금보원 "데이터 규모 늘어 보안 위험↑…PET 활용해야"

PET 활용 방안·과제 연구보고서 배포…"금융권 개인·신용정보 많아 상용화 필요"

금융보안원은 개인정보 보호 강화 기술(PET)의 특성과 금융권 적용 분야 분석, 개선 과제 등을 체계적으로 정리한 연구보고서를 공개했다고 24일 밝혔다. 최근 데이터 규모가 늘어남에 따라 개인정보 유출 등 보안 위험이 커지는 만큼 안전한 데이터 활용을 위해서다.

PET는 개인정보 원본을 공개하지 않은 상태에서 개인정보를 활용해 계산·분석 등 정보 처리를 하는 기술로, 데이터 활용화 프라이버시 보호의 균형을 달성할 기술로 알려져 있다. 예를 들어 합성데이터, 차분프라이버시, 동형암호, 영지식 증명 등이 PET에 해당한다.

구체적으로 재식별 위험을 완화하기 위해 개인 식별성 축소, 은닉, 데이터 분할 등의 방식으로 PET를 도입해 침해 위험을 낮추고 안전한 데이터 활용이 가능하다.

금융보안원이 발간한 보고서에 따르면 PET 기술 성숙도는 최근 높아지면서 전 세계적으로 의료, 제조 등 개인정보를 취급하는 모든 데이터 공유 환경에서 활용되고 있다. 특히 금융업의 경우 특성상 다량의 개인(신용)정보를 취급하고 있는 만큼 이상 거래 탐지(FDS) 등 목적으로 적극 활용하는 추세다.

그러나 보고서는 금융데이터 공유·활용 유형이 다양해지면서 상황별로 요구하는 보호 수준이 달라지고 있어 공유·활용 방식에 따라 적절한 PET 기술이 필요하다고 제언했다.

적절한 PET 기술을 적용함으로써 데이터 과보호 또는 과소 보호를 줄이고, 도입 이후에도 발생할 수 있는 재식별 위험을 지속적으로 점검해야 한다는 것이다. 또 법적 준거성과 검증 가능성을 확인할 수 있는 표준화된 관리 절차를 확보하는 데 활용돼야 한다고 보고서는 강조했다.

아울러 보고서는 금융권의 효과적인 PET 도입을 위해 ▲기술 표준화 등 기술 활성을 위한 생태계 조성 ▲PET 친화적인 규제 수립 ▲금융권 공통 검증 지표 정립을 통해 실증 연구 및 활용 기반 마련이 필요하다고 주문했다.

이에 금융보안원은 PET 도입의 일환으로 금융권 합성데이터 상용화를 위해 합성데이터 익명성 평가 방안을 마련하고 있다. 또 은행권 공동 FDS 모델 구축을 목적으로 연합학습 및 차분프라이버시를 활용해 각 금융사가 보유한 정보를 공개 없이 이용 가능하도록 추진 중이다.

향후에도 금융보안원은 개인(신용)정보보호 및 데이터 보호 업무를 기반으로 PET 활용을 위한 실증 연구를 단계적으로 진행하고, 제도·기술적으로 지원할 계획이다.

박상원 금융보안원장은 "인공지능(AI) 활용이 본격화되는 금융환경에서 데이터 활용 과정에서도 프라이버시 침해를 최소화할 수 있는 PET의 중요성이 한층 커질 것"이라며 "금융보안원은 PET의 실무 적용을 통해 금융권의 신뢰 기반의 데이터 공유 환경을 구축할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.