비식별 환경에서의 의료 데이터 공유를 위한 랜덤스케일 데이터 비식별 메커니즘

Ⅰ. 서 론

개인정보의 비식별화는 점차 증가하는 개인정보와 개인정보에 기반한 서비스들이 발전함에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 사용자의 개인정보를 이용하는 마케팅 전략이나 의료데이터와 같이 특정 개인에 맞춤화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구와 상용화가 진행되고 있다[1].

하지만 개인정보는 특정한 개인을 유추하는데 유효한 역할을 하는 데이터로서 외부의 유출에 민감하며, 유출에 의한 대규모의 피해를 발생시킬 수 있다는 점에서 관리와 외부 제공에 대해 매우 까다로운 기준의 적용이 요구된다[2][3].

이와 같은 문제의 대안으로서 적용되는 것이 개인정보 데이터를 외부의 제 3자에 의해 해석할 수 없도록 데이터 필드의 일정 부분을 삭제하거나 통합하는 등의 데이터 비식별화 기법이 연구되고 있다[4][5]. 특히나 의료데이터의 경우 단순한 상업용 목적 뿐만 아닌 연구용 데이터로써 활용될 수 있다는 점에서 공유가 요구되나 개인의 신체정보를 포함하기에 외부에 반출하는 경우 특정 개인의 유추가 불가능하도록 가공할 것을 요구하고 있다[6].

개인정보의 비식별화는 특정한 개인을 유추할 수 없도록 한다는 점에서 개인정보의 유출을 방지할 수 있으나, 연구 데이터로써 활용되기 위해서는 비식별화된 개인정보가 아닌 실제 데이터가 요구된다.

본 논문에서는 의료데이터의 공유를 위해 의료데이터를 2차원 배열의 데이터 필드로 구성하고, 기록되는 데이터의 위치를 무작위로 설정함으로서 데이터 필드만으로 기록된 데이터의 관계성을 유추할 수 없도록 하는 의료데이터 무작위 비식별화 메커니즘을 제안한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 보건 의료데이터

보건 의료데이터는 개인정보 보호법 제23조에 따른 민감정보의 하나로 건강에 관련된 정보를 의미한다. 보건 의료데이터는 20년도 8월 개정된 개인정보 보호법이 시행됨에 따라 가명정보 활용에 대한 법적인 근거가 마련되었으며, 추가정보와의 결합 없이 개인을 식별할 수 없도록 하는 식별자, 인적사항 등에 대한 처리 방법과 절차를 정의하여 보건 의료데이터의 가명처리 후 사용이 가능하게 됨에 따라 의료데이터의 비식별화가 중요해지고 있다[7]. 보건복지부에서 2020년도 발표한 보건의료데이터 활용 가이드라인에 따르면 과학적 연구를 위해 다음과 같은 표 1의 경우 비식별화된 보건데이터의 사용이 가능하도록 하고 있다[8]-[10].

Table 1.

Scientific research in the field of health care

Ⅲ. 의료데이터 무작위 비식별화 메커니즘

제안하는 메커니즘은 크게 의료데이터의 비식별화, 기록된 스토리지 서버에서의 데이터 검색 단계로 구성된다. 먼저 의료데이터의 비식별화 단계에서는 CSV 파일과 같이 2차원 행렬로 구성되는 원장 데이터의 구성에 적용되며 모든 정보에 대해 해시연산을 수행하여 새로운 암호문을 생성하고, 새로운 암호문의 내용을 무작위로 변경하는 과정을 거쳐 최종적으로 무작위 비식별화가 진행된 암호문을 생성한다. 스토리지 서버 기록 단계에서는 무작위 비식별화가 진행된 암호문에 대해 스토리지 서버에 기록하여 데이터의 위변조 가능성을 낮춤으로서 데이터의 무결성을 강화하여 데이터의 신뢰성을 강화한다. 스토리지 서버 데이터 검색 단계에서는 데이터에 대한 검색 요청시, 원장 데이터를 입력으로 받아 비식별화된 암호문에서 데이터를 검색한다.

그림 1은 제안하는 메커니즘의 전반적인 개념도를 보이는 것이다.

Fig. 1.

Conceptual diagram of the proposal mechanism

3.1 의료데이터 무작위 비식별화 단계

입력 데이터는 CSV와 같이 2차원 배열로 구성된 데이터로 가정한다. 데이터는 나이, 신장, 체중과 같이 정해진 수치값을 가지는 고정형 데이터와 이름 등의 다양한 입력값인 비고정형 데이터로 구분한다. 이후 고정형 데이터의 경우 해시연산을 수행하며, 비고정형 데이터의 경우 공개키 기반 암호화를 수행한다.

이때, 사용되는 공개키는 기록하는 관리자의 비밀키에 의해 복원할 수 있는 공개키만을 사용하며, 외부 기관의 데이터 요청시에는 해당 기관의 공개키로 암호화를 수행하도록 한다.

1차적으로 암호화 및 해시연산을 수행한 암호문은 무작위 순서화를 진행한다. 무작위 순서화는 가장 처음의 인덱스값에 기반하여 다음 인덱스에 기록될 값의 위치값 연산을 수행한다. 위치값 연산을 수행하기 위한 초기 난수범위 지정값은 사용자에 의해 지정된다. 무작위 위치값 연산의 수행을 위해 인덱스는 먼저 수치화 과정을 진행한다. 식 (1)은 인덱스값을 수치화 데이터로 변경하는 과정을 보이는 것이다.

$\[ Result=Decimal\left(index\right) \]$

(1)

식 (2)는 초기 난수범위 지정값의 범위를 보이는 것이며, 식 (3)은 무작위 위치값 연산을 수행하는 것을 보이는 것이다. 초기 난수범위 지정값은 행 또는 열의 최댓값보다 작은 숫자여야하며, 범위가 작을수록 보다 복잡한 난수화가 진행된다.

$\[ rand=2\prec random\le \text{max}-1 \]$

(2)

$\[ Sequence=Result \% Random Key \]$

(3)

위의 식에 의해 연산된 무작위 위치값에 해당하는 값은 처음 인덱스의 다음 순서로 기록된다. 그림 2는 행에 대해 무작위 위치 연산을 수행한 결과의 예시를 보이는 것이다.

Fig. 2.

Example of performing 1st random position calculation

이 과정을 반복하며, 연산된 인덱스의 위치에 해당하는 값이 없는 경우 입력되지 않은 앞자리의 인덱스부터 위의 과정을 반복하여 수행한다. 행에 대해 무작위 순서화 과정을 진행한 다음 열에 대해 위와 동일한 순서에 의해 무작위 순서화를 진행한다. 초기 난수범위 지정값은 이후 무작위로 설정된 암호문의 복호화를 위한 키로 사용된다.

그림 3은 열에 대해 무작위 위치 연산을 수행한 결과의 예시를 보이는 것이다.

Fig. 3.

Example of performing 2nd random position calculation

행과 열에 대해 동일한 초기 난수범위 지정값을 설정하는 경우 하나의 초기 난수범위 지정값이 비밀키가 된다.

Ⅳ. 결 론

인공지능의 발전에 따라 빅데이터 기반의 서비스 및 연구가 적극적으로 이뤄지고 있으나, 보건 의료데이터는 특정 개인을 유추할 수 있는 가장 민감한 정보인 건강정보를 포함하는 특성상 정보주체의 동의를 얻어 사용하여야 한다. 하지만 의료 빅데이터 환경을 구성하기 위해서는 보다 많은 케이스의 의료데이터가 요구되나 수많은 정보주체의 동의를 구하는 것은 현실적으로 많은 어려움을 가지고 있다.

개인정보보호법이 개정되며 특정 개인임을 식별할 수 없도록 가명처리된 데이터에 한하여 정보주체의 동의 없이 사용 가능하도록 변경되었으나, 가명처리된 데이터는 의료 빅데이터 환경에서 요구하는 값을 포함하지 못할 수 있다. 또한 데이터의 공유 과정에서 해당 데이터의 신뢰성을 검증할 수 있어야만 한다는 문제를 가지고 있다.

본 논문에서는 입력 데이터를 무작위 비식별화하여 암호문의 인덱스간의 관계를 유추하기 어렵도록하며, 스토리지 서버에 기록된 데이터의 검색 수행시 원형의 데이터로 수행함으로서 가용성을 높인다.

향후, 비고정형 데이터의 암호화 과정에서 타 기관의 요청시 발생하는 비효율적인 재암호화 과정을 줄이는 방법에 대한 연구가 요구된다.

Acknowledgments

이 논문은 2020학년도 제주대학교 교원성과지원사업에 의하여 연구되었음 그리고, 2021년~2023년도 교육부의 재원으로 한국과학창의재단의 지원을 받아 수행된 성과물임.

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