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김정범(Kim JeongBeom),임채원(Lim ChaeWon),하재현(Ha JaeHyub),김문기(Kim MoonKi),박연지(Park YeonJi),신진슬(Shin JinSeol),김유지(Kim Yooji),이단비(Lee Danbi),이진형(Lee Jinhyung),하송미(Ha Songmi),김지현(Kim Jihyon),김은석(Kim Enseok) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6
빅데이터를 사용할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 비식별 전략입니다. 개인 정보를 식별 할 수없는 식별불가능한 정보는 빅데이터 분석 및 출력으로 만 사용할 수 있습니다. 비식별 조치는 대용량 데이터 수집을 위한 개인 정보 적용 정책에 따라 적절하게 수행되어야합니다. 비식별전략은 큰 데이터 세트에서 개인을 식별할 수있는 요소 전부 또는 일부의 삭제, 대체 등을 통해 개인을 식별하는 것을 불가능하게 하는 정책입니다. 비식별 정보는 전략 수립을 통해 개인 정보 이외의 정보로 추정되므로 정보 주체의 동의없이 제 3 자에게 사용 또는 제공 할 수 있습니다. 따라서 빅데이터 분석과 결과의 활용에 있어서 가장 중요한 전략입니다. 식별되지 않은 결과는 비 개인 정보로 간주되지만 새로운 바인딩 기술이 나타나거나 결합 될 수있는 정보가 다시 식별 될 수 있으므로, 필수적인 관리 및 기술 안전장치를 구현해야합니다. One of the most important factors in using big data is the de-identification strategy. Non-identifiable information that does not identify personal information can only be used as a big data analysis and output. De-identification measures should be appropriately performed in accordance with the personal information application policy for the collection of big data types. De-identification is a policy that makes it impossible to identify an individual through deletion, substitution, etc., of all or some of the elements that can identify an individual in a big data set. Since the de-identification information is estimated as information other than personal information by establishing strategy, the information can be used or provided to a third party without consent from the information subject. Therefore, in the analysis of big data and utilization of the result it is the most important strategy. Although non-identified outputs are assumed to be non-personal information, essential management and technical safeguards should be implemented, as new binding techniques may appear or information that can be combined may be re-identified. Through this paper, we will examine the related strategies and implementation example.