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"개인정보 보호, 일괄적 규제보단 사용자 유형따라 구분해야"

금융정보학회·금융학회 정책심포지엄…임요한 서울대 교수

(서울=연합뉴스) 박의래 기자 = 개인정보를 보호하면서도 자료를 효율적으로 이용할 수 있도록 개인정보 보호 규제를 사용자 유형에 따라 맞춤형으로 적용해야 한다는 주장이 나왔다.

임요한 서울대 통계학과 교수는 8일 금융정보학회와 금융학회가 '빅데이터 활용과 개인정보 보호'라는 주제로 개최한 춘계 공동 정책심포지엄에서 '비식별화 기법에 대한 평가 및 향후 과제'라는 제목으로 주제 발표를 했다.

임 교수는 이 자리에서 "최근 빅데이터를 활용한 정보분석이 많아지면서 개인정보 보호와 자료의 효율적 활용이라는 개념이 충돌하고 있다"고 말했다.

국내에서는 각종 데이터를 이용하려면 개인정보 보호를 위해 법에 따라 개인정보 비식별화 절차를 거쳐야 한다.

그러나 정부 규제에 따라 비식별화 과정을 거치면 원래 자료 많은 정보가 손실돼 자료를 효율적으로 이용하기 어렵다.

특히 자료가 고차원화 될수록 정보 손실량이 매우 빠르게 증가하는 단점이 있다.

이 때문에 임 교수는 개인정보 보호 전체 틀을 정보 사용자 유형에 따라 심층 사용자와 일반사용자로 나눠 맞춤형 개인정보 보호 방식으로 적용해야 한다고 제안했다.

일반사용자는 지금처럼 비식별화한 자료를 쓰지만 심층 사용자는 통계청과 같은 공공기관 데이터센터에서 정보를 받아 분석한 뒤 분석 결과물을 비식별화 해 자료를 전달하는 것이다.

임 교수는 "차등적으로 정보보호 된 자료를 제공해 분석 유연성을 확보할 수 있게 될 것"이라고 말했다.

임 교수에 이어 주제 발표에 나선 천정희 서울대학교 수리과학부 교수는 '개인정보가 보호되는 동형암호기반 금융데이터 활용 방안'이라는 제목 발표를 통해 '동형머신러닝' 기술을 통한 데이터 분석 방법을 소개했다.

천 교수는 "동형머신러닝 기술을 이용하면 다량 개인 데이터를 암호화한 상태로 수집해 데이터 뱅크에 저장하고 이를 암호를 풀지 않고 머신 러닝 방식으로 암호화된 신용평가모델을 만들 수 있다"고 말했다.

laecorp@yna.co.kr

<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지> 2017/06/08 16:11 송고

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