Privacy by Design프라이버시 바이 디자인

1. 사후 대응이 아닌 사전 예방 (Proactive, not Reactive)
   → 취약점 발생 후 수정이 아닌 설계 시 예방

2. 기본값이 프라이버시 (Privacy as the Default)
   → 사용자가 아무 설정도 안 해도 최대한 보호

3. 설계에 내재화 (Privacy Embedded into Design)
   → 추가 기능이 아닌 시스템의 핵심 기능

4. 전기능적 (Full Functionality, Positive-Sum)
   → 프라이버시 vs 보안이 아닌 프라이버시 + 보안

5. 종단간 보안 (End-to-End Security)
   → 수집부터 파기까지 전 생명주기 보호

6. 가시성과 투명성 (Visibility and Transparency)
   → 정책, 처리 목적을 명확히 공개

7. 사용자 중심 (Respect for User Privacy)
   → 강력한 기본값, 사용자 제어권 보장

# 나쁜 예: 모든 정보 수집
user = {
    "name": name, "email": email, "phone": phone,
    "address": address, "birthdate": birthdate,
    "ip": request.remote_addr, "user_agent": request.headers['User-Agent']
}

# 좋은 예: 서비스에 필요한 최소한만 수집
user = {"email": email}  # 회원가입에 이메일만 필요

import hashlib

def pseudonymize(user_id: str, salt: str) -> str:
    """직접 식별 대신 해시된 식별자 사용"""
    return hashlib.sha256(f"{user_id}{salt}".encode()).hexdigest()[:16]

def anonymize_ip(ip: str) -> str:
    """IP의 마지막 옥텟 제거 (로그 분석용)"""
    parts = ip.split('.')
    return '.'.join(parts[:3]) + '.0'

// 수집 목적을 데이터와 함께 저장
interface DataRecord {
    data: string;
    purpose: 'service' | 'analytics' | 'marketing';
    collectedAt: Date;
    expiresAt: Date;  // 보유 기간 제한
}