데이터 익명화를 위한 파이프라인

데이터를 안전하고 책임감 있게 사용하는 비식별화 방법

루크 아버클 , 칼리드 엘 에맘 지음 | 이창현 옮김

한빛미디어 2022년 04월 11일 출간 국내도서 : 2022년 04월 11일 출간

작품소개

책소개

꼭꼭 숨겨라 개인 정보 보일라!

데이터 속에는 유용하면서도 의미 있는 정보가 넘쳐나지만, 사용에 앞서 개인 정보 보호가 선행되어야 한다. 이 책은 데이터를 안전하게 보호하고 익명화 프로세스를 구축하는 과정을 설명한다. 안전한 익명화 프로세스를 구축하기 위해 데이터의 흐름을 이해하고 그 과정을 분석 탐구한다. 또한 다루기 까다로운 의료 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 요구사항을 해결하는 사용 사례를 학습하고, 각종 장치와 IoT가 수집한 데이터를 다루는 익명화 솔루션을 처음부터 끝까지 살펴본다.

목차

1장 시작하기
_1.1 식별 가능성
_1.2 용어
_1.3 데이터 보호로서의 익명화
_1.4 실제 익명화
_1.5 마치며

2장 식별 가능성 스펙트럼
_2.1 법적 상황
_2.2 노출 위험
_2.3 재식별 과학
_2.4 전반적인 식별 가능성
_2.5 마치며

3장 실제적인 위험 관리 프레임워크
_3.1 익명화의 파이브 세이프
_3.2 파이브 세이프 연습
_3.3 마치며

4장 식별된 데이터
_4.1 요구 사항 수집
_4.2 1차 용도에서 2차 용도로
_4.3 마치며

5장 가명화된 데이터
_5.1 데이터 보호 및 법적 권한
_5.2 익명화의 첫 단계
_5.3 1차 용도에서 2차 용도로 재검토
_5.4 마치며

6장 익명화된 데이터
_6.1 식별 가능성 스펙트럼 재검토
_6.2 소스에서 익명 처리
_6.3 익명 데이터 풀링
_6.4 공급 소스 익명화
_6.5 마치며

7장 안전한 사용
_7.1 신뢰 기반
_7.2 알고리즘에 대한 신뢰
_7.3 책임 있는 AIML의 원칙
_7.4 거버넌스 및 감독
_7.5 마치며

작가정보

저자(글) 루크 아버클

개인 정보 분석 분야 최고 권위자로 데이터를 책임감 있게 사용하고 공유하는 방법에 대한 전략적 리더십과 개인 정보 보호 강화 기술 및 방법에 대한 혁신을 제공하고 있다. 통계학, 수학, 공학뿐만 아니라 산업 및 규제 분야에서도 폭넓은 경험을 쌓았다. 비즈니스 및 개인 정보 보호 공학자의 실제 문제를 해결하기 위해 선임 의사 결정권자들과 협력한다. 이전에 캐나다의 개인 정보 보호 위원회 사무소의 기술 분석 책임자로 재직하면서 개인 정보 보호 연구를 수행하고 관련 기술 구성 요소가 있을 때 조사를 지원하는 고도로 숙련된 팀을 이끌었다. 개인 정보 보호 위원회에 합류하기 전에는 비식별화 방법 및 재식별 위험 측정 도구를 개발하고 보안 계산 프로토콜의 개발 및 평가에 참여했으며 데이터 익명화 솔루션을 개발 및 제공하는 최고 수준의 연구 및 컨설팅 팀을 이끌었다. 수많은 논문, 지침 문서, 특허뿐만 아니라 『건강 데이터의 익명화』(오라일리)의 공저자이기도 하다. 또한 디지털 이미지 처리 및 분석 분야와 응용 통계 분야에서 학위를 받았으며 산업 연구를 수행했다. ‘캐나다 대학원 장학금 - 박사 과정’을 포함하여 수많은 장학금을 받았다.

저자(글) 칼리드 엘 에맘

번역 이창현