리매김한 우리나라에게 또 다른 도약의 기회가 되고 있다”고 하면서,

○ “금번 가이드라인 및 해설서 발간으로 개인정보 보호를 기반으로 하는 안전한 빅데이터 활용 문화가 정착되고, 이를 통해 중소기업과 스타트업이 빅데이터 시대의 주역으로 성장하기를 바란다”고 말했다.

☞ 첨부자료

1) 관계부처 합동, 개인정보 비식별 조치 기준 및 지원․관리체계 안내서
2) 개인정보 비식별 조치 가이드라인 전문