모두의 인공지능

가명정보는 개인정보에 해당합니다. 가명정보는 원래의 식별자(이름, 주민등록번호 등)를 다른 값으로 대체했지만,추가 정보를 사용하면 개인을 식별할 수 있는 가능성이 있는 정보입니다.따라서 개인정보 보호법에서는 가명정보를 개인정보로 분류하고,일정한 보호 조치 하에서 활용할 수 있도록 규정하고 있습니다. 익명정보는 개인정보에 해당하지 않습니다. 익명정보는 더 이상 특정 개인을 식별할 수 없도록 처리된 정보로,다른 정보와 결합하더라도 개인을 식별할 수 없어야 합니다.개인정보 보호법에서는 익명정보를 개인정보로 보지 않으므로,개인정보 보호법의 적용 대상에서 제외됩니다. 이러한 구분은 데이터 활용과 개인정보 보호의 균형을 위해 중요합니다.데이터기반행정을 추진할 때, 개인정보의 적절한 처리와 보호는 필수적인 요소입니다.

고수준 익명정보(high-level anonymous data)와 저수준 익명정보(low-level anonymous data)는 익명정보의 ‘익명성 강도’와 활용 목적에 따라 나뉘는 개념이에요. :1. 개념 정의구분               정의고수준 익명정보개인을 식별할 가능성이 극도로 낮도록 처리된 데이터. GDPR 기준(개별화, 구별가능성, 추론가능성, 연결가능성)을 철저히 배제. 민감한 분석, 산업적 활용, AI 학습용으로 적합.저수준 익명정보비교적 간단한 방식으로 익명화한 데이터. 일부 속성은 원본과 유사하게 유지됨. 통계나 공공보고, 정책수립 등 제한된 목적에 주로 활용.2. 예시 비교항목                   저수준 익명정보                               ..