규제 인증 표준/정보 보호 3

개인정보 보호 가이드라인과 차등 정보보호 기술의 시너지

서론​데이터가 21세기의 원유라면, 개인정보는 지켜야 할 가장 중요한 자산입니다. 빅데이터와 AI 시대는 이 두 가치가 충돌하는 '데이터 패러독스'의 시대이기도 합니다. 이러한 딜레마 속에서 대한민국의 개인정보보호위원회(이하 '개인정보위')는 '보호'와 '활용'의 균형을 맞추기 위한 정책적 방향성을 가이드라인을 통해 제시하고 있습니다. 그러나 정책적 목표만으로는 안전한 데이터 생태계를 구축할 수 없습니다. 본 문서는 개인정보위 가이드라인이 제시하는 '안전한 활용'이라는 정책적 이상과 '재식별 위험'이라는 기술적 현실 사이의 간극을 분석하고, '차등 정보보호' 기술이 어떻게 그 간극을 메우는 수학적 신뢰의 다리가 될 수 있는지 그 가능성을 제시하고자 합니다.​1부: 개인정보위 가이드라인의 정책적 함의와 과..

NIST 개인정보보호 프레임워크(Privacy Framework) 상세 설명

1. 개요NIST 개인정보보호 프레임워크(NIST Privacy Framework)는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2020년 1월에 발표한 자발적인 가이드라인입니다. 이 프레임워크의 주된 목적은 조직이 개인정보 처리로 인해 발생하는 위험을 효과적으로 관리하고, 개인의 프라이버시를 보호하며, 신뢰를 구축할 수 있도록 돕는 것입니다. 이 프레임워크는 특정 법률이나 규제를 강제하는 것이 아니라, 다양한 산업 분야와 규모의 조직이 자사의 상황에 맞게 유연하게 적용할 수 있는 위험 기반(Risk-based) 접근법을 제시합니다. 이를 통해 조직은 제품과 서비스를 설계하고 배포하는 모든 단계에서 "설계 기반 프라이버시(Privacy by Design)" 개념을 효과적으로 적용할 수 있습니다. 본 문서는 프레..

NIST 개인정보보호 프로그램(PEP)과 차등 정보보호 가이드라인 분석

1. NIST 개인정보보호 엔지니어링 프로그램(PEP) 개요미국 국립표준기술연구소(NIST)는 개인정보보호 엔지니어링 프로그램(Privacy Engineering Program, PEP)을 운영하고 있습니다. 이 프로그램의 목표는 신뢰할 수 있는 정보 시스템의 개발을 지원하는 것입니다. 이 프로그램의 핵심 목표는 측정 과학과 시스템 엔지니어링 원칙을 적용하여 개인정보보호 위험을 관리하고 완화할 수 있는 프레임워크, 지침, 도구 및 표준을 개발하고 보급하는 것입니다.​주요 활동은 다음과 같습니다.위험 관리: 조직이 개인정보보호 문제를 식별, 평가, 관리하고 개인에게 미치는 부정적인 영향을 줄일 수 있도록 지원합니다. 대표적인 결과물이 'NIST 개인정보보호 프레임워크(NIST Privacy Framewor..