2020년 10월 29일

프라이버시 중심의 데이터 분류

프라이버시 중심의 데이터 분류

개인이 사업자와의 계약을 통해 인터넷 서비스를 이용하는 경우에 생성되는 데이터는

개인이 할당 받은 공간에 ‘저장해 둔 컨텐츠’ 데이터와 서비스 제공 사업자가

해당 ‘거래를 위해 생성한’ 데이터로 구분할 수 있으며 이런 데이터들은 다시

‘생성된 데이터(보관 데이터)’와 ‘생성될 데이터(실시간 데이터)’로 구분할 수 있다.

통신비밀보호법에서 언급하는 통신자료, 통신사실확인자료, 대화의 내용, 형사소송법에서 언급하는

전자우편, 금융실명제법에서 언급하는 금융자료 등은 이러한 분류 방식에 따라

데이터의 유형을 구분한 것이다.

그러나 이러한 데이터 분류는 데이터 생성 주체인 개인과 데이터 서비스 제공자와의 상호관계에 따라

구분한 것으로써 수사기관이 사업자를 대상으로 데이터를 취득하는 방법을 규율할 때

유의미한 분류기준이 될 수는 있으나 개인이 생성한 데이터의 기밀성 및 보호정도

즉, 프라이버시 민감성을 반영하지는 않기 때문에 프라이버시 민감성에 따라

데이터를 분류할 필요가 있다.

nClaudia Warken은 기밀성에 대한 합리적인 기대를 중심으로 데이터를 다음과 같이

5가지 유형으로 구분하였다.

1) 사생활에 관한 주요 핵심 데이터: 가장 내밀하며 불가침의 데이터,
범죄수사에서 증거로 사용되어서도 안 되는 데이터

2) 비밀데이터: 그 누구와도 공유하지 않는 데이터

3) 공유된 기밀 데이터: 데이터가 더 이상 공유되지 않는다는 기대 아래
믿을 만한 사람과 공유된 기밀 데이터

4) 제한된 접근이 가능한 데이터: 딱히 믿을만한 사람은 아니지만 한정된 사람들 사이에 공유된 데이터

5) 접근제한이 없는 데이터: 기밀성에 대한 합리적 기대가 없는 공개된 데이터

수사기관이 데이터를 취득하는 요건을 규율하는 법률은 데이터에 대한

프라이버시 기대를 고려하지 못하기 때문에 데이터에 대한

프라이버시 민감성을 논의하기 위해서는 Claudia Warken의 구분을 참고할 필요가 있다.

참조문헌 : 바카라사이트https://crosswave.net/