본 과정은 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 달성하기 위한 가명처리(Pseudonymization) 및 익명처리(Anonymization) 기술을 체계적으로 학습하는 데 목적이 있습니다.

개인정보 보호법 및 데이터 3법 등 관련 법·제도 이해를 바탕으로,
개인정보를 안전하게 활용하기 위한 비식별화 원칙, 처리 절차, 기술 방법론을 실습 중심으로 익힙니다.

데이터 분석, AI 학습, 통계 등 다양한 목적에서 개인정보를 보호하면서도 유용하게 활용할 수 있도록,
K-익명성(k-anonymity), L-다양성(l-diversity), 차등 프라이버시(differential privacy) 등의 기법과
각 처리 기법의 효과 분석 및 재식별 위험 평가 방법까지 함께 다룹니다.

학습목표

개인정보 보호 관련 법·제도(개인정보 보호법, 데이터 3법 등)의 핵심 내용을 이해한다.

가명처리와 익명처리의 개념, 차이점, 활용 목적을 명확히 구분할 수 있다.

K-익명성, L-다양성, T-근접성, 차등 프라이버시 등 비식별화 기법을 이해하고 적용할 수 있다.

가명·익명처리 절차 수립, 문서화, 기술적 처리 방법을 실습한다.

비식별 정보의 재식별 위험을 분석·평가하는 방법을 배운다.

데이터 활용 목적(분석, AI, 마케팅 등)에 따른 처리 기법 선택 능력을 기른다.

국내외 가명정보 결합 및 활용 사례를 통해 실무 감각을 강화한다.