SlideShare a Scribd company logo
1 of 5
Download to read offline
개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템

                         - 글_조응진 ㈜유젠아이 데이터보안팀 이사(Jacob@uzen.net)


- 들어가는 글


2011년 9월, 개인정보보호법의 발효 이 후 국민 개개인의 개인정보 보호에 대한 관심도와 침해에
대한 적극적인 행동이 높아져 가고 있으며 또한 개인정보(고객정보) 취급사의 보안 대응도 수동적
인 모습에서 능동적인 모습으로 변해가고 있다.


그러나 심심치 않게 들려오는 “개인정보 유출” 사고 소식과 하루에도 수 차례씩 걸려 오는 스팸
전화와 문자 메시지는 “과연 나의 정보가 제대로 지켜지고 있고, 정당한 방법으로 사용되고 있는
지에 대한 의문”을 증폭 시키는 것 또한 사실이다.




이에 “개인정보 유출 사례”를 살펴보면서 개인정보(고객정보)를 취급하는 회사/단체의 입장에서
어떠한 절차와 시스템의 적용이 개인정보의 주체인 고객의 “개인정보 자기 결정권”을 보장하는
것인지를 알아보도록 하자.


먼저, 개인정보를 영어로는 Personal Identifiable Information이라고 표현하는 데 이것은 “특정 개
인을 식별하거나 식별할 수 있는 정보”를 의미한다. 즉, 개인과 직간접적으로 관련된 일체의 정보
는 개인정보에 해당된다.


그렇기 때문에 “개인정보보호”를 다음과 같이 정의 하는 것이다.


개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템                                      페이지 1
“정보주체(고객, 이용자)의 개인정보가 안전하게 수집, 이용, 취급, 관리되도록 하고, 정보주체의 동
의 없이 함부로 수집되거나 이용, 제공되지 않도록 함으로써 정보주체의 ‘개인정보 자기 결정권’
을 보장하는 것”


위에 표현된 “개인정보 자기 결정권의 보장”은 “정보의 수집/가공/저장/검색/송, 수신 중에 정보의
훼손/변조/유출 등을 방지하기 위한 관리적/기술적 수단의 적용”을 통해 이루어지도록 해야 한다.
즉, 개인정보 보호를 충족할 수 있도록 보안을 위한 프로세스와 정책의 실행 및 관련 보안 시스
템의 도입이 있어야 하는 것이다.


1. 개인정보 유출 사례(*주1)


      일시              위치 (기업)         유출 건수             비고
   2008년 1월             옥션              1,863 만 명       해킹
   2008년 9월            GS칼텍스            1,125 만 명    내부 직원의 판매
   2009년 4월             네이버                9 만 명        유출
   2010년 3월          인천(조선족 해커)         2,000 만 명   해커가 개인정보 판매
   2010년 3월          대전(중국 해커)           650 만 명    해커가 개인정보 판매
   2010년 4월          부산(중국 해커)          1,300 만 명   해커가 개인정보 판매
   2011년 4월           현대 캐피탈             175 만 명        해킹
   2011년 7월          SK컴즈, 네이트          3,500 만 명       해킹
   2011년 8월            한국 앱손              35 만 명        해킹
                총 개인정보 유출 건수          1억 657 만 명
                      [표 1: 민간 기업의 개인정보 유출 사례]




위의 표와 같이 보도를 통해 알려진 유출 사례만 대충 정리를 해도 국민 전체가 두 번 정보 유출
의 피해를 입은 것과 같은 유출 사고가 발생, 보고 되었다.


또한 개인정보 유출 사례로 “개인정보보호 종합지원 포털 www.privacy.go.kr”에 소개된 내용을 보
면 다음의 표와 같다.


                        사 례                             비고
차량등록 시스템에 있는 차량번호, 주민번호, 이름 등 150여명의 정보              개인정보 오/남용
를 다른 공무원으로부터 건네 받아 개인목적으로 사용
주민센터 직원이 심부름 센터 등에 건당 만원 씩 받고 개인정보 판매                개인정보 매매
ㅇㅇ시 공무원 두 명이 시립묘지 연고자 6,449 명의 개인정보를 장묘              개인정보 유출
업체 관계자에 유출
교육청 장학사가 교육위원에 출마한 후배를 위해 관내 교직원 3,000               개인정보 유출

개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템                                    페이지 2
여명의 이름, 전화번호 등 유출
민원인 수백 명의 이름, 주민번호, 주소 등 개인정보가 포함된 보도자       홈페이지 노출
료를 인터넷 홈페이지에 공개
모 공단 직원이 고객정보 10만 건이 기록된 서류 미 파기 및 차량 방     허술한 관리/방치
치
                  [표 2: 공공기관의 개인정보 유출 사례]


[표1,2]에 소개된 사례들의 내용과 원인을 살펴보면 개인정보의 유출은 개인정보의 생명주기(Life
Cycle; 수집에서부터 폐기에 이르는 전 과정) 전 과정에 걸쳐 발생하고 있으며, 또한 취급자 및 관
련자의 부주의(Human Factor)에 의한 것이 많음을 알 수 있다.


그럼 위와 같은 결과로 민간기업이나 공공기관이 져야 할 법률적 책임은 어떠한지 알아보자.


2. 개인정보 유출에 대한 법률적 책임(*주2)


먼저 업무처리 과정에서의 개인정보 유출에 대한 책임은 본사 직원 및 수탁업체 직원에 상관 없
이 민사상 책임과 함께 고의/과실 없음을 입증해야 하며, 형사 책임으로서는 고의에 의한 경우는
당연히 행위자가 처벌을 받게 되며, 입건 대상자는 기업의 개인정보 담당 임직원(개인정보관리책
임자로 지정된 사람에 국한되지 않음)이 된다.
또한 기술적/관리적 보호조치 위반에 의한 것으로 평가될 경우 “부작위”가 처벌되는 결과를 낳는
다.


다음으로 해킹에 의한 유출의 책임은 내부자에 의한 해킹과 외부자에 의한 해킹으로 나눌 수 있
고 특히 내부자에 의한 해킹은 개인정보 취급자에 의한 것 인지 개인정보 취급자가 아닌 자에 의
한 것인 지로 세분해서 책임의 소재를 밝힌다.


해킹에 의한 유출은 민/형사상 책임이 인정될 가능성이 아주 높으며, 특히 형사책임에 있어서 기
술적/관리적 보호조치 위반으로 평가 받을 가능성이 아주 높다.


개인정보관리책임자(CPO)의 형사 책임여부는 업무결정에 관여한 경우, 업무결정에 관여하지 않은
경우, 관리감독에 철저했는지의 여부에 따라 그 경중이 달라진다 하겠다.


마지막으로 개인정보 유출에 대한 법적 책임을 요약하면,


<형사책임>
-암호화 의무 등 보호조치고시 위반 등 일정한 경우 형사책임 발생
-양벌규정으로 인한 회사의 책임 발생 및 벌금의 부과


<민사책임>


개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템                           페이지 3
-직원(수탁회사 포함)의 개인정보 침해 시 회사의 사용자 책임 발생
-집단 소송에 따른 거액의 손해배상책임 부담


<그 외>
-공정거래위원회의 시정 명령, 한국소비자원의 집단분쟁 조정절차 개시, 개인정보분쟁조정위원회
의 조정절차 개시 등


3. 관리적/기술적 수단의 적용  정보보호 시스템


관리적/기술적 수단의 적용은 개인정보관리 책임자, 개인정보 취급자 등의 선별과 지정을 해당 자
격 요건과 개인정보의 생명 주기에 맞게 권한을 위임하고 책임을 부여함과 동시에 그 권한과 책
임이 원활하게 기능할 수 있도록 자사의 보안 프로세스를 정립하는 것이 그 시작이라 할 수 있다.


기술적 수단의 적용, 보안 시스템의 도입 기준은 자사의 비즈니스 방식, 중요 정보의 흐름과 최종
저장소의 형태, 보안 수준 목표, 자사 보안 프로세스와의 융합도 등의 네 가지로 꼽을 수 있다.


특히 위의 소개된 유출 사례들을 보면 개인정보(피해사의 보호대상 데이터)의 최종 모습(최종 저
장소의 형태)을 보면 세 가지 형태를 보이는 것을 알 수 있는데, 첫 번째로 출력된 문서, 두 번째
로 PC 등의 개인용 장비, 세 번째로 서버, 특히 데이터베이스 서버 등이다.


개인정보 등을 위시한 중요 정보의 출력은 세 가지 방식으로 나타날 수 있는데 위의 유출사례에
서도 알 수 있듯이 출력된 문서, 파일로의 저장, 화면을 통한 확인 등이다.


보안 프로세스의 관점에서 이러한 보안의 홀을 줄이기 위해서는 개인정보로의 접근 권한과 개인
정보 활용에 대한 권한의 설정이 중요하며 보안 시스템의 관점에서는 이러한 프로세스가 개인정
보로의 접근을 제어 하는 시스템에 원활히 적용될 수 있어야 한다.


또한 개인정보를 출력한다(어떠한 형태로든)는 것은 데이터베이스 툴(오렌지, 토드 등)을 사용한다
는 의미이기도 하기 때문에 데이터베이스 툴과 접근제어 시스템의 보안 연동이 무엇보다도 중요
하다 할 수 있겠다.


궁극적으로는 개인정보를 암호화하여 저장하거나 개인정보를 은닉(마스킹 Masking)하여 화면을
통한 확인을 방지할 수 있는 시스템의 도입이 필요하다.


PC 등의 개인용 장비의 보안 적용은 날로 그 중요성이 더해져 가고 있는 데 위의 유출사례를 보
면 해킹의 좀비로 이용된 경우가 많고 그 사례는 점점 늘고 있는 추세다.


기본적으로 회사의 관리 대상이 되어야 하며 바이러스 백신 등의 소프트웨어가 설치 운영되어야
하고 항상 최근의 버전으로 업데이트되어 유지되어야 한다. 회사의 규모에 따라 end to end 프로


개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템                          페이지 4
텍트 솔루션의 도입도 고려해야 한다.


서버, 특히 데이터베이스 서버의 보안은 그 중요성이 날로 높아져 가고 있다. 중요성을 수치로 환
산해 보면 전세계 보안 시스템의 투자는 매년 20%씩 성장하여 2011년 $4억 2천만 달러의 규모
에 이르렀는데 그 중의 93%가 데이터베이스 보안에 사용된 것이다.(risk and compliance outlook
for 2011)


또한 대부분의 개인정보를 포함한 중요정보의 유출은 데이터베이스와 관련이 있으며(92%) 모든
유출 사고의 25%는 데이터베이스 서버와 관련이 있다.(verizon business study 2010)


즉, 데이터베이스 접근제어 시스템의 중요도가 높아져 가고 있다는 반증인 것이다.
데이터베이스 접근제어 시스템은 데이터베이스로의 접근과 데이터베이스에서의 활동 모두를 기본
적으로 정책기반(Role Base)의 제어와 역할기반(Role Base)의 제어를 할 수 있어야 하며 데이터베
이스 서비스 사용자의 형식에 따라 Sniffing 방식, Gateway 방식, 혼용방식(Hybrid)으로 운영 가능
하여야 한다.


특히 데이터베이스 접근제어 시스템은 보안 시스템의 최종 라인에 위치하기 때문에 운영사의 IT
시스템과 타 보안 시스템과의 연동과 연계가 원활하여야 하며 운영사의 보안 Intelligence의 저장
소 또는 센터로서의 역할을 담당할 수 있어야 한다.


이것은 데이터베이스 접근제어 시스템이 로깅 하는 모든 데이터는 보안 감사의 중요 증빙이 되기
때문에 그렇다.


마지막으로 간과할 수 없는 한 분야를 소개하며 이 글을 마치겠다.
개인정보의 유출은 명의도용, 계정 탈취, 보이스 피싱, 스팸 메일, 프라이버시 침해 등 경제적 피
해뿐만 아니라 정신적 피해로 이어지게 되는 데 이러한 피해가 끊임없이 시도되고 발생하는 이유
는 개인정보가 블랙마켓에서 거래되어 ‘돈’이 되기 때문에 그렇다. 그런데 지금은 개인정보뿐만
아니라 개인정보 등을 위시한 중요정보가 저장되어 있는 곳, 즉 시스템의 “취약점”이 거래되고 있
다고 한다.


그 어느 때 보다 더 취약점에 대한 보안인 들의 관심과 대응, 취약점 분석 시스템의 활용에 대한
관심이 필요한 때이다.


이상으로 개인정보의 유출 사례, 법률적 책임 및 관련된 정보보호 시스템에 간략한 요건의 소개
를 마친다.


주1) 개인정보유출 사례 1억 657만 명 http://2proo.net/1622
주2) 개인정보판례 분석_구태언 http://www.slideshare.net/Gootiee/20111117-10229107




개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템                                               페이지 5

More Related Content

Viewers also liked

WebRTC 현재와 미래 최진호 2016
WebRTC 현재와 미래 최진호 2016WebRTC 현재와 미래 최진호 2016
WebRTC 현재와 미래 최진호 2016Blisson Choi
 
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products Market
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products MarketFrost & Sullivan Global Mobile VPN Products Market
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products MarketNetMotion Wireless
 
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)Amazon Web Services Korea
 
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"Buzzvil
 
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010Febrian ‎
 
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...Amazon Web Services
 
Vpn presentation
Vpn presentationVpn presentation
Vpn presentationstolentears
 
CES 2016 – GfK smart home presentation
CES 2016 – GfK smart home presentationCES 2016 – GfK smart home presentation
CES 2016 – GfK smart home presentationGfK
 
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNsAmazon Web Services
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개OpenStack Korea Community
 
Analytics Trends 2016: The next evolution
Analytics Trends 2016: The next evolutionAnalytics Trends 2016: The next evolution
Analytics Trends 2016: The next evolutionDeloitte United States
 

Viewers also liked (11)

WebRTC 현재와 미래 최진호 2016
WebRTC 현재와 미래 최진호 2016WebRTC 현재와 미래 최진호 2016
WebRTC 현재와 미래 최진호 2016
 
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products Market
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products MarketFrost & Sullivan Global Mobile VPN Products Market
Frost & Sullivan Global Mobile VPN Products Market
 
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)
Open Network Korea 2016 - AWS 클라우드를 통해 본 가상 네트워크 기술 진화 (윤석찬)
 
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"
BUZZscape 2.0 - MMC 2016 발표자료 "한국 모바일 광고 생태계 어떻게 변화하고 있는가"
 
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010
Deploying IP/MPLS VPN - Cisco Networkers 2010
 
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...
AWS re:Invent 2016: Creating Your Virtual Data Center: VPC Fundamentals and C...
 
Vpn presentation
Vpn presentationVpn presentation
Vpn presentation
 
CES 2016 – GfK smart home presentation
CES 2016 – GfK smart home presentationCES 2016 – GfK smart home presentation
CES 2016 – GfK smart home presentation
 
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs
(NET406) Deep Dive: AWS Direct Connect and VPNs
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개
[OpenStack Days Korea 2016] Track2 - 아리스타 OpenStack 연동 및 CloudVision 솔루션 소개
 
Analytics Trends 2016: The next evolution
Analytics Trends 2016: The next evolutionAnalytics Trends 2016: The next evolution
Analytics Trends 2016: The next evolution
 

Similar to 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 20120604

20111115 개인정보침해와디지털포렌식
20111115 개인정보침해와디지털포렌식20111115 개인정보침해와디지털포렌식
20111115 개인정보침해와디지털포렌식TEK & LAW, LLP
 
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)TEK & LAW, LLP
 
20111115 금융기관수탁기관침해진단
20111115 금융기관수탁기관침해진단20111115 금융기관수탁기관침해진단
20111115 금융기관수탁기관침해진단TEK & LAW, LLP
 
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나제2회 테크앤로 정보보호법 세미나
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나TEK & LAW, LLP
 
제2회 테크앤로 정보보호세미나
제2회 테크앤로 정보보호세미나제2회 테크앤로 정보보호세미나
제2회 테크앤로 정보보호세미나TEK & LAW, LLP
 
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)TEK & LAW, LLP
 
개인정보 보호에 대한 Pest 분석
개인정보 보호에 대한 Pest 분석개인정보 보호에 대한 Pest 분석
개인정보 보호에 대한 Pest 분석Chulgyu Shin
 
04.a sis to be_정보보호체계 제언1
04.a sis to be_정보보호체계 제언104.a sis to be_정보보호체계 제언1
04.a sis to be_정보보호체계 제언1시온시큐리티
 
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망 개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망 Donghan Kim
 
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언TEK & LAW, LLP
 
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점TEK & LAW, LLP
 
Korean information security practices 보안 인식교육
Korean information security practices 보안 인식교육Korean information security practices 보안 인식교육
Korean information security practices 보안 인식교육Bill Hagestad II
 
리얼스캔 비즈 개인정보
리얼스캔 비즈 개인정보 리얼스캔 비즈 개인정보
리얼스캔 비즈 개인정보 시온시큐리티
 
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임TEK & LAW, LLP
 
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)Lee Chanwoo
 
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)TEK & LAW, LLP
 
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료StartupAlliance
 
고객정보 해킹과 위기 대응
고객정보 해킹과 위기 대응고객정보 해킹과 위기 대응
고객정보 해킹과 위기 대응TEK & LAW, LLP
 
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...TEK & LAW, LLP
 
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdfTEK & LAW, LLP
 

Similar to 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 20120604 (20)

20111115 개인정보침해와디지털포렌식
20111115 개인정보침해와디지털포렌식20111115 개인정보침해와디지털포렌식
20111115 개인정보침해와디지털포렌식
 
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)
20111024 금융보안 침해사고와 위기 관리(구태언)
 
20111115 금융기관수탁기관침해진단
20111115 금융기관수탁기관침해진단20111115 금융기관수탁기관침해진단
20111115 금융기관수탁기관침해진단
 
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나제2회 테크앤로 정보보호법 세미나
제2회 테크앤로 정보보호법 세미나
 
제2회 테크앤로 정보보호세미나
제2회 테크앤로 정보보호세미나제2회 테크앤로 정보보호세미나
제2회 테크앤로 정보보호세미나
 
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)
20111026 개인정보유출과위기대응(구태언)
 
개인정보 보호에 대한 Pest 분석
개인정보 보호에 대한 Pest 분석개인정보 보호에 대한 Pest 분석
개인정보 보호에 대한 Pest 분석
 
04.a sis to be_정보보호체계 제언1
04.a sis to be_정보보호체계 제언104.a sis to be_정보보호체계 제언1
04.a sis to be_정보보호체계 제언1
 
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망 개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망
개인정보 비식별화 기술 동향 및 전망
 
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언
20111103 전자금융관련법률현황이슈 구태언
 
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점
20111103 전자금융감독규정 개정규정의 해석상 쟁점
 
Korean information security practices 보안 인식교육
Korean information security practices 보안 인식교육Korean information security practices 보안 인식교육
Korean information security practices 보안 인식교육
 
리얼스캔 비즈 개인정보
리얼스캔 비즈 개인정보 리얼스캔 비즈 개인정보
리얼스캔 비즈 개인정보
 
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임
20150311 IoT 시대 개인정보보호를 위한 새로운 패러다임
 
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)
[이찬우 강사] Persons with disabilities education(2020.02.05)
 
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)
20141211 테크앤로 2회세미나_ciso cpo (2/4)
 
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료
[테크앤로 법률사무소]스타트업 얼라이언스 강의 자료
 
고객정보 해킹과 위기 대응
고객정보 해킹과 위기 대응고객정보 해킹과 위기 대응
고객정보 해킹과 위기 대응
 
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...
150324 한국cpo포럼 정보침해 법정사례에서 얻은 전사정보보호문화 구...
 
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf
230330_스타트업의 개인정보 활용과 보호_구태언 v2.pdf
 

More from eungjin cho

하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHVeungjin cho
 
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석eungjin cho
 
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사eungjin cho
 
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장eungjin cho
 
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무eungjin cho
 
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사eungjin cho
 
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장eungjin cho
 
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표eungjin cho
 
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사eungjin cho
 
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장eungjin cho
 
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수eungjin cho
 
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장eungjin cho
 
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표eungjin cho
 
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장eungjin cho
 
예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147eungjin cho
 
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들eungjin cho
 
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권eungjin cho
 
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향eungjin cho
 
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604eungjin cho
 
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다eungjin cho
 

More from eungjin cho (20)

하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
하이퍼바이저 라이선스 비용이 없는 뉴타닉스 AHV
 
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
사례로 보는 사물인터넷(IoT) 데이터 품질관리 - 비투엔 김영석 수석
 
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
우리가 스마트시티를 만들어가는 방법, '데이터 시각화' - 뉴스젤리 정병준 대표이사
 
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
데이터 가공(DMP)와 스마트 시티 - 엔코아 김옥기 센터장
 
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
클라우드와 오픈소스 DBMS의 만남 - 큐브리드 오명환 상무
 
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
빅데이터 기반의 홈 IoT 모델 구축 - 코오롱베니트 김종혁 박사
 
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
고성능 빅데이터 수집 및 분석 솔루션 - 티맥스소프트 허승재 팀장
 
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
모바일VR 사용자 인터페이스를 위한 데이터 기반 기계 학습 - 딥픽셀 이제훈 대표
 
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
챗봇의 활용, 어디에서 도입하면 좋은가? - 와이즈넛 장정훈 이사
 
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
인메모리 DBMS기반 보안 빅데이터 분석 솔루션 개발 사례 - 리얼타임테크 한혁 연구소장
 
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수
 
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장
빅데이터를 이용한 예측분석의 이슈와 트랜드 - 아시아나IDT 이훈석 ICT융합연구소장
 
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
머신러닝 프로세스와 산업별 애플리케이션 - 위세아이텍 김종현 대표
 
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
DATA ECO와 연결의 힘 - SKT 김성우 랩장
 
예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147예측 분석 산업별 사례 147
예측 분석 산업별 사례 147
 
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
예측 분석이 발견한 이상하고 놀라운 인간 행동들
 
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
로보 어드바이저가 이끌 자산관리 시장의 변화 유진20160608증권
 
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
4대 핀테크 동향과 금융산업의 파급영향
 
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
국내 로보어드바이저 시장 현황 뉴스 정리 201604
 
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
저성장 시대 데이터 경제만이 살길이다
 

개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 20120604

  • 1. 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 - 글_조응진 ㈜유젠아이 데이터보안팀 이사(Jacob@uzen.net) - 들어가는 글 2011년 9월, 개인정보보호법의 발효 이 후 국민 개개인의 개인정보 보호에 대한 관심도와 침해에 대한 적극적인 행동이 높아져 가고 있으며 또한 개인정보(고객정보) 취급사의 보안 대응도 수동적 인 모습에서 능동적인 모습으로 변해가고 있다. 그러나 심심치 않게 들려오는 “개인정보 유출” 사고 소식과 하루에도 수 차례씩 걸려 오는 스팸 전화와 문자 메시지는 “과연 나의 정보가 제대로 지켜지고 있고, 정당한 방법으로 사용되고 있는 지에 대한 의문”을 증폭 시키는 것 또한 사실이다. 이에 “개인정보 유출 사례”를 살펴보면서 개인정보(고객정보)를 취급하는 회사/단체의 입장에서 어떠한 절차와 시스템의 적용이 개인정보의 주체인 고객의 “개인정보 자기 결정권”을 보장하는 것인지를 알아보도록 하자. 먼저, 개인정보를 영어로는 Personal Identifiable Information이라고 표현하는 데 이것은 “특정 개 인을 식별하거나 식별할 수 있는 정보”를 의미한다. 즉, 개인과 직간접적으로 관련된 일체의 정보 는 개인정보에 해당된다. 그렇기 때문에 “개인정보보호”를 다음과 같이 정의 하는 것이다. 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 페이지 1
  • 2. “정보주체(고객, 이용자)의 개인정보가 안전하게 수집, 이용, 취급, 관리되도록 하고, 정보주체의 동 의 없이 함부로 수집되거나 이용, 제공되지 않도록 함으로써 정보주체의 ‘개인정보 자기 결정권’ 을 보장하는 것” 위에 표현된 “개인정보 자기 결정권의 보장”은 “정보의 수집/가공/저장/검색/송, 수신 중에 정보의 훼손/변조/유출 등을 방지하기 위한 관리적/기술적 수단의 적용”을 통해 이루어지도록 해야 한다. 즉, 개인정보 보호를 충족할 수 있도록 보안을 위한 프로세스와 정책의 실행 및 관련 보안 시스 템의 도입이 있어야 하는 것이다. 1. 개인정보 유출 사례(*주1) 일시 위치 (기업) 유출 건수 비고 2008년 1월 옥션 1,863 만 명 해킹 2008년 9월 GS칼텍스 1,125 만 명 내부 직원의 판매 2009년 4월 네이버 9 만 명 유출 2010년 3월 인천(조선족 해커) 2,000 만 명 해커가 개인정보 판매 2010년 3월 대전(중국 해커) 650 만 명 해커가 개인정보 판매 2010년 4월 부산(중국 해커) 1,300 만 명 해커가 개인정보 판매 2011년 4월 현대 캐피탈 175 만 명 해킹 2011년 7월 SK컴즈, 네이트 3,500 만 명 해킹 2011년 8월 한국 앱손 35 만 명 해킹 총 개인정보 유출 건수 1억 657 만 명 [표 1: 민간 기업의 개인정보 유출 사례] 위의 표와 같이 보도를 통해 알려진 유출 사례만 대충 정리를 해도 국민 전체가 두 번 정보 유출 의 피해를 입은 것과 같은 유출 사고가 발생, 보고 되었다. 또한 개인정보 유출 사례로 “개인정보보호 종합지원 포털 www.privacy.go.kr”에 소개된 내용을 보 면 다음의 표와 같다. 사 례 비고 차량등록 시스템에 있는 차량번호, 주민번호, 이름 등 150여명의 정보 개인정보 오/남용 를 다른 공무원으로부터 건네 받아 개인목적으로 사용 주민센터 직원이 심부름 센터 등에 건당 만원 씩 받고 개인정보 판매 개인정보 매매 ㅇㅇ시 공무원 두 명이 시립묘지 연고자 6,449 명의 개인정보를 장묘 개인정보 유출 업체 관계자에 유출 교육청 장학사가 교육위원에 출마한 후배를 위해 관내 교직원 3,000 개인정보 유출 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 페이지 2
  • 3. 여명의 이름, 전화번호 등 유출 민원인 수백 명의 이름, 주민번호, 주소 등 개인정보가 포함된 보도자 홈페이지 노출 료를 인터넷 홈페이지에 공개 모 공단 직원이 고객정보 10만 건이 기록된 서류 미 파기 및 차량 방 허술한 관리/방치 치 [표 2: 공공기관의 개인정보 유출 사례] [표1,2]에 소개된 사례들의 내용과 원인을 살펴보면 개인정보의 유출은 개인정보의 생명주기(Life Cycle; 수집에서부터 폐기에 이르는 전 과정) 전 과정에 걸쳐 발생하고 있으며, 또한 취급자 및 관 련자의 부주의(Human Factor)에 의한 것이 많음을 알 수 있다. 그럼 위와 같은 결과로 민간기업이나 공공기관이 져야 할 법률적 책임은 어떠한지 알아보자. 2. 개인정보 유출에 대한 법률적 책임(*주2) 먼저 업무처리 과정에서의 개인정보 유출에 대한 책임은 본사 직원 및 수탁업체 직원에 상관 없 이 민사상 책임과 함께 고의/과실 없음을 입증해야 하며, 형사 책임으로서는 고의에 의한 경우는 당연히 행위자가 처벌을 받게 되며, 입건 대상자는 기업의 개인정보 담당 임직원(개인정보관리책 임자로 지정된 사람에 국한되지 않음)이 된다. 또한 기술적/관리적 보호조치 위반에 의한 것으로 평가될 경우 “부작위”가 처벌되는 결과를 낳는 다. 다음으로 해킹에 의한 유출의 책임은 내부자에 의한 해킹과 외부자에 의한 해킹으로 나눌 수 있 고 특히 내부자에 의한 해킹은 개인정보 취급자에 의한 것 인지 개인정보 취급자가 아닌 자에 의 한 것인 지로 세분해서 책임의 소재를 밝힌다. 해킹에 의한 유출은 민/형사상 책임이 인정될 가능성이 아주 높으며, 특히 형사책임에 있어서 기 술적/관리적 보호조치 위반으로 평가 받을 가능성이 아주 높다. 개인정보관리책임자(CPO)의 형사 책임여부는 업무결정에 관여한 경우, 업무결정에 관여하지 않은 경우, 관리감독에 철저했는지의 여부에 따라 그 경중이 달라진다 하겠다. 마지막으로 개인정보 유출에 대한 법적 책임을 요약하면, <형사책임> -암호화 의무 등 보호조치고시 위반 등 일정한 경우 형사책임 발생 -양벌규정으로 인한 회사의 책임 발생 및 벌금의 부과 <민사책임> 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 페이지 3
  • 4. -직원(수탁회사 포함)의 개인정보 침해 시 회사의 사용자 책임 발생 -집단 소송에 따른 거액의 손해배상책임 부담 <그 외> -공정거래위원회의 시정 명령, 한국소비자원의 집단분쟁 조정절차 개시, 개인정보분쟁조정위원회 의 조정절차 개시 등 3. 관리적/기술적 수단의 적용  정보보호 시스템 관리적/기술적 수단의 적용은 개인정보관리 책임자, 개인정보 취급자 등의 선별과 지정을 해당 자 격 요건과 개인정보의 생명 주기에 맞게 권한을 위임하고 책임을 부여함과 동시에 그 권한과 책 임이 원활하게 기능할 수 있도록 자사의 보안 프로세스를 정립하는 것이 그 시작이라 할 수 있다. 기술적 수단의 적용, 보안 시스템의 도입 기준은 자사의 비즈니스 방식, 중요 정보의 흐름과 최종 저장소의 형태, 보안 수준 목표, 자사 보안 프로세스와의 융합도 등의 네 가지로 꼽을 수 있다. 특히 위의 소개된 유출 사례들을 보면 개인정보(피해사의 보호대상 데이터)의 최종 모습(최종 저 장소의 형태)을 보면 세 가지 형태를 보이는 것을 알 수 있는데, 첫 번째로 출력된 문서, 두 번째 로 PC 등의 개인용 장비, 세 번째로 서버, 특히 데이터베이스 서버 등이다. 개인정보 등을 위시한 중요 정보의 출력은 세 가지 방식으로 나타날 수 있는데 위의 유출사례에 서도 알 수 있듯이 출력된 문서, 파일로의 저장, 화면을 통한 확인 등이다. 보안 프로세스의 관점에서 이러한 보안의 홀을 줄이기 위해서는 개인정보로의 접근 권한과 개인 정보 활용에 대한 권한의 설정이 중요하며 보안 시스템의 관점에서는 이러한 프로세스가 개인정 보로의 접근을 제어 하는 시스템에 원활히 적용될 수 있어야 한다. 또한 개인정보를 출력한다(어떠한 형태로든)는 것은 데이터베이스 툴(오렌지, 토드 등)을 사용한다 는 의미이기도 하기 때문에 데이터베이스 툴과 접근제어 시스템의 보안 연동이 무엇보다도 중요 하다 할 수 있겠다. 궁극적으로는 개인정보를 암호화하여 저장하거나 개인정보를 은닉(마스킹 Masking)하여 화면을 통한 확인을 방지할 수 있는 시스템의 도입이 필요하다. PC 등의 개인용 장비의 보안 적용은 날로 그 중요성이 더해져 가고 있는 데 위의 유출사례를 보 면 해킹의 좀비로 이용된 경우가 많고 그 사례는 점점 늘고 있는 추세다. 기본적으로 회사의 관리 대상이 되어야 하며 바이러스 백신 등의 소프트웨어가 설치 운영되어야 하고 항상 최근의 버전으로 업데이트되어 유지되어야 한다. 회사의 규모에 따라 end to end 프로 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 페이지 4
  • 5. 텍트 솔루션의 도입도 고려해야 한다. 서버, 특히 데이터베이스 서버의 보안은 그 중요성이 날로 높아져 가고 있다. 중요성을 수치로 환 산해 보면 전세계 보안 시스템의 투자는 매년 20%씩 성장하여 2011년 $4억 2천만 달러의 규모 에 이르렀는데 그 중의 93%가 데이터베이스 보안에 사용된 것이다.(risk and compliance outlook for 2011) 또한 대부분의 개인정보를 포함한 중요정보의 유출은 데이터베이스와 관련이 있으며(92%) 모든 유출 사고의 25%는 데이터베이스 서버와 관련이 있다.(verizon business study 2010) 즉, 데이터베이스 접근제어 시스템의 중요도가 높아져 가고 있다는 반증인 것이다. 데이터베이스 접근제어 시스템은 데이터베이스로의 접근과 데이터베이스에서의 활동 모두를 기본 적으로 정책기반(Role Base)의 제어와 역할기반(Role Base)의 제어를 할 수 있어야 하며 데이터베 이스 서비스 사용자의 형식에 따라 Sniffing 방식, Gateway 방식, 혼용방식(Hybrid)으로 운영 가능 하여야 한다. 특히 데이터베이스 접근제어 시스템은 보안 시스템의 최종 라인에 위치하기 때문에 운영사의 IT 시스템과 타 보안 시스템과의 연동과 연계가 원활하여야 하며 운영사의 보안 Intelligence의 저장 소 또는 센터로서의 역할을 담당할 수 있어야 한다. 이것은 데이터베이스 접근제어 시스템이 로깅 하는 모든 데이터는 보안 감사의 중요 증빙이 되기 때문에 그렇다. 마지막으로 간과할 수 없는 한 분야를 소개하며 이 글을 마치겠다. 개인정보의 유출은 명의도용, 계정 탈취, 보이스 피싱, 스팸 메일, 프라이버시 침해 등 경제적 피 해뿐만 아니라 정신적 피해로 이어지게 되는 데 이러한 피해가 끊임없이 시도되고 발생하는 이유 는 개인정보가 블랙마켓에서 거래되어 ‘돈’이 되기 때문에 그렇다. 그런데 지금은 개인정보뿐만 아니라 개인정보 등을 위시한 중요정보가 저장되어 있는 곳, 즉 시스템의 “취약점”이 거래되고 있 다고 한다. 그 어느 때 보다 더 취약점에 대한 보안인 들의 관심과 대응, 취약점 분석 시스템의 활용에 대한 관심이 필요한 때이다. 이상으로 개인정보의 유출 사례, 법률적 책임 및 관련된 정보보호 시스템에 간략한 요건의 소개 를 마친다. 주1) 개인정보유출 사례 1억 657만 명 http://2proo.net/1622 주2) 개인정보판례 분석_구태언 http://www.slideshare.net/Gootiee/20111117-10229107 개인정보 유출 사례로 살펴보는 정보보호 시스템 페이지 5