미국 상무부가 최근 발표한 지침(DAO 216-26)이 데이터 프라이버시 보호 분야에 비상 상황을 초래하고 있습니다. 이 지침은 2030년 미국 인구조사를 포함한 모든 경제 분석국(BEA) 및 인구조사국 발행 통계에서 차등 프라이버시(differential privacy)와 같은 현대적인 프라이버시 보호 기술의 사용을 금지하고, 1970년대 수준의 구식 기법으로 회귀하도록 강제하고 있습니다. 이는 지난 반세기 동안 데이터 주체의 프라이버시를 보호하고 데이터 유용성을 높이기 위해 발전해 온 기술적 진보를 전면 부정하는 조치라는 비판이 제기됩니다.
이번 지침은 데이터 공개 회피 기술을 '거칠게 만들기(coarsening)'와 '억제(suppression)'로 제한합니다. '거칠게 만들기'는 데이터를 반올림하거나 그룹화하여 세부 수준을 낮추는 방식이며, '억제'는 특정 값을 명시적으로 삭제하는 방식입니다. 반면, 데이터에 무작위 값을 추가하는 '노이즈 주입(noise infusion)' 방식은 명시적으로 금지되었습니다. 노이즈 주입은 지난 30년간 수십 개의 데이터 공개에 핵심적으로 사용되어 왔으며, 2020년 인구조사 데이터 공유에 사용된 차등 프라이버시 역시 노이즈 주입을 기반으로 합니다. 과학계 리더들은 이 지침이 법적으로 요구되는 행정 절차를 우회했으며, 특정 정치적 이익을 위해 과학적 근거 없이 추진되었다고 지적합니다. 특히, 이민자 시민권 여부 파악을 어렵게 하는 차등 프라이버시 사용을 막으려는 의도가 있다는 분석도 나옵니다.
이러한 변화는 인구조사국이 법적으로 요구되는 '기밀 유지'와 '데이터 활용성'이라는 두 가지 의무를 동시에 충족하기 어렵게 만들 것입니다. 현대적인 프라이버시 기술 없이는 세분화된 지역 또는 산업별 비즈니스 및 인구 통계 데이터를 공개하기가 극도로 어려워집니다. 예를 들어, 특정 소규모 카운티에 단 하나의 양조장이 있을 경우, 해당 양조장의 직원 수를 그대로 공개하면 기업의 기밀 정보가 노출되어 법을 위반하게 됩니다. 결국, 이 지침은 유용한 통계 데이터의 양을 줄이거나, 데이터 보호 수준을 약화시키거나, 혹은 이 둘 모두를 초래하여 공공 정책 결정과 연구에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 과학계는 이 지침의 위험성을 알리고 철회를 촉구하기 위해 적극적인 목소리를 내고 있습니다.