데이터 3법 개정으로 개인정보를 가명처리 와 익명처리를 통해 기업 간 데이터를 결합할 수 있는 법적 근거가 마련되었으며, 법이 규정하는 한계 내에서 개인정보 데이터를 이용 할 수 있습니다. 그러나, 가명정보 역시 개인 정보와 동일하게 관리해야 합니다.

데이터를 활용하여 솔루션, 데이터 가공, 기업 성과 관리,

트렌드 파악, 시장조사, 신제품 기획 등 다양하게 활용할 수 있지만, 데이터 유출 사고, 개인정보 유출 경로의 다양화 및 데이터 유출 규제 강화 또한 우려되고 있습니다.

스파이스웨어 가명화 솔루션은 고유의 기술력 (부분 암호화를 이용한 비식별화 특허 출원) 및

국제 표준 (ISO/IEC 20889) 의 비식별 기술과 “익명성, 다양성, 근접성” 을 기반하여

최적의 비실별화 처리 수준을 측정 합니다.

데이터 3법 맞춤 최적화 솔루션

개인정보 가명화에서 요구하는 17개 항목을 모두 충족하는 최적화 솔루션 입니다.

외부 유출 없는 가명처리 DB 생성

양방향 암호 처리된 개인정보를 SQL을 이용하여 로드하고, 평문 변환 없이 암호화된 상태로 외부 유출 없이 가명 처리 DB를 생성 합니다. (일회성이 아닌 설정 저장 후 온라인 상태로 IF 운영 가능)

재식별 위험도 평가를 통한 관리 편의성

가명 처리 DB는 재식별 위험도 평가를 통해 데이터의 가치와 익명성 보장을 관리자가 조정할 수 있도록 제공 하고, 모든 가명 처리 작업의 기록 보존과 처리 권한을 관리 할 수 있습니다.

 

데이터 로딩

SQL 기반으로 개인정보 DB에서 가명 처리 데이터를 직접 조회

(유출 사고 방지 및 데이퍼 필트 선택 마법사)

데이터 변환 설정

> 식별자 / 준식별자/ 민감 데이터/ 비민감 데이터

 사전 협의된 식별자 필드 지정, 결합 키 생성

(식별자) SALT 시스템 저장 되지 않으며, SHA256 형식의 단방향 HASH 변환

(준식별자) 준식별자 룰 지정, 데이터 마스킹 및 대체키 범위 지정

(민감정보) 관리자 가명 처리 룰 지정, 데이터 마스킹/ 대체키 범위 지정

(비민감정보) 가명처리 불필요 필드의 불필요한 가명 처리 방지

비식별화 실행

“익명성” “근접성“ “다양성“ 기반의 프라이버시 모델 설정

비식별화 분석

가명처리 완성도, 변환모델별 재식별율 분석 및 재식별 위험 지표 실시간 확인

프라이버시 모델 기반으로 다양한 가명 처리 모델을 제공 합니다.

가명 처리 완성도 점수 및 변환 모델 별 재식별률을 한 화면에서 사용 합니다.

허용 임계치 기반의 위험 지표를 제공하여, 가명 처리 결과를 평가 합니다.

최종 결과물에 대한 재식별 위험 지표를 실시간으로 확인 가능합니다.

독일 뮌헨 공대(Technische Universität München) 추진 “ARX - Powerful Data Anonymization” 프로젝트에서

제안된 프라이버시 모델 기준으로 재식별 리스크 분석을 제공합니다.

Prosecutor attacker model / Journalist attacker model  / Marketer attacker model