장호빈, 노건태, 정익래, 천지영,

Vol. 32, No. 5, pp. 915-932, 10월. 2022
10.13089/JKIISC.2022.32.5.915, Full Text:
Keywords: Combination Key Generation, Record Linkage, Pseudonymization, Big data, Artificial intelligence
Abstract

개인정보 보호법과 가명정보 처리 가이드라인에 따르면, 서로 다른 결합신청자들이 결합을 희망할 때 Salt값을 포함한 결합키 생성항목의 해시값으로 매핑을 진행한다. 결합키 생성항목의 예시로는 성명, 전화번호, 생년월일, 주소 등의 개인정보가 될 수 있으며, 해시 함수의 특성상 서로 다른 결합신청자들이 이들의 항목을 정확히 동일한 형태로 저장하고 있을 때 문제없이 결합을 진행할 수 있다. 하지만 이러한 기법은 서로 다른 결합신청자들의 데이터베이스 갱신 시점이 달라서 발생하는 주소 변경, 개명 등의 시나리오에서의 결합은 취약하다. 따라서 본 연구에서 우리는 주소 변경, 개명 등의 결합키 생성항목이 갱신된 시나리오에서도 개인정보보호를 만족하는 강건한 결합키 생성 기법을 확률적 자료 연계를 통한 임계값을 바탕으로 제안하며, 본 연구 결과를 활용한 국내 빅데이터 및 인공지능 사업의 발전에 기여하고자 한다.

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