개인정보 파기 개념과 실제

디지털 시대 기업과 조직의 생존을 좌우하는 개인정보 파기의 모든 것

개인정보 파기의 개념부터 글로벌 규제, 최신 기술, AI 시대의 새로운 패러다임까지, 실무자와 정책 입안자를 위한 완벽 가이드

디지털 시대의 도래와 함께 개인정보 보호와 특히 개인정보의 최종 단계인 ‘파기’ 과정의 의미가 중요해지고 있다. 개인정보 파기는 단순한 데이터 삭제가 아니다. 개인의 권리를 보장하고 기업의 책임을 강화하는 핵심 과정이다. 그러나 디지털 환경에서 개인정보의 완전한 파기는 기술적으로나 법적으로 많은 쟁점을 내포하고 있다.
법적으로 개인정보 파기란 개인정보를 복구 또는 재생할 수 없는 방법으로 영구적으로 삭제하는 것을 의미한다. 이것은 물리적인 기록 매체의 파쇄나 소각뿐만 아니라, 디지털 데이터의 전자적 파기도 포함한다. 그러나 디지털 환경에서는 데이터의 복제와 백업이 일상적으로 이루어지기 때문에 완전한 파기 실현은 매우 복잡한 과제다.
개인정보 파기의 첫 번째 쟁점은 파기의 시점과 범위에 관한 것이다. ｢개인정보보호법｣은 개인정보의 보유 기간 경과나 처리 목적 달성 등의 경우에 지체 없이 해당 개인정보를 파기하도록 규정하고 있다. 그러나 실제 업무 환경에서는 다양한 법령에 따른 보존 의무와 기업의 정당한 이익을 위한 보관 필요성이 충돌하는 경우가 많다. 예를 들어, ｢전자상거래법｣에 따른 거래 기록 보존 의무와 개인정보 파기 의무가 상충할 수 있다.
두 번째 쟁점은 기술적 파기 방법의 적절성이다. 디지털 데이터의 경우, 단순한 ‘삭제’ 명령으로는 실제 데이터가 완전히 제거되지 않을 수 있다. 대부분의 운영 체제에서 파일 삭제는 실제로 해당 데이터를 물리적으로 지우는 것이 아니라, 단순히 파일만을 제거하는 것이기 때문이다. 따라서 전문적인 데이터 복구 도구를 사용하면 ‘삭제된’ 데이터를 복구할 수 있는 경우가 많다.
그 외에도 빅데이터 환경에서의 개인정보 파기, 파기의 입증과 검증 등은 현실적 이해 관계와 기술적 해결 이 필요한 어려운 내용이다. 향후에는 새로운 기술 발전에 따른 추가적인 쟁점이 제기될 것으로도 예상된다. 예를 들어, 양자 컴퓨팅의 발전은 현재의 암호화 기반 파기 방식의 재검토를 필요로 할 수 있다. 메타버스나 사물 인터넷과 같은 환경에서의 개인정보 파기도 새로운 과제가 될 것이다.
앞으로 개인정보 파기의 쟁점은 지속적인 연구와 논의가 필요한 영역이다. 이런 쟁점에 대응하기 위해서는 법적·기술적·관리적 측면에서의 종합적인 접근이 필요하다. 이 책은 개인정보 파기에 대한 종합 입문서로 개인정보 파기와 삭제의 개념부터 규제 체계와 쟁점, 글로벌 사례, 기술적 대안, 데이터 거버넌스, 제로 트러스트 기반 보안 체계까지 중요한 핵심을 모두 다룬다. 기업 실무자, 정책 입안자, 개발자, 법률 전문가가 개인정보 파기라는 당면한 문제를 해결하는 데 저자의 전문성과 통찰이 많은 인사이트를 줄 수 있다.

이 책의 독자

1. 개인정보 보호 실무자 – 법적 요구사항과 기술 구현 간의 간극을 이해하고, 파기와 삭제의 경계를 명확히 하며, 실무적으로 구현 가능한 정책과 절차를 수립할 수 있다.
2. IT 시스템 관리자와 보안 전문가 – 클라우드 환경, 분산 시스템, 대규모 AI 모델 등 복잡한 환경에서의 파기 과제를 대비할 수 있다.
3. 법률 전문가 – GDPR, DELETE Act 등 글로벌 파기 규정을 통해, 데이터 관련 법률 자문과 컴플라이언스 전략 수립에 도움을 받을 수 있다.
4. 정책 입안자 및 공공기관 담당자 – 영국의 Beyond use나 유럽과 미국의 시행 제도를 통해 국제적 흐름을 파악하고, 국내 정책에 반영할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있다.
5. 개발자와 AI 전문가 – 대규모 언어 모델의 학습과정에서 발생하는 개인정보 이슈와 파기의 기술적 한계를 파악하고, 프라이버시 중심의 설계 철학을 구현할 수 있다.

디지털 시대 개인정보 보호는 단순한 법적 준수의 문제가 아닌, 기업의 지속 가능성과 사회적 신뢰를 좌우하는 결정적 요소로 부상하고 있다. 특히 인공지능, 클라우드, 빅데이터 환경에서 개인정보 처리와 파기 문제는 더 복잡하고 고도화되고 있어 이에 대한 전략적 대응이 필수적이다. 이 책은 개인정보 파기와 삭제의 개념부터 규제 체계, 쟁점, 글로벌 사례, 기술적 대안, 데이터 거버넌스, 제로 트러스트 기반 보안 체계까지 중요한 핵심 내용을 다룬다. 기업 실무자, 정책 입안자, 개발자, 법률 전문가가 실질적이고 구체적인 인사이트를 얻을 수 있다.

이유정
성균관대학교 법학연구소 선임연구원이다. 연세대학교에서 IT·정보보호법을 전공하고, 2024년 성균관대학교에서 법학 박사학위를 받았다. IT업계에 재직하면서, 가트너와 렉시스넥시스에서 근무했다. 인공지능뿐만 아니라 개인정보와 같은 데이터가 기업과 국가의 경영, 혁신과 성장을 견인하는 역할로 발전하는 모델 연구에 관심이 있다. 한국공법학회, 한국헌법학회 소속으로 활동하고 있다.

개인정보 파기 개념과 실제
01 개인정보 파기와 삭제
02 개인정보와 규제
03 개인정보 파기의 쟁점
04 클라우드와 개인정보 파기
05 인공지능과 개인정보 파기
06 영국의 Beyond use
07 개인정보 파기와 법제
08 데이터 거버넌스와 개인정보 파기
09 개인정보 파기 방법의 다양화
10 개인정보 파기와 제로 트러스트

데이터베이스 시스템에서의 파기는 물리적 레벨에서의 데이터 덮어쓰기, 데이터 블록 할당 해제, 인덱스 및 메타데이터 완전 제거, 트랜잭션 로그에서의 데이터 제거 등을 포함한다. 특히 관계형 데이터베이스에서는 무결성을 유지하면서 데이터를 완전히 제거해야 하므로, 테이블 간의 관계를 고려한 파기 순서 설정이 중요하다. 또한 데이터베이스의 백업본과 로그 파일에도 해당 정보가 남아 있을 수 있으므로, 이에 대한 처리도 파기 프로세스에 포함되어야 한다.
01 “개인정보 파기와 삭제 ” 중에서

둘째, 데이터의 저장과 처리 방식이다. 테슬라는 수집한 데이터를 중앙 서버에서 처리하고 분석하는 클라우드 기반 시스템을 운영한다. 이것은 효율적인 데이터 활용을 가능케 하지만, 동시에 데이터 유출이나 해킹의 위험도 증가시킨다. 특히 테슬라가 미국 기업임에도 중국에 공장을 운영하고 있어, 데이터의 국경 간 이동과 관련된 복잡한 문제가 발생한다.
03 “개인정보 파기의 쟁점” 중에서

인공지능에서 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 개인정보 보호에 대한 새로운 도전 과제가 등장하고 있다. LLM에서의 개인정보 문제는 학습 데이터에 포함된 개인정보와 사용자 입력 과정의 개인정보 등에서 발생하고 있으며, 기존의 개인정보 파기 방식으로는 해결하기 어려운 복잡한 양상을 보이기 때문에 예방적 접근이 필요하다.
05 “인공지능과 개인정보 파기” 중에서

첫째 주요 장점은 비용 효율성의 획기적인 개선이다. 전통적인 개인정보 파기 방식에서는 모든 복사본과 백업본을 완벽하게 추적하고 물리적으로 파기해야 했다. 이 부분은 엄청난 시간과 비용이 소요되는 작업이었다. 대규모 IT 시스템을 운영하는 조직의 경우, 데이터가 여러 시스템과 저장소에 분산되어 있어 완벽한 물리적 파기는 사실상 불가능에 가까웠다. ‘Beyond use’ 개념은 이러한 부담을 현실적인 수준으로 조정했다. 조직은 데이터를 접근 불가능한 상태로 만드는 데 집중할 수 있게 되었고, 비용과 자원의 효율적 활용을 가능하게 했다.
06 “영국의 Beyond use” 중에서

캘리포니아주는 2023년 10월 10일에 DELETE Act(SB 362)를 법으로 통과시켰으며, 2026년 1월 1일까지 소비자가 단일 요청을 통해 데이터 브로커가 보유한 개인정보를 삭제할 수 있도록 하는 메커니즘을 마련해야 한다. 또한 2026년 8월 1일부터 데이터 브로커는 최소 45일마다 삭제 요청을 확인하고, 소비자의 새로운 개인정보를 수집·판매하는 것을 금지해야 한다. 2028년 1월 1일부터는 데이터 브로커가 독립적인 감사 기관으로부터 개인정보 삭제 절차의 적법성을 확인받아야 하며, 준수하지 않을 경우 행정 벌금 등의 제재를 받는다.
07 “개인정보 파기와 법제” 중에서

개인정보의 분리 보관은 데이터의 특성과 활용 목적에 따라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 가장 기본적인 형태는 식별 정보와 속성 정보의 물리적 분리다. 이름, 주민 등록 번호, 연락처 등 직접 식별자는 별도의 저장소에 보관하고, 그 외의 속성 정보는 다른 저장소에 보관하는 방식이다. 두 정보 집합 간의 연결은 암호화된 연결키를 통해 관리되며, 이 연결키 역시 별도로 보관된다. 더 발전된 형태의 분리 보관은 데이터의 민감도에 따른 다층적 분리를 구현한다. 고위험 정보, 중위험 정보, 저위험 정보 등으로 구분하여 각각 다른 수준의 보안 통제가 적용된 저장소에 보관하는 것이다.
09 “개인정보 파기 방법의 다양화” 중에서

클라우드 컴퓨팅에서 개인정보 파기의 문제 중 첫째는 데이터의 분산성이다. 클라우드 서비스 제공자들은 데이터의 가용성과 안정성을 높이기 위해 여러 데이터 센터에 걸쳐 데이터를 분산 저장한다. 예를 들어, 아마존 웹 서비스(AWS)나 마이크로소프트 애저(Azure)와 같은 대형 클라우드 서비스의 경우, 전 세계에 걸쳐 수십 개의 데이터 센터를 운영하고 있으며, 하나의 데이터가 여러 위치에 복제되어 저장된다. 이러한 환경에서 특정 개인정보를 완전히 파기하기 위해서는 모든 복제본과 백업본을 추적해 삭제해야 하는 기술적 과제가 발생한다.
10 “개인정보 파기와 제로 트러스트” 중에서