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개요t-closeness는 k-anonymity와 l-diversity의 한계를 극복하기 위해 제안된 프라이버시 보호 기법입니다. 데이터셋에서 특정 그룹의 민감 속성 분포가 전체 데이터 분포와 일정 수준 이상 유사하도록 보장하여, 민감 정보 노출을 최소화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의각 그룹의 민감 속성 분포가 전체 데이터 분포와의 거리가 임계값 t 이하여야 한다는 기법l-diversity 확장목적민감 속성의 과도한 편중 방지데이터 프라이버시 강화필요성l-diversity에서도 발생 가능한 속성 유출 방지분포 기반 접근데이터 분포의 유사성을 보장하는 고급 기법입니다.2. 특징특징설명비교분포 기반 보호그룹 내 민감 속성이 전체 분포와 유사l-diversity보다 정교함정보 유출 방지민감..

개요l-diversity는 k-anonymity의 한계를 보완하기 위해 제안된 데이터 프라이버시 보호 기법입니다. 동일한 준식별자 그룹 내에서 민감 속성 값의 다양성을 보장함으로써, 특정 속성이 노출되는 위험을 줄이고 데이터 비식별화 수준을 강화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의각 k-익명 그룹 내 민감 속성이 최소 l개의 다양한 값을 가져야 하는 기법k-anonymity 확장목적민감 속성 노출 방지 및 데이터 재식별 위험 감소데이터 다양성 확보필요성k-anonymity만으로는 특정 속성 유출 방지 불가프라이버시 강화 필요데이터 보호의 강도를 한 단계 높인 기법입니다.2. 특징특징설명비교속성 다양성 보장동일 그룹 내 민감 속성의 분포를 다양화k-anonymity보다 강력공격 방어동질성 공..

개요k-anonymity는 개인정보가 포함된 데이터셋에서 개별 사용자를 특정할 수 없도록 보장하는 데이터 비식별화 기법입니다. 동일한 속성을 가진 레코드 그룹이 최소 k개 이상 존재하도록 만들어 재식별 위험을 낮추며, 개인정보 보호와 데이터 활용 간의 균형을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋의 각 레코드가 최소 k-1개의 다른 레코드와 동일한 속성을 공유하도록 하는 기법데이터 프라이버시 보호목적개별 데이터 주체의 재식별 위험 최소화통계·연구 데이터 활용필요성개인정보 보호 법규(GDPR, HIPAA 등) 준수빅데이터 활용 가속데이터 활용과 프라이버시 보호를 동시에 충족하는 기술입니다.2. 특징특징설명비교그룹화최소 k개 이상의 동일한 속성 그룹 형성단일 사용자 특정 불가비식별화준..

개요개인정보보호법(PIPA)은 개인의 프라이버시 권리를 보호하고, 개인정보의 수집·이용·보관·제공에 있어 안전하고 합리적인 기준을 제시하는 대한민국의 기본법입니다. 2011년 제정된 이래 디지털 산업과 기술 환경의 변화에 맞춰 지속적으로 개정되고 있으며, 글로벌 수준의 데이터 보호 규제를 지향합니다. 기업, 공공기관, 개발자 등 개인정보를 다루는 모든 주체에게 핵심적인 법률입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의개인정보의 처리 및 보호에 관한 원칙과 기준을 정한 대한민국 법률2011년 제정, 최신 개정 2025년 반영목적개인의 권익 보호 및 개인정보의 자율적 활용 보장프라이버시 보호 + 데이터 활용 균형적용 대상공공·민간 구분 없이 개인정보를 처리하는 모든 사업자 및 기관국내외 기업 포함개인정..

개요Re-Identifiability Score, 또는 QR(Quasi-Identifier Risk Score)은 비식별화(De-identification)된 데이터셋이 외부 데이터셋과 결합됐을 때, 특정 개인을 재식별할 수 있는 위험도를 수치화한 지표입니다. 개인정보보호 기술(PETs) 및 프라이버시 보호 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis)에서 핵심적인 평가 수단으로, 데이터 공개 및 공유 정책 수립에 필수적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의비식별 데이터의 준식별자(Quasi-Identifier) 조합을 통해 특정 개인이 재식별될 가능성을 정량화하는 위험 지표목적데이터 익명성 수준 평가 및 재식별 위험 관리필요성단순 식별자 제거만으로는 충분한 개인..

개요개인정보 비식별화는 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거하거나 대체함으로써, 데이터의 활용 가치를 유지하면서도 개인정보 보호를 실현하는 기술입니다. 개인정보보호법, GDPR, HIPAA 등 글로벌 규제 환경에서 데이터 처리의 핵심 전략으로 자리 잡았으며, AI 학습데이터, 통계 분석, 공공 데이터 개방 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 비식별화의 개념, 기술, 절차, 활용 사례 등을 실무 관점에서 자세히 설명합니다.1. 개념 및 정의개인정보 비식별화는 특정 개인을 직접 또는 간접적으로 식별할 수 없도록 개인정보에서 식별자를 제거하거나 변형하는 기술적·관리적 처리 방식입니다. 식별 가능성의 정도에 따라 가명처리, 익명처리, 집계처리 등 다양한 형태로 나뉘며, 법적으로는 비식별 조치가 충..