IBM이 2026년 7월 30일 발표한 '2026 데이터 유출 비용 보고서'는 한 문장으로 요약됩니다. 악의적 침해사고 네 건 중 한 건이 AI를 활용한 공격이었다는 것입니다. 전년 대비 56% 증가한 수치이며, AI가 사용된 침해사고의 평균 피해 비용은 600만 달러로 전체 평균인 499만 달러보다 약 100만 달러 높았습니다. 원화로 환산하면 대략 86억 원 안팎이며, 환율 적용 시점에 따라 88억 원 수준으로 보도되기도 했습니다.

같은 날 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원이 공개한 '국내 사이버위협 동향'도 비슷한 방향을 가리켰습니다. 2026년 상반기 KISA에 신고 접수된 침해사고는 총 1,236건으로 전년 동기 대비 19.5% 늘었고, 2024년 상반기 899건과 비교하면 37.5% 증가한 수준입니다. 유형별로는 서버 해킹이 487건으로 39.4%를 차지했고, 분산서비스거부 공격이 30.2%, 랜섬웨어 감염을 포함한 악성코드가 16.3%로 뒤를 이었습니다. 특히 디도스 공격은 238건에서 373건으로 56.7% 급증했고, 랜섬웨어 신고는 145건으로 1년 만에 76.8% 늘었습니다.

숫자만 놓고 보면 위협이 커졌다는 이야기로 끝납니다. 하지만 실무 담당자에게 필요한 것은 공포가 아니라 판단 기준입니다. AI 도입은 생산성의 문제이기도 하지만, 결국은 어떤 자료가 어디까지 들어가고 그 자료가 어느 장비에 남는지의 문제입니다. 이 글에서는 배경을 짧게 정리한 뒤, 담당자가 확인할 기준과 실제 처리 절차, 그리고 나중에 다시 꺼내 볼 수 있는 증빙까지 순서대로 살펴보겠습니다.

AI가 바꾼 것은 공격 기법이 아니라 공격의 경제성입니다

IBM 보고서가 지적한 핵심은 기술의 신기함이 아닙니다. 딥페이크를 활용한 사칭과 AI 기반 악성코드가 확산되면서 사이버 공격의 경제성 자체가 바뀌었다는 분석입니다. 공격에 드는 비용은 낮아지고 속도는 빨라지는 반면, 침해사고를 탐지하고 복구하는 비용은 계속 늘어나고 있습니다. 공격자와 방어자 사이의 비용 구조가 벌어지고 있다는 뜻입니다.

과학기술정보통신부의 분석도 같은 지점을 짚습니다. AI는 취약점 탐지, 악성코드 분석, 코드 검토, 보안 이벤트 요약처럼 방어 업무의 생산성을 높이는 데 쓰이고 있습니다. 그러나 같은 도구를 공격자가 쓰면 공격 대상의 취약점 탐색, 패치 전후 코드 비교, 공격 코드 초안 작성, 정찰 결과 정리, 반복 실험이 모두 빨라집니다. 모든 공격이 완전히 자동화되지는 않더라도 준비 단계의 시간과 비용이 줄어들면 같은 시간에 훨씬 많은 대상을 훑어볼 수 있습니다.

여기에 AI 에이전트가 더해지면 공격 표면 자체가 넓어집니다. 과기정통부는 AI 에이전트가 이메일, 코드 저장소, 클라우드 서비스, 협업 플랫폼 등 외부 시스템과 연결되어 자율적으로 업무를 수행할 경우 악성 지시문 주입, 권한 오남용, 민감정보 유출, 악성 도구 호출, 잘못된 자동 실행이 발생할 수 있다고 지적했습니다. 사람이 한 번 확인하고 넘어가던 단계가 자동화되면, 잘못된 판단도 자동으로 확산됩니다.

AI 자체가 표적이 되는 경우도 늘고 있습니다. IBM 조사에서 응답 기업의 20% 이상이 AI 모델이나 AI 애플리케이션을 대상으로 한 침해사고를 경험했다고 답했습니다. 주요 원인으로는 API·애플리케이션·플러그인의 보안 취약점과 AI 워크로드 관련 클라우드 설정 오류가 각각 27%를 차지했습니다. AI 기반 공격의 62%는 핵심 인프라를 겨냥했고, 금융서비스와 에너지 산업이 주요 표적이었습니다. 평균 침해사고 비용은 금융서비스가 630만 달러, 에너지 산업이 520만 달러로 집계됐습니다.

반대 방향의 수치도 있습니다. 보안 운영에 AI와 자동화를 적극 활용한 기업은 침해사고 비용을 평균 약 200만 달러 절감한 것으로 나타났습니다. 다만 전체 기업의 4분의 1은 아직 관련 기술을 보안 운영에 도입하지 않았습니다. 또한 응답 기업의 절반 이상이 위협 탐지와 대응에는 AI 에이전트를 쓰고 있었지만, 취약점 관리에 적용한 비율은 18%에 그쳤습니다. 방어 쪽에서 AI가 잘 쓰이는 영역과 그렇지 못한 영역이 뚜렷하게 갈린다는 의미입니다.

AI 업무를 시작하면 저장매체가 늘어납니다

AI 보안 논의는 대체로 입력과 출력에 집중됩니다. 어떤 자료를 넣어도 되는지, 결과물을 누가 검토하는지, 계정과 로그를 어떻게 남길지가 먼저 정해져야 한다는 점은 분명합니다. 이 부분은 각 조직이 내부 기준으로 정해야 하는 영역입니다.

그런데 실무에서 자주 빠지는 항목이 하나 있습니다. AI 업무를 시작하면 데이터가 남는 물리적 장소가 조용히 늘어난다는 사실입니다.

먼저 개발과 검증 단계에서 원본 데이터가 복제됩니다. 학습용 데이터셋을 만들기 위해 운영 데이터베이스에서 추출한 자료가 개발자 단말이나 별도 스토리지로 옮겨지고, 전처리 과정에서 중간 산출물이 여러 벌 생깁니다. 검색 증강 방식을 쓴다면 원문을 잘게 나눈 조각과 임베딩 결과가 별도의 벡터 저장소에 쌓입니다. 이 조각들은 원문이 아니라는 이유로 관리 대상에서 빠지기 쉽지만, 조합하면 원문의 상당 부분이 복원되는 경우가 있습니다.

다음으로 추론 단계에서 캐시와 로그가 남습니다. 프롬프트와 응답을 저장하는 대화 이력, 성능 개선을 위한 캐시, 감사 목적의 요청 로그가 모두 저장매체 위에 기록됩니다. 여기에 사용자가 첨부한 파일이 그대로 보관되는 경우도 흔합니다.

마지막으로 하드웨어가 교체됩니다. AI 업무가 늘면 연산 장비와 스토리지가 함께 늘고, 성능이 부족해진 장비는 다른 부서로 이관되거나 반납됩니다. GPU 서버에 붙어 있던 NVMe 스토리지, 데이터셋을 옮기던 외장 저장장치, 개발자에게 지급됐던 노트북, 백업용으로 쓰던 테이프까지 모두 처분 대상이 됩니다.

즉, AI 도입은 개인정보와 기밀정보가 담긴 저장매체의 수를 늘립니다. 도입 시점에는 잘 보이지 않다가 장비를 교체하거나 프로젝트를 종료하는 시점에 한꺼번에 드러납니다. 이때 처리 기준이 없으면 대량의 매체가 근거 없이 창고에 쌓이거나, 반대로 아무 기록 없이 외부로 빠져나갑니다.

현장에서 자주 목격되는 장면이 있습니다. 검증 단계에서 급하게 외장 하드디스크에 데이터셋을 복사해 옮긴 뒤, 검증이 끝나고 나서 그 외장 장치가 어디에 있는지 아무도 답하지 못하는 경우입니다. 자산관리 대장에는 서버와 노트북만 등록되어 있고, 프로젝트 진행 중에 임시로 구매하거나 개인이 가지고 있던 장치는 목록 자체에 없기 때문입니다. 목록에 없는 매체는 파기 대상이 되지 않고, 파기되지 않은 매체는 언젠가 중고로 유통되거나 이사 과정에서 사라집니다.

과기정통부가 지적한 소프트웨어 공급망 위협도 같은 맥락에서 볼 수 있습니다. 공격자들은 정보탈취형 악성코드를 개발자 단말과 클라우드 개발환경에 설치하고, 소스코드 관리 계정의 비밀번호와 개인 접근 토큰, 클라우드 접근 키를 노립니다. 탈취된 자격증명은 정상 프로젝트의 유지관리 권한을 악용하거나 배포 파이프라인을 통해 악성 패키지를 퍼뜨리는 데 쓰입니다. 즉 개발자 단말 한 대에는 소스코드뿐 아니라 여러 시스템으로 이어지는 열쇠가 함께 들어 있습니다. 이런 단말을 교체할 때 초기화 수준에서 마무리하면, 남아 있는 자격증명이 그대로 넘어갈 수 있습니다.

담당자가 먼저 확인할 세 가지 기준

장비 교체, 외부 서비스 도입, 사무실 이전, 클라우드 전환처럼 일정이 정해진 업무에서는 보안 확인이 가장 뒤로 밀립니다. 일정 압박이 있을 때 확인 순서를 단순하게 잡아 두면 누락을 줄일 수 있습니다.

첫째, 대상 목록을 만듭니다. AI 업무와 관련된 서버, 스토리지, 개발자 단말, 외장 저장장치, 백업 매체, 그리고 외부 서비스 계정을 한 장에 모읍니다. 목록이 없으면 나머지 판단이 전부 추측이 됩니다. 실무에서 가장 자주 빠지는 항목은 임시로 쓰다가 방치된 장비, 교체 후 예비 용도로 남겨 둔 장비, 그리고 위탁 업체에 넘겼다가 회수 여부가 확인되지 않은 장비입니다.

둘째, 개인정보나 기밀정보의 포함 가능성을 표시합니다. 확실하지 않은 항목은 포함으로 간주하는 편이 안전합니다. 학습 데이터셋, 벡터 저장소, 대화 이력, 로그, 캐시는 이름만 봐서는 판단하기 어렵기 때문에 실제로 어떤 자료가 들어갔는지 확인이 필요합니다. 목적을 달성한 데이터인지, 아직 보존 의무가 남아 있는 데이터인지도 이 단계에서 구분해야 합니다.

이 판단에서 자주 어긋나는 지점은 데이터의 중요도를 파일 이름이나 폴더 위치로 짐작하는 습관입니다. 테스트 폴더에 들어 있다고 해서 테스트 데이터인 것은 아니며, 실제로는 운영 데이터를 그대로 복사해 쓰는 경우가 적지 않습니다. 판단이 애매한 매체는 담당 부서에 한 번 더 확인하고, 확인이 어려우면 보수적으로 분류하는 편이 안전합니다.

셋째, 매체 유형을 구분합니다. 이 구분이 파기 방법을 결정하기 때문에 가장 중요합니다. 자성 매체와 플래시 매체는 데이터가 기록되는 원리가 다르고, 따라서 안전한 파기 방법도 다릅니다. 목록 옆에 매체 유형을 적어 두면 이후 절차가 훨씬 단순해집니다.

매체 유형에 따라 파기 방법이 달라집니다

하드디스크 드라이브와 LTO 테이프는 자성 매체입니다. 자기장의 방향으로 데이터를 기록하기 때문에 강한 자기장을 걸어 자화 상태를 무너뜨리는 디가우징이 유효합니다. 디가우징을 거친 자성 매체는 데이터 영역뿐 아니라 위치 정보를 담고 있는 서보 트랙까지 함께 지워지므로 매체 자체가 재사용 불가능한 상태가 됩니다. 여기에 천공이나 파쇄를 더하면 물리적으로도 복구 시도가 어려워집니다.

반면 SSD, NVMe, eMMC, USB 메모리는 플래시 매체입니다. 전하를 가둬 데이터를 기록하는 방식이므로 외부 자기장의 영향을 사실상 받지 않습니다. 자성 매체에 쓰던 방식을 그대로 적용하면 데이터가 그대로 남아 있는 상태에서 처리가 끝났다고 오인하게 됩니다. 이 오해는 실무에서 아직도 자주 발견됩니다.

플래시 매체는 매체 내부의 컨트롤러가 논리 주소와 물리 주소를 따로 관리한다는 점도 고려해야 합니다. 웨어 레벨링과 오버프로비저닝 때문에 운영체제에서 보이지 않는 영역에 이전 데이터의 흔적이 남을 수 있습니다. 따라서 매체 전체를 대상으로 동작하는 표준화된 영구삭제 절차를 사용하고, 그 결과가 검증되어야 합니다. 알테크코리아가 블랑코 기반 인증 영구삭제를 비자성 매체 전용으로 안내하는 이유가 여기에 있습니다.

물리적 파괴가 필요한 경우에도 매체 특성을 반영해야 합니다. 플래시 매체는 저장 칩 자체가 작기 때문에 파쇄 입자 크기에 따라 칩이 온전히 남을 수 있습니다. 매체 유형에 맞는 처리 수준을 정하고, 그 수준이 실제로 달성됐는지 확인하는 과정이 함께 있어야 합니다.

목록을 만들 때 놓치기 쉬운 매체도 있습니다. 백업용 LTO 테이프는 자성 매체이므로 디가우징 대상이지만, 별도 보관 장소에 있다는 이유로 처분 대상 목록에서 빠지는 경우가 많습니다. 사무기기에 내장된 저장장치도 마찬가지입니다. 복합기와 프린터, 회의실 영상 장비, 출입 통제 장비에도 저장장치가 들어 있고 여기에 문서 이미지나 영상이 남아 있을 수 있습니다. 임대 장비를 반납할 때 내장 저장장치의 처리 방식을 계약서에서 확인하지 않으면, 반납과 동시에 통제 범위를 벗어납니다.

처리 방식을 결정할 때는 재사용 여부도 함께 따져야 합니다. 매체를 다시 쓸 계획이 없다면 물리적 파기가 가장 단순하고 확실합니다. 반대로 장비를 다른 부서로 이관하거나 매각할 계획이라면 매체를 살려 두어야 하므로 검증 가능한 영구삭제가 적합합니다. 이 판단을 작업 당일에 하려고 하면 일정이 밀리기 때문에, 목록을 만드는 단계에서 미리 결정해 두는 편이 좋습니다.

파기를 외부에 맡기는 경우에는 위탁 범위와 반출 절차를 문서로 정해야 합니다. 매체가 사업장을 떠나는 순간부터 실제 처리가 끝날 때까지의 구간이 가장 취약하기 때문입니다. 반출 대상 목록과 실제 인수 목록이 일치하는지, 운반 중 보관 방식은 어떠한지, 처리 완료까지 얼마나 걸리는지를 사전에 확인하고, 처리 결과를 일련번호 단위로 대조할 수 있는지도 미리 확인하는 것이 좋습니다.

법에서 요구하는 것은 '삭제'가 아니라 '복구 불가'입니다

개인정보 보호법은 보유기간이 지나거나 처리 목적이 달성되어 개인정보가 불필요해졌을 때 지체 없이 파기하도록 정하고 있습니다(제21조 1항). 그리고 파기할 때에는 복구 또는 재생되지 않도록 조치해야 한다고 규정합니다(제21조 2항). 조문의 핵심은 삭제 행위 자체가 아니라 결과 상태입니다. 파일을 지웠는지가 아니라 복구가 불가능한지를 묻습니다.

구체적인 방법은 시행령이 정하고 있습니다. 전자적 파일 형태인 경우에는 복원이 불가능한 방법으로 영구 삭제해야 하고, 기록물이나 인쇄물, 서면 등은 파쇄 또는 소각하도록 되어 있습니다(시행령 제16조 1항). 여기서 '복원이 불가능한 방법'은 현재의 기술 수준에서 합리적인 비용으로 복구할 수 없는 수준을 의미합니다.

고시 수준에서는 더 구체적입니다. 개인정보의 안전성 확보조치 기준은 파기 방법으로 완전파괴, 전용 소자장비를 이용한 삭제, 데이터가 복원되지 않도록 하는 초기화 또는 덮어쓰기 중 하나를 하도록 정하고 있습니다(제13조 1항). 소각과 파쇄, 디가우징, 검증된 영구삭제가 모두 이 조문 안에 들어 있는 셈입니다. 일부만 파기하는 경우에는 전자적 파일이면 삭제 후 복구되지 않도록 관리·감독하고, 그 외 기록매체는 해당 부분을 마스킹하거나 구멍 뚫기 등으로 삭제하도록 하고 있습니다(제13조 2항).

시점 기준도 있습니다. 표준 개인정보 보호지침은 보유 기간 경과, 처리 목적 달성, 서비스 폐지, 사업 종료 등으로 개인정보가 불필요해졌을 때 정당한 사유가 없는 한 그로부터 5일 이내에 파기하도록 정하고 있습니다(제10조 1항). AI 프로젝트가 종료됐는데 학습 데이터셋과 중간 산출물이 그대로 남아 있다면, 이 기준에 비추어 설명이 필요한 상태가 됩니다.

국제 표준도 방향이 같습니다. 미국 국립표준기술연구소는 2025년 9월 26일 SP 800-88 개정 2판을 최종본으로 발행하면서 2014년의 개정 1판을 같은 날 폐지했습니다. 개정 2판은 개별 담당자가 그때그때 판단하던 방식에서 벗어나, 조직 차원의 매체 정화 프로그램을 수립하도록 초점을 옮겼습니다. 또한 암호화 매체에 널리 쓰이는 암호 소거를 제외한 나머지 기법과 도구 사양은 IEEE 2883, NSA 규격, 또는 조직이 승인한 표준을 따르도록 권고하는 방식으로 바뀌었습니다. 정화 수준을 세 단계로 나누는 체계와 매체 특성에 맞춰 수단을 선택한다는 원칙은 그대로 유지됩니다.

정리하면 국내 법령과 국제 표준이 공통으로 요구하는 것은 두 가지입니다. 매체 특성에 맞는 방법을 선택할 것, 그리고 그 선택과 실행을 조직 차원에서 문서로 남길 것입니다.

기록이 없으면 조치도 없었던 일이 됩니다

2026년 7월, 개인정보보호위원회는 한 대형 통신사업자의 개인정보 유출 사고에 대해 500억 원대의 과징금을 부과했습니다. 앞서 다른 통신사업자에게는 1,300억 원대, 대형 온라인 유통 사업자에게는 4,000억 원대의 과징금이 부과된 바 있습니다. 같은 법 위반이라도 금액이 크게 달라지는 이유는 유출 규모와 유출된 정보의 성격, 실제 피해 발생 여부, 그리고 과징금 산정 기준이 되는 관련 매출액의 차이 때문입니다.

여기서 실무 담당자가 주목할 부분은 가감 요소입니다. 개인정보보호위원회는 개인정보보호 및 정보보호 관리체계 인증을 획득했거나 이용자 피해 구제 방안을 마련한 경우, 조사에 협조한 경우 등을 감경 요소로 반영합니다. 반대로 2차 피해가 발생하거나 고의 또는 중대한 과실이 확인되면 가중됩니다. 앞서 언급한 500억 원대 사례의 경우 유출 규모는 1만 6천여 명으로 다른 사건에 비해 작은 편이었지만, 일부 이용자가 무단 소액결제 피해를 입은 점이 무겁게 반영됐습니다. 유출된 인원 수보다 실제 피해로 이어졌는지가 더 크게 작용한 셈입니다.

같은 시기에 처분이 이루어진 또 다른 사업자에 대해서는 조사 과정에서 서버 운영체제를 재설치하고 서버를 임의로 처리한 행위를 이유로 수사 의뢰가 이루어졌습니다. 개인정보보호법에 따른 고발이 아니라 형법상 공무집행 방해를 적용한 사안입니다. 개인정보보호위원회는 조사를 회피하기 위한 증거 은닉과 임의 처리에 대한 제재 규정, 이행강제금과 증거보전명령 제도 도입을 추진하겠다고 밝혔습니다.

이 사례는 파기 업무의 성격을 정확히 보여 줍니다. 저장매체를 처리하는 행위 자체는 정당한 업무일 수도 있고 증거 인멸일 수도 있습니다. 둘을 가르는 것은 행위가 아니라 기록입니다. 언제, 어떤 근거로, 어떤 대상을, 어떤 방법으로 처리했는지가 사전에 정해져 있고 사후에 남아 있으면 정당한 절차입니다. 그 기록이 없으면 사후에 아무리 설명해도 설득력을 갖기 어렵습니다.

같은 논리가 감경 요소에도 적용됩니다. 안전조치를 성실히 이행했다는 주장은 이행한 사실을 보여 주는 문서가 있을 때만 인정됩니다. 파기 대상 목록, 처리 방법, 작업 일시, 담당자, 결과 확인서가 남아 있어야 비로소 조치가 있었던 것으로 취급됩니다.

실제 현장에서는 이런 순서로 진행됩니다

AI 서비스를 내부에서 검증하다가 외부 서비스로 전환하는 상황을 예로 들어 보겠습니다. 검증 기간 동안 사용하던 서버와 스토리지에는 운영 데이터에서 추출한 학습용 데이터셋, 전처리 중간 산출물, 벡터 저장소, 그리고 테스트 과정에서 쌓인 대화 이력이 남아 있습니다. 프로젝트가 종료되면 이 장비들은 다른 부서로 이관되거나 반납됩니다.

이때 담당자가 해야 할 일은 순서가 정해져 있습니다. 먼저 대상 장비와 매체를 목록으로 만들고 일련번호 수준까지 확인합니다. 다음으로 각 매체에 개인정보나 기밀정보가 포함되어 있는지, 다른 법령에 따른 보존 의무가 남아 있는지를 판단합니다. 보존 의무가 있는 자료는 다른 개인정보와 분리해 저장·관리해야 하므로(제21조 3항) 파기 대상에서 제외하고 별도로 관리합니다.

그다음 매체 유형별로 처리 방법을 정합니다. 하드디스크와 백업 테이프는 디가우징 또는 천공·파쇄를, SSD와 NVMe는 검증된 영구삭제 또는 매체 특성에 맞는 물리적 처리를 적용합니다. 매체를 재사용할 계획이 있다면 물리적 파괴 대신 영구삭제를 선택하게 되므로, 재사용 여부를 이 단계에서 함께 결정하는 편이 효율적입니다.

마지막으로 증빙 형태를 정합니다. 작업 전후 사진, 처리 결과 확인서, 일련번호 단위의 처리 내역, 영구삭제의 경우 검증 결과 리포트가 여기에 해당합니다. 작업이 끝나면 이 자료를 내부 보안 문서 및 자산관리 문서와 함께 한곳에 보관합니다. 나중에 감사나 고객 문의가 생겼을 때 설명이 쉬워지는 것은 물론이고, 실제 사고가 발생했을 때 안전조치 이행을 입증하는 근거가 됩니다.

반대로 사고 예방이나 정기 점검이 목적이라면 기술 설명보다 반복 가능한 운영 기준이 중요합니다. 누가 확인하고, 어떤 기준으로 판단하고, 결과를 어디에 남기는지를 정해 두면 같은 문제가 반복되는 일을 줄일 수 있습니다. 담당자가 바뀌어도 기준이 유지된다는 점이 개인의 숙련도에 의존하는 방식과의 가장 큰 차이입니다.

데이터 생명주기의 마지막 단계

AI 도입을 검토할 때 조직은 대개 앞단에 집중합니다. 어떤 모델을 쓸지, 어떤 데이터를 넣을지, 결과를 어떻게 검증할지를 논의합니다. 모두 필요한 논의이며, 입력 기준과 권한 관리, 로그 정책은 각 조직이 내부에서 정해야 하는 영역입니다.

다만 데이터에는 반드시 마지막 단계가 있습니다. 목적을 달성한 데이터, 보유기간이 지난 데이터, 그리고 그 데이터가 담겨 있던 저장매체를 어떻게 처리할 것인가입니다. 이 단계는 앞단만큼 눈에 띄지 않지만, 법령이 명시적으로 의무를 부과하고 있고 사고가 발생했을 때 가장 먼저 확인되는 영역이기도 합니다.

알테크코리아는 이 마지막 단계를 담당합니다. 자성 매체를 대상으로 하는 디가우징, 천공과 파쇄를 통한 물리적 파기, 그리고 블랑코 기반의 인증 영구삭제가 제공 범위입니다. 알테크코리아는 블랑코 공식 한국 파트너로서 비자성 매체를 대상으로 검증 가능한 영구삭제를 수행하며, 자체 브랜드 DieHDD™를 통해 파기 업무를 지원하고 있습니다. 처리 결과는 확인서와 리포트 형태로 남기 때문에 내부 보안 문서나 감사 대응 자료로 함께 보관할 수 있습니다.

이번 분기에 교체 예정인 장비가 있다면, 그 목록부터 한 장으로 정리해 보시기 바랍니다. 목록이 있으면 나머지는 순서대로 정리됩니다.

인용 법령 원문

제21조 1항 : 개인정보처리자는 보유기간의 경과, 개인정보의 처리 목적 달성, 가명정보의 처리 기간 경과 등 그 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 지체 없이 그 개인정보를 파기하여야 한다. 다만, 다른 법령에 따라 보존하여야 하는 경우에는 그러하지 아니하다.

제21조 2항 : 개인정보처리자가 제1항에 따라 개인정보를 파기할 때에는 복구 또는 재생되지 아니하도록 조치하여야 한다.

제21조 3항 : 개인정보처리자가 제1항 단서에 따라 개인정보를 파기하지 아니하고 보존하여야 하는 경우에는 해당 개인정보 또는 개인정보파일을 다른 개인정보와 분리하여서 저장ㆍ관리하여야 한다.

개인정보 보호법 시행령 제16조 1항 : 개인정보처리자는 법 제21조에 따라 개인정보를 파기할 때에는 다음 각 호의 구분에 따른 방법으로 하여야 한다. 1. 전자적 파일 형태인 경우: 복원이 불가능한 방법으로 영구 삭제. 다만, 기술적 특성으로 영구 삭제가 현저히 곤란한 경우에는 법 제58조의2에 해당하는 정보로 처리하여 복원이 불가능하도록 조치해야 한다. 2. 제1호 외의 기록물, 인쇄물, 서면, 그 밖의 기록매체인 경우: 파쇄 또는 소각

개인정보의 안전성 확보조치 기준 제13조 1항 : 개인정보처리자는 개인정보를 파기할 경우 다음 각 호 중 어느 하나의 조치를 하여야 한다. 1. 완전파괴(소각ㆍ파쇄 등) 2. 전용 소자장비(자기장을 이용해 저장장치의 데이터를 삭제하는 장비)를 이용하여 삭제 3. 데이터가 복원되지 않도록 초기화 또는 덮어쓰기 수행

개인정보의 안전성 확보조치 기준 제13조 2항 : 개인정보처리자가 개인정보의 일부만을 파기하는 경우, 제1항의 방법으로 파기하는 것이 어려울 때에는 다음 각 호의 조치를 하여야 한다. 1. 전자적 파일 형태인 경우 : 개인정보를 삭제한 후 복구 및 재생되지 않도록 관리 및 감독 2. 제1호 외의 기록물, 인쇄물, 서면, 그 밖의 기록매체인 경우 : 해당 부분을 마스킹, 구멍 뚫기 등으로 삭제

표준 개인정보 보호지침 제10조 1항 : 개인정보처리자는 개인정보의 보유 기간이 경과하거나 개인정보의 처리 목적 달성, 가명정보의 처리 기간 경과, 해당 서비스의 폐지, 사업의 종료 등 그 개인정보가 불필요하게 되었을 때에는 정당한 사유가 없는 한 그로부터 5일 이내에 그 개인정보를 파기하여야 한다.