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📌 가명처리(Pseudonymization) vs 비식별화(Anonymization)구분가명처리 (Pseudonymization)비식별화 (Anonymization)정의식별자를 대체값으로 바꾸되, 복원 가능성 있음식별자를 완전히 제거하여 복원이 불가능하도록 처리목적데이터 분석 가능성과 보안 균형개인정보 보호 강화, 재식별 방지복원 가능성O (대체값 → 원본 가능)X (완전 삭제 또는 범주화)예시암호화, 가명 생성, 데이터 스왑라운딩, 범주화, 마스킹📌 보기별 상세 설명① 암호화 (Encryption)정의: 알고리즘과 키를 이용해 원본 데이터를 암호문으로 변환.특징: 복호화 키가 있으면 원본 복원이 가능.용도: 정보 보호, 데이터 전송 보안.가명처리로서 적절성: 가명처리의 일환으로 활용 가능하지만, 키..

🔐 개인정보 비식별화 관련 문제다음 중 개인정보 비식별화 방법(조치)으로 가장 적절하지 않은 것은?① 데이터 합성(data synthesis)② 데이터 삭제(data reduction)③ 데이터 범주화(data suppression)④ 총계처리(aggregation) ✅ 정답: ① 데이터 합성(data synthesis) 데이터 합성은 실제 데이터를 기반으로 유사한 가상 데이터를 생성하는 프라이버시 보호 기술(PPET)이며, 전통적인 비식별화 조치로는 간주되지 않음.📌 개인정보 비식별화 기법 정리🔷 1. 속성 비식별화 기법 (Attribute-level De-identification)기법설명예시삭제 (Suppression)일부 값을 완전히 제거이름, 주민번호 삭제마스킹 (Masking)값의 일..