국가사이버안보전략

http://bit.ly/2WI7Pfn

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국가사이버안보전략(영문)_0403.pdf

국가사이버안보전략(국문)_0403.pdf

IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)

·         I-Triple-E(아이 트리플 이)

·         전기 전자 기술자 협회

·         전기 전자에 대한 산업 표준 회의를 통하여 관련 기술 공유와 표준을 정의하고 이것을 공표하여, 산업 기기간의 표준화를 구현하는 역할을 합니다.

·         현재 전기/전자/컴퓨터 분야뿐만 아니라 다른 자연과학계열 분야까지 확대되어 있어 영향을 미치지 않는 곳이 없습니다.

http://bit.ly/2GUBT2i

https://namu.wiki/w/IEEE

https://en.wikipedia.org/wiki/Institute_of_Electrical_and_Electronics_Engineers

https://www.ieee.org/

PC의 공인인증서 복사

공인인증서가 저장된 경로

NPKI 폴더를 USB로 복사하면 다른 곳에서도 공인인증서를 PC에서와 동일하게 사용할 수 있습니다.

DuckDuckGo(DDG)

사용자의 개인정보를 수집하지 않는 검색 엔진

http://bit.ly/2xmshb4

https://namu.wiki/w/DuckDuckGo

https://en.wikipedia.org/wiki/DuckDuckGo

https://duckduckgo.com/

World Technolog Award

IT의 노벨상

https://www.wtn.net/

The World Technology Award Categories

개인정보보호를 위한 관리적 조치

·         개인정보보호 조직의 구성 및 운영

·         내부관리 계획

·         개인정보보호 책임자

·         개인정보의 안전성 확보

·         개인정보취급자에 대한 교육

·         보안서약서

·         접근 권한 관리

·         기록의 보관 및 아이디 발급

·         비밀번호 관리

·         정기적인 자체 검사

·         등

JPCERT 에서 제공하는 보안 가이드

https://www.jpcert.or.jp/english/update.html

개인정보보호를 위한 기술적 조치

·         출력/복사 시 보호조치

·         개인정보 처리시스템 관리

·         개인정보의 암호화

·         접근 통제

·         접속기록의 위/변조방지

·         보안프로그램의 설치 및 운영

·         등

데이터 비식별화(de-identification)

·         개인을 식별할 수 있는 잠재성 을 가진 데이터를 식별할 수 없거나 식별하기 어려운 데이터로 가공하는 일련의 과정을 의미합니다.

·         비식별화는 SNS와 같은 개인정보를 포함하고 있는 데이터에 대한 분석이 증가하면서 그 중요성이 대두하고 있습니다.

개인정보

https://codedragon.tistory.com/8411

데이터 비식별화 기법

대표적인 비식별화 기법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

·         가명처리(pseudonymisation)

·         총계처리(aggregation)

·         데이터 값 제거(data reduction)

·         범주화(data suppression)

·         데이터 마스킹(data masking)

가명처리(pseudonymisation)

·         식별 가능한 변수값을 다른 값으로 대체합니다.

·         세부기법으로 휴리스틱 가명화, 암호화,  교환방법등을 사용합니다.

총계처리(aggregation)

·         개인정보 보호를 위해 데이터를 총합하거나 평균을 사용합니다.

·         세부기법으로 총계처리, 라운딩, 부분총계, 재배열 방법등을 사용합니다.

데이터 값 제거(data reduction)

·         개인 식별이 유의한 변수값을 제거합니다.

·         세부기법으로 식별자 삭제, 레코드 삭제, 식별자 부분 삭제, 식별 요소 전부 삭제등의 방법을 사용합니다.

범주화(data suppression)

·         데이터값을 범주화하여 명확한 값을 큰 범주의 값으로 대체합니다.

·         세부기법으로 감추기, 범위화, 랜덤 라운딩, 제어 라운딩등을 사용합니다.

데이터 마스킹(data masking)

·         개인 식별에 유의한 변수값을 보이지 않도록 처리합니다.

·         세부기법으로 임의잡음 추가, 공백과 대체, 기호와 대체등의 방법을 사용합니다.