익명화 (Anonymization)
익명화 (Anonymization)는 개인의 개인정보를 보호하기 위해 데이터 세트에서 개인 식별 정보를 제거하거나 수정하는 데이터 처리 기법입니다. 이를 통해 개인이 식별되지 않도록 합니다. 익명화는 의료 기록이나 금융 데이터와 같은 민감한 정보의 분석 및 공유를 용이하게 하기 위해 널리 사용됩니다. 익명화 방법으로는 데이터 마스킹, 가명화, 일반화가 있으며, 이는 식별 가능한 데이터를 개인과 연관 지을 수 없는 형태로 변환합니다. 이로 인해 조직은 데이터 프라이버시나 규제 준수를 해치지 않고 데이터를 분석, 연구, 공개할 수 있습니다.
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개인정보 비식별화
다양한 산업 분야에서 데이터는 디지털 혁신의 핵심 요소로 여겨지고 있습니다.
이러한 데이터를 분석하고 이종산업간의 안전한 결합을 위해서는 개인을 알아볼 수 없도록 데이터를 안전하게 가명∙익명 처리하는 비식별화 기술이 필요합니다.
최근 데이터 산업에 대한 관심이 높아지면서, 데이터 전면 개방 및 활용 촉진, 데이터를 활용한 업무 혁신 등이 적극적으로 추진되고 있습니다. 금융/의료/통신/공공 등 전 분야에서 이미 보유하고 있는 다양한 데이터들을 결합 및 활용하고 있고, 각 조직의 미래 경쟁력을 좌우하는 중요한 비즈니스로 자리잡아 가고 있습니다.
컴플라이언스를 준수하면서 보유한 빅데이터를 적극적으로 활용하기 위해선, 반드시 개인정보 비식별화를 통해 안전한 환경을 구축해야 합니다.
AnalyticDID는 빅데이터 활용 과정에서의 재식별 위험 및 개인정보 유출에 대한 우려 없이, 안전하고 빠르게 빅데이터 분석 결과를 낼 수 있도록 하는 개인정보 비식별화 솔루션입니다.