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1. 데이터 3법 개정에 대한 요약
2. 개인정보 비식별화 요약
1. 데이터 3법 개정에 대한 요약 - ChatGPT
한국에서는 2020년에 데이터 3법이 개정되었다. 이 개정에 따라 의료데이터에 대한 개인정보 보호 강화와 데이터 활용 촉진을 목적으로 하고 있다. 이에 대한 장단점은 다음과 같다.
장점:
1) 의료데이터를 활용하여 질병 예방 및 치료 방법 개발이 가능하다.
2) 다양한 의료정보를 통해 건강에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있다.
3) 의료데이터를 활용하여 질병 패턴을 분석하고 대처하는 데 도움이 된다.
단점:
1) 의료데이터의 보안 문제로 개인정보 유출 가능성이 있어 개인정보 보호에 대한 책임이 증가한다.
2) 의료데이터의 활용에 대한 부작용이 발생할 수 있으며, 이에 대한 대응 방안이 필요하다.
3) 의료데이터를 활용하여 인간의 건강에 대한 지식을 얻는 것은 중요하지만, 이를 활용하여 이익을 추구하는 기업의 몰락이 발생할 수 있다.
2. 개인정보 비식별화 요약
- 가명화 vs 익명화 vs 비식별화
| 개인정보 비식별화 요소 1. 특정 데이터가 한 개인과 대응됨(single out) 2. 특정 데이터와 특정 개인이 연결됨(linkability) 3. 특정 데이터로부터 특정 개인을 추론할 수 있음(inference) |
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| 가명화 - 민감정보(2-linkability,3-inference) 삭제 > 1-single out 허용 - 이름(홍길동) > 가명(홍동글) - +정보(합리적 노력)가 있으면 식별할 수 있음, ABC=홍길동 |
익명화 - 민감정보(1,2,3) 삭제 - 식별 불가능, ABC: 홍길동or빈센조(누가되는지 모름) 비식별화 - 민감정보(1,2,3) 삭제 - 식별 불가능, ABC: 홍길동or빈센조(누가되는지 모름) |
- 국가별 가이드라인
| 개인정보 비식별화 가이드 라인 | |
| 미국 - HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) |
유럽 - GDPR(General Data Protection Regulation) 국내 - GDPR 도입 - k-익명성, ℓ--다양성, t-근접성 - https://m.blog.naver.com/n_privacy/221329992181 |
- 다기관 데이터 통합시 절차
1) KISA(한국인터넷진흥원): 이름+성별+생년월일 조합하여 암호화
2) 각 기관의 결과 값들을 KISA로 넘기고 매칭 테이블 생성
3) 각 기관의 가명화된 데이터들을 데이터 결합기관(건보, 심평원 등)에 전달, 매창된 테이블로 데이터 결합
4) 연구자들은 설계된 폐쇄망에서 연구진행
