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이번 포스팅은 개인정보와 관련된 데이터 설계시 알아두면 좋은 '개인정보 마스킹 처리 기준'에 대해 작성해보고자 한다. 백화점, 카페, 영화관 등 키오스크나 단말기에서 개인정보를 입력할때 자동으로 마스킹되는 것을 간접적으로 경험해 본적이 있을것이다. 가장 최근에 진행중인 프로젝트에서 사용자 접수 데이터를 암호화하여 저장, 관리자 로그 기록 조회 기능추가, 데이터 마스킹 등 기능개선 업무를 진행하면서 개인정보 보호에 대한 경각심을 가지게 되었다. 이처럼, 당연하게 여겼던 '개인정보 보호'는 선택이 아닌 필수라는 것. 개인정보 보안 등급 예시 위의 이미지는 개인정보 보안 등급 예시를 설명한다.개인정보의 종류는 고유식별정보, 민감정보, 인증정보, 신용정보/금융정보, 의료정보, 위치정보, ..
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데이터 설계 시 고려사항 데이터 베이스 설계 시 지켜야 할 데이터의 속성이 있다. 데이터는 기본적으로 무결성, 일관성, 회복, 보안, 효율성, 확장성 등이 해당한다. ◼ 무결성 : 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산 후에도 DB에 저장된 데이터가 정해진 제약조건을 항상 만족해야 한다. ◼ 일관성 : DB에 저장된 데이터들 사이나 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 변함없이 일정해야 한다. ◼ 회복 : 시스템 장애 발생 시, 장애 발생 직전의 상태로 복구할 수 있어야 한다. ◼ 보안 : 외부 데이터 공격 혹은 노출, 변경으로부터 보호할 수 있어야 한다. ◼ 효율성 : 응답시간의 단축, 시스템의 생산성, 저장 공간의 최적화 등이 가능해야 한다. ◼ 데이터베이스 확장 : 데이터베이스 운영에 영향을 주지 않으면서 지속..
