gemini2k 님의 블로그

새 시스템이나 서비스를 만들 때 개인정보를 어떻게 다룰지 미리 점검하는 절차가 있다. 흔히 영향평가라 부른다. 거창해 보이지만, 핵심은 "무엇을, 왜, 어떻게 다루는가"를 미리 적어 보는 일이다.흐름을 그려 본다가장 먼저 하는 일은 개인정보가 어디서 들어와 어디를 거쳐 어디에 쌓이고 언제 사라지는지를 그려 보는 것이다. 이 흐름도를 그리다 보면, 생각지 못한 곳에 정보가 복사되거나 너무 오래 남아 있는 지점이 드러난다.꼭 필요한지 되묻는다수집하는 항목마다 "이게 정말 필요한가"를 묻는다. 목적에 비해 과한 항목, 습관적으로 넣은 항목이 보이면 줄인다. 적게 모으는 것이 가장 효과 좋은 사전 조치다.위험한 길목을 짚는다정보가 외부로 나가는 지점, 여러 곳에서 접근하는 지점, 권한이 넓게 열린 지점이 사고가..

가명정보와 익명정보는 비슷하게 들리지만 다루는 방식이 다르다. 둘을 섞어 생각하면 "익명이니 마음대로 써도 된다"는 오해로 이어진다.## 가명정보는 되돌릴 여지가 있다가명처리는 추가 정보를 쓰면 다시 특정 개인으로 이어질 수 있는 상태를 말한다. 이름을 일련번호로 바꿔도, 그 번호와 사람을 잇는 대응표가 어딘가 있다면 복원이 가능하다. 그래서 가명정보는 여전히 보호 대상으로 보고, 대응표를 분리해 엄격히 관리해야 한다.## 익명정보는 되돌릴 수 없어야 한다익명정보는 어떤 정보를 더해도 특정 개인으로 되돌릴 수 없는 상태를 말한다. 진짜 익명이 되면 개인정보로 보지 않는 경우가 많지만, "되돌릴 수 없다"는 조건이 생각보다 까다롭다. 항목 몇 개의 조합만으로 작은 집단에서 한 사람이 좁혀지면, 그것은 익명..

개인정보 사고를 줄이는 가장 확실한 방법은 잘 지키는 것이 아니라, 애초에 적게 갖는 것이다. 갖고 있지 않은 정보는 샐 일도 없다.정말 필요한가를 먼저 묻는다양식을 만들 때 습관적으로 주민등록번호나 생년월일, 주소를 넣곤 한다. 그런데 그 항목이 업무에 꼭 필요한지 따져 보면 빼도 되는 경우가 많다. 본인 확인이 목적이라면 다른 방법이 있는지, 통계가 목적이라면 연령대만으로 충분한지 묻는다.식별자 대신 대체값을 쓴다내부에서 사람을 구분해야 한다면 주민등록번호 대신 의미 없는 일련번호를 쓰는 설계가 안전하다. 그 번호만으로는 누구인지 알 수 없고, 연결 정보는 따로 엄격히 관리하면 된다. 민감한 식별자를 여기저기 흩어 두지 않는 것이 핵심이다.목적이 끝나면 지운다수집한 정보를 언제까지 보관할지 처음부터 ..

자료를 외부에 내보내거나 공개하기 직전이 가장 사고가 나기 쉬운 순간이다. 본문은 가렸는데 엉뚱한 곳에 개인정보가 남아 있는 경우가 많다. 내보내기 전에 훑어보는 목록을 정해 두면 실수가 줄어든다.## 본문 밖을 본다가장 자주 놓치는 곳이 표 안의 셀, 머리말·꼬리말, 파일 속성(작성자 정보), 그리고 첨부된 원본 데이터다. 화면에 보이는 본문만 가리고 숨은 곳을 지나치면, 엑셀의 다른 시트나 숨긴 열에 원본이 그대로 남는다.## 부분 마스킹의 함정을 안다전화번호 뒷자리만 가리거나 이름 가운데 글자만 별표로 바꾸는 처리는 익숙하다. 그런데 가린 정보가 다른 칸의 정보와 합쳐지면 다시 좁혀질 수 있다. 한 칸만 보지 말고, 한 행 전체를 보고 "이 행만으로 누구인지 좁혀지나"를 따진다.## 되돌릴 수 있는..

"이름만 지우면 개인정보가 아니지 않나요"라는 질문을 자주 받는다. 답은 "꼭 그렇지는 않다"이다. 이름을 가려도 다른 정보를 모으면 누구인지 좁혀지기 때문이다.개인정보는 '식별 가능성'이 기준이다이름·주민등록번호처럼 그 자체로 누구인지 알 수 있는 정보만 개인정보가 아니다. 직접 식별하지 못해도, 다른 정보와 합쳤을 때 특정 개인을 알아볼 수 있으면 개인정보로 본다. 그래서 "이름을 지웠으니 괜찮다"는 생각이 위험하다.비식별화는 식별 가능성을 낮추는 작업이다비식별화는 식별로 이어질 만한 항목을 가리거나, 뭉뚱그리거나, 일부를 지워서 특정 개인을 알아보기 어렵게 만드는 처리다. 생년월일을 출생연도로 바꾸거나, 정확한 주소를 동 단위로 줄이는 식이다.조합을 잊으면 헛수고가 된다핵심은 한 항목씩 보지 않고 ..

지난번에 인사혁신처의 데이터 분석 가이드를 리뷰했었고 , 같은 곳에서 나온 **『업무 효율성 향상을 위한 인공지능(AI) 활용 가이드』**도 읽어봤습니다. 161페이지 분량이고, 역시 무료예요. 한마디로 요약하면 **"생성형 AI를 업무에 제대로 써먹는 법"**을 다룬 실무서입니다.생성형 AI를 한 번이라도 써본 분이라면 이런 경험 있으실 거예요. "분명 똑같은 AI인데, 누구는 잘 쓰고 나는 영 시원찮네?" 이 가이드는 바로 그 격차를 메워주는 책입니다.어떤 구성인가전체가 크게 네 부분으로 나뉩니다.1부는 개념입니다. AI와 생성형 AI가 뭔지, 그리고 ChatGPT 같은 텍스트 AI가 '다음 단어 예측' 원리로 문장을 만든다는 작동 방식을 짚어줘요. 흥미롭게도 환각(없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 현..

요즘 데이터 분석에 관심 있는 분들이 부쩍 늘었죠. 그런데 막상 시작하려면 "뭘로 배우지?"부터 막막합니다. 비싼 강의를 결제하기도 부담스럽고요. 그러던 차에 인사혁신처에서 펴낸 『데이터 분석 실무 가이드 중급편』이라는 무료 자료를 발견해서, 266페이지를 처음부터 끝까지 넘겨봤습니다. 결론부터 말하면, 생각보다 훨씬 알찼어요.어떤 자료인가이 가이드는 인사혁신처가 "누구나 자기 업무에 직접 데이터 분석을 활용할 수 있게 돕는다"는 목적으로 만든 실습 안내서입니다. 원래는 공무원을 위해 만든 자료지만, 내용 자체는 일반인이 봐도 전혀 손색이 없어요.핵심 도구는 Power BI Desktop입니다. 마이크로소프트가 만든 데이터 분석·시각화 프로그램인데, 가장 마음에 든 점은 무료 버전만으로 이 책의 모든 실..

파일이 한순간에 암호화되어 열리지 않는다는 이야기를 들으면 남의 일 같다가도, 막상 닥치면 손쓸 도리가 없다. 랜섬웨어 앞에서 가장 확실한 보험은 화려한 백신이 아니라 평소의 백업이다.3-2-1을 기억한다널리 권하는 원칙이 있다. 자료를 세 벌 두고, 두 가지 다른 매체에 저장하고, 그중 한 벌은 떨어진 곳에 둔다는 것이다. 같은 PC 안에 사본을 둬 봐야 랜섬웨어는 그 사본까지 함께 암호화한다. 핵심은 "연결이 끊긴 사본"이 하나는 있어야 한다는 점이다.연결을 끊어 두는 사본이 중요하다상시 연결된 외장 하드나 공유 폴더는 감염 시 함께 당한다. 백업이 끝나면 분리해 두는 매체, 또는 한 번 쓰면 덮어쓸 수 없는 보관 방식이 마지막 방어선이 된다. 백업이 있다는 사실보다, 그 백업이 감염에서 격리되어 있..

협업이 편해지면서 클라우드에 자료를 올리는 일이 잦아졌다. 편리한 만큼, 한 번의 실수로 공개되면 안 될 자료가 인터넷에 노출되기도 한다. 올리기 전에 확인하는 습관이 필요하다.무엇을 올리는지부터 가린다개인정보나 비공개 문서를 외부 클라우드에 올려도 되는지, 기관 규정을 먼저 확인한다. 업무망과 외부 서비스의 경계를 넘는 순간, 그 자료는 내 통제 밖으로 한 발 나간다. 올려도 되는 자료인지 가리는 일이 먼저다.공유 범위를 좁게 시작한다"링크가 있는 모든 사람"으로 공유해 두고 잊으면, 검색이나 우연한 링크 전달로 의도치 않게 퍼진다. 처음엔 꼭 필요한 사람에게만 권한을 주고, 넓혀야 할 때 넓히는 편이 안전하다. 작업이 끝난 공유 링크는 닫는 것까지가 마무리다.권한을 주기적으로 돌아본다한 번 준 권한은..

자료를 옮기려고 USB를 꽂는 일은 사소해 보이지만, 보안에서는 자주 사고가 나는 길목이다. 작은 장치 하나가 망 전체에 영향을 줄 수 있다.출처를 모르는 매체는 꽂지 않는다길에서 주운 USB, 받은 곳이 분명하지 않은 외장 장치는 연결 자체가 위험하다. 꽂는 순간 자동으로 실행되는 악성코드가 있을 수 있다. 출처가 불분명하면 아예 연결하지 않는 것이 원칙이다.반입·반출은 절차를 따른다기관마다 매체 반입·반출 절차와 승인 규정이 있다. 번거롭더라도 그 절차가 사고를 추적하고 막는 장치다. 개인 USB로 업무 자료를 임의로 들고 나가는 일은, 분실 한 번으로 큰 유출이 된다.자료는 암호화하고, 다 쓰면 지운다부득이 매체에 자료를 담아야 한다면 암호화해 둔다. 분실하거나 도난당해도 내용을 바로 열 수 없게 ..