2023년 9월, 국내 한 대형 온라인 쇼핑몰에서 회원 2천만 명의 개인정보가 다크웹에 올라왔다는 소식이 퍼졌다. 이름, 전화번호, 주소는 물론 암호화되어 있어야 할 비밀번호 해시값까지 유출됐다는 사실이 알려지자, 보안 업계는 "결국 올 것이 왔다"는 반응을 보였다. 이 사건은 새삼스러운 일이 아니었다. 이미 2014년 카드 3사 개인정보 유출 사태(1억 건 이상), 2021년 LG유플러스 고객정보 유출 등 대규모 사고가 반복되어 왔고, 그때마다 기업들은 재발 방지를 약속했지만 근본적인 기술 구조는 크게 달라지지 않았다.
개인정보 보호 기술의 흐름은 크게 세 갈래로 정리할 수 있다. 첫째는 암호화 기술의 고도화다. 과거에는 데이터베이스에 저장된 정보를 그대로 두거나 단순 해시 처리만 하는 경우가 많았지만, 최근에는 전송 구간뿐 아니라 저장 데이터(data at rest)까지 암호화하는 것이 표준이 됐다. 특히 동형암호(homomorphic encryption)는 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산이 가능해, 원본을 복호화하지 않고도 통계 분석이나 머신러닝 학습이 가능하다는 점에서 주목받는다. 삼성SDS, 크립토랩 등 국내 기업들도 관련 기술을 상용화하는 단계에 들어섰다.
둘째는 프라이버시 강화 기술(PET, Privacy Enhancing Technology)이다. 차등 프라이버시(differential privacy)는 애플이 iOS 사용 통계를 수집할 때, 구글이 크롬 사용자 데이터를 분석할 때 이미 적용하고 있는 기법으로, 개별 데이터에 의도적으로 '노이즈'를 섞어 특정 개인을 역추적할 수 없게 만들면서도 전체 통계적 경향은 유지한다. 연합학습(federated learning)은 이보다 한 단계 더 나아가, 개인 데이터를 서버로 보내지 않고 각자의 기기(스마트폰 등)에서 모델을 학습시킨 뒤 그 결과값만 중앙 서버로 모아 합치는 방식이다. 구글 지보드(Gboard)의 다음 단어 예측 기능이 대표적 사례다.
셋째는 제도적 뒷받침이다. 한국은 2020년 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법) 개정을 통해 가명정보 개념을 도입했고, 2023년 9월 개인정보보호법 전면 개정으로 만 14세 미만 아동 개인정보에 대한 보호를 강화하고 과징금 상한을 '위반행위 관련 매출액의 3%'로 상향했다. 유럽연합의 GDPR(2018년 시행)은 위반 시 전 세계 매출의 최대 4%까지 과징금을 부과할 수 있어, 국내 기업이 유럽에 진출할 때 가장 까다로운 규제 중 하나로 꼽힌다.
다만 논쟁도 뚜렷하다. 기술이 아무리 발전해도 결국 인간의 관리 실수, 즉 내부자 유출이나 설정 오류가 사고의 상당수를 차지한다는 지적이 있다. 2023년 한국인터넷진흥원(KISA) 통계에 따르면 개인정보 유출 신고 원인 중 해킹 다음으로 많은 비중이 관리 소홀이었다. 또한 동형암호나 연합학습 같은 첨단 기술은 연산 비용이 기존 방식보다 수십~수백 배 높아, 중소기업이 실제로 도입하기엔 현실적 장벽이 크다는 점도 문제로 지적된다. 결국 개인정보 보호는 기술만으로 완성되지 않으며, 조직 문화와 규제, 그리고 사용자의 경각심이 함께 맞물려야 한다는 것이 전문가들의 공통된 견해다.
혹시 온라인 쇼핑몰이나 게임에 가입할 때, "혹시 내 개인정보가 어디로 새어나가지는 않을까" 생각해본 적 있어? 실제로 그런 일이 자주 일어난다. 몇 년 전 국내 대형 통신사에서 수백만 명의 고객 정보가 유출된 사건이 있었고, 이런 뉴스는 거의 매년 등장한다. 그래서 요즘 IT 회사들은 개인정보를 지키는 기술에 엄청난 돈과 시간을 쏟고 있다.
가장 기본이 되는 기술은 암호화다. 우리가 비밀번호를 입력하면, 그 정보는 있는 그대로 저장되지 않고 복잡한 수학 공식을 거쳐 알아볼 수 없는 문자열로 바뀐다. 만약 해커가 데이터베이스를 훔쳐도 암호화된 값만 보게 되니까, 실제 비밀번호를 알아내기 어렵다. 최근에는 한 걸음 더 나아가서 '동형암호'라는 기술도 등장했다. 이건 데이터를 암호화한 상태 그대로 계산까지 할 수 있는 신기한 기술이다. 예를 들어 병원에서 여러 환자의 암호화된 검사 데이터를 원본을 풀지 않고도 통계를 낼 수 있다는 뜻이다.
또 하나 흥미로운 기술은 '연합학습'이다. 구글 키보드 앱이 다음에 어떤 단어를 입력할지 예측해주는 기능을 써본 적 있을 텐데, 이 기능은 사용자의 문자 데이터를 회사 서버로 보내지 않는다. 대신 각자의 스마트폰 안에서 인공지능이 스스로 학습하고, 그 학습 결과만 요약해서 서버로 보낸다. 개인 대화 내용은 그 사람 손안에만 머무는 셈이다.
이런 기술이 중요한 이유는 단순하다. 한번 유출된 개인정보는 되돌릴 수 없기 때문이다. 비밀번호는 바꾸면 그만이지만, 주민등록번호나 얼굴 사진, 지문 같은 정보는 평생 바꿀 수 없다. 그래서 법으로도 강하게 규제한다. 한국은 2023년에 개인정보보호법을 개정해서, 기업이 개인정보를 유출하면 관련 매출의 최대 3%까지 벌금을 물릴 수 있게 했다. 유럽연합은 이보다 더 강력해서 전 세계 매출의 4%까지 물릴 수 있다.
하지만 기술만으로는 완벽하지 않다. 실제 사고의 상당수는 해킹이 아니라 직원의 실수나 관리 소홀 때문에 일어난다. 아무리 좋은 자물쇠를 달아도 문을 열어두면 소용없는 것과 같다. 그래서 전문가들은 기술 발전과 함께 사람들의 보안 의식, 그리고 제대로 된 관리 체계가 함께 가야 한다고 말한다.
여러분은 집 열쇠를 아무한테나 주지 않죠? 개인정보도 똑같아요. 이름, 사는 곳, 전화번호처럼 '나'를 알아볼 수 있는 정보를 다른 사람이 함부로 가져가지 못하게 지키는 게 바로 개인정보 보호예요.
그런데 요즘은 우리가 게임을 하거나 인터넷 쇼핑을 할 때마다 회사 컴퓨터 안에 우리 정보가 저장돼요. 만약 나쁜 사람이 그 컴퓨터에 몰래 들어가서 정보를 훔쳐가면 큰일이겠죠? 그래서 컴퓨터 과학자들은 이런 도둑을 막기 위한 특별한 기술을 만들었어요.
가장 유명한 기술은 '암호화'예요. 여러분이 비밀번호를 만들면, 컴퓨터는 그 비밀번호를 알아볼 수 없는 이상한 글자들로 몰래 바꿔서 저장해요. 마치 비밀 편지를 쓸 때 암호를 사용하는 것과 비슷해요. 편지를 훔쳐가도 암호를 풀 열쇠가 없으면 무슨 내용인지 알 수 없는 것처럼요.
또 재미있는 기술도 있어요. 여러분이 스마트폰으로 글자를 입력하면, 다음에 어떤 단어가 나올지 알아서 추천해주는 기능 본 적 있나요? 이 기능은 놀랍게도 여러분의 스마트폰 안에서만 똑똑해져요. 여러분이 쓴 글을 회사로 보내지 않고, 스마트폰 스스로 배운 다음에 "이런 방법으로 더 똑똑해졌어요"라는 결과만 살짝 회사에 알려주는 거예요. 진짜 여러분의 비밀 이야기는 스마트폰 밖으로 나가지 않는 셈이죠.
이런 기술이 중요한 이유는, 한번 새어나간 비밀은 다시 숨길 수 없기 때문이에요. 비밀번호는 바꾸면 되지만, 내 얼굴 사진이나 지문 같은 건 평생 하나뿐이잖아요. 그래서 나라에서도 법을 만들어서, 회사가 사람들의 정보를 함부로 다루면 큰 벌금을 내게 해요.
하지만 아무리 좋은 기술이 있어도, 우리 스스로도 조심해야 해요. 모르는 사람에게 비밀번호를 알려주지 않고, 낯선 사이트에 내 정보를 함부로 입력하지 않는 것. 그것도 개인정보를 지키는 아주 중요한 첫걸음이랍니다.
문서 정보
최초 작성
최종 갱신
분류
기술
HANGUL.WIKI가 정리·작성한 문서입니다. 정확성을 위해 노력하나 오류가 있을 수 있으므로, 중요한 내용은 공식 출처를 통해 확인하시기 바랍니다.
내용의 오류나 정정 요청은 오류·정정 신고로 알려주시면 검토 후 반영합니다.