가명화,익명화 및 개인정보 보호정책

개인정보 보호정책이 이러한 데이터 보안 조치를 권장한 이후,이러한 이전에 모호한 개념은 비즈니스 소유주들 사이에서 뜨거운 논의 주제가 되었습니다. 가명-소비자 데이터 레코드 내의 개인 식별 정보 필드가 하나 이상의 인공 식별자 또는 가명으로 대체되는 데이터 관리 절차로서 나중에 레코드를 다시 식별하기 위해 호출될 수 있습니다.

익명화-데이터가 설명하는 사람들이 영구적으로 익명을 유지하도록 데이터 세트에서 개인 식별 정보를 암호화하거나 제거하는 프로세스입니다.

가명과 익명화의 주요 차이점

두 가지 방법 모두 이름,주소 또는 신용 카드 번호와 같은 정보를 개인에게 연결할 수 있는 데이터를 제거하거나 암호화하여 개인 데이터를 마스킹하는 것을 포함합니다.

그러나 둘 사이의 차이점은 가명을 되돌릴 수 있다는 것입니다. 암호화 키와 같은 별도로 보유 된 정보를 사용하여 데이터를 개인에게 다시 연결하는 데 필요한 경우 식별 가능한 정보를 검색 할 수 있습니다.

그러나 데이터가 익명화되면 개인에게 다시 연결될 수 없습니다. 익명화는 영구적입니다.

개인정보 보호 및 데이터 마스킹

개인정보 보호는데이터 마스킹에 대해 다양하고 구체적인 언급을합니다.

다음은 몇 가지 예입니다:

기사 5-데이터 처리

제 5 조에서 개인 데이터는 서비스 제공이 필요한 경우에만 보유되어야 한다고 명시하고 있습니다. 그 후 데이터가 더 이상 개인의 식별을 허용하지 않으면 유지 될 수 있습니다.

제 25 조-설계상의 데이터 보호

제 25 조에서는 기업이 소비자 데이터를 보호하기 위한 모든 합리적인 조치를 기본적으로 그리고 의도적으로 취해야 한다는 요구사항을 기술하고 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법으로 가명을 구체적으로 언급합니다.

26

리사이틀 26 에서는 특정 데이터 보호 조치가 더 이상 자연인을 식별할 수 없는 익명 정보에는 적용되지 않음을 명시하고 있습니다.

기사 32-처리의 보안

보안은 개인 정보 보호의 핵심 포인트입니다. 제 32 조는 특히 소비자의 개인 정보를 보호하기위한 적절한 보안 조치로서 가명을 언급합니다.

제 34 조-데이터 주체에게 데이터 유출 사실을 알리는 행위

제 34 조에 따르면,회사는 조직 보호 조치가 가명 또는 익명화와 같이 정보를 이해할 수 없거나 식별 할 수 없게 만들지 않는 한 사용자에게 영향을 미치는 고위험 데이터 침해를 사용자에게 알려야합니다.

데이터 마스킹의 장점

데이터 마스킹이 절대적으로 필요한 것은 아닙니다. 그러나,그것은 매우 좋습니다. 사실,이 규정은 데이터 마스킹 기술을 구현하기위한 인센티브를 제공합니다.

방법은 다음과 같습니다.:

• 보안 요구 사항 충족:가명화 및 익명화와 같은 기술을 사용하면 기업이 소비자 데이터를 보호하기 위해 가능한 모든 조치를 구현해야한다는 요구 사항을 준수합니다. 회사가 어떤 이유로 든 조사 된 경우 데이터 보안 프로토콜에 의문이 생기면 데이터 마스킹이 추가 보호 기능을 제공합니다.
• 데이터 침해 통신:귀하의 데이터가 익명화 된 경우,귀하는 자신의 정보에 영향을 미치는 데이터 침해를 사용자에게(익명화 된)알릴 필요가 없습니다. 이는 위반된 데이터가 개인에게 다시 연결될 수 있는 방법이 없기 때문입니다.
• 사용자 권한 준수: 데이터가 영구적으로 익명화되면 소비자의 삭제 권리 또는 사용자 데이터의 전체 사본을 요청할 권리와 같은 사용자 권한 및 요구 사항을 더 이상 준수하지 않을 것입니다.
• 국제 국경을 넘어 개인 정보 이동:정책과 빨간 테이프의 산을 따르지 않고 국제 국경을 통해 데이터를 전송하는 데 필요한 가명화의 수준은 불분명하지만,데이터 마스킹은 다른 나라로 데이터를 전송하기 위해 뛰어 넘어야 할 농구의 수를 줄일 수 있습니다.

주제에 대한 개인 정보 분석 백서의 그래프는 다음과 같습니다:

어떤 데이터 마스킹 기술이 더 낫습니까?

가명화 대 익명화 문제에 관해서는 비즈니스는 개인 데이터의 응용 및 사용을 고려해야합니다.

다음은 가명 대신 익명화를 사용할 수 있는 몇 가지 상황입니다:

• 소비자와 더 이상 통신하거나 작업할 필요가 없지만 소비자의 활동,주문 내역 또는 소비자를 식별하는 데 사용할 수 없는 기타 세부 정보를 보관하려는 경우.
• 소비자에게 제공하는 서비스와 관련이 없는 데이터 분석을 수행합니다.
• 광범위한 직원 또는 컨설턴트 그룹과 같이 서비스를 수행하기 위해 지정된 사람 이외의 사람들에게 데이터를 제공해야하는 경우.

한편,향후 사용자를 다시 식별해야 할 때 데이터 가명을 사용할 수 있습니다:

• 직원 또는 그 세부 사항을 필요로하지 않는 다른 데이터 처리기에 식별 정보를 마스킹하여 서비스 이행 중에 데이터를 안전하게 유지합니다.
• 데이터베이스 또는 레코드,주문 내역 및 연락을 유지 하는 비활성 고객 내에서 데이터 보호를 유지 합니다.
• 국제 국경을 통해 데이터를 전송합니다.
• 데이터 보호 및 개인 정보 보호 정책

전반적으로,이 두 가지 방법 모두 개인 정보 보호 하에서 이점을 나타내지 만 특정 데이터 세트 또는 애플리케이션에서는 실현 가능하지 않을 수 있습니다. 데이터 마스킹 측정을 수행하기 전에 모든 의미에 대해 조사하십시오.