HR 의사결정 지원 시스템 - Data Classification & Access Matrix v1

작성일: 2025-01-23 | 버전: 1.0

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1. 개요

이 문서는 데이터의 민감도 분류와 접근 권한 매트릭스를 정의합니다.

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2. 데이터 분류 체계

2.1 민감도 등급

2.2 데이터 유형별 분류

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3. 엔터티별 데이터 분류

3.1 Employee (직원)

3.2 OrgUnit (조직)

3.3 Project (프로젝트)

3.4 Opportunity (영업 기회)

3.5 Assignment (배치)

3.6 CompetencyEvidence (역량 증거)

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4. 접근 권한 매트릭스

4.1 역할 정의

4.2 역할-등급 접근 매트릭스

4.3 엔터티-역할 접근 매트릭스

범례:

• ✅ Full Access
• ⚠️ Masked/Limited Access
• ❌ No Access

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5. 마스킹 규칙

5.1 마스킹 함수

def mask_employee_id(employee_id: str) -> str:
    """사번 마스킹: EMP-000001 -> EMP-***001"""
    return f"{employee_id[:4]}***{employee_id[-3:]}"

def mask_name(name: str) -> str:
    """이름 마스킹: 홍길동 -> 홍**"""
    if len(name) <= 1:
        return "*"
    return f"{name[0]}{'*' * (len(name) - 1)}"

def mask_email(email: str) -> str:
    """이메일 마스킹: hong@company.com -> h***@company.com"""
    local, domain = email.split('@')
    return f"{local[0]}***@{domain}"

def mask_amount(amount: int) -> str:
    """금액 범위 표시: 1500000000 -> 10-20억"""
    billions = amount / 1_000_000_000
    if billions < 1:
        return "1억 미만"
    elif billions < 10:
        lower = int(billions // 5) * 5
        upper = lower + 5
        return f"{lower}-{upper}억"
    else:
        lower = int(billions // 10) * 10
        upper = lower + 10
        return f"{lower}-{upper}억"

5.2 마스킹 적용 예시

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6. PoC 데이터 정책

6.1 Mock 데이터 원칙

6.2 Mock 데이터 생성 규칙

# 가상 이름 생성
LAST_NAMES = ["김", "이", "박", "최", "정", "강", "조", "윤", "장", "임"]
FIRST_NAMES = ["민준", "서연", "예준", "서윤", "도윤", "지우", "시우", "하은", "주원", "하윤"]

def generate_mock_name():
    return f"{random.choice(LAST_NAMES)}{random.choice(FIRST_NAMES)}"

# 가상 이메일 생성
def generate_mock_email(name: str, seq: int):
    romanized = romanize(name)  # 이름 로마자 변환
    return f"{romanized}{seq}@mock-company.com"

# 가상 사번 생성
def generate_mock_employee_id(seq: int):
    return f"EMP-{str(seq).zfill(6)}"

6.3 AI Agent 데이터 접근 정책

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7. 감사 로깅

7.1 로그 항목

7.2 로그 예시

{
  "timestamp": "2025-01-23T10:30:00Z",
  "userId": "AI-AGENT-001",
  "userRole": "AI",
  "action": "READ",
  "entityType": "Employee",
  "entityId": "EMP-000001",
  "dataLevel": "L4",
  "masked": true,
  "purpose": "capacity-forecast-analysis"
}

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8. 규정 준수

8.1 관련 규정

8.2 PoC 규정 준수 체크리스트

• Mock 데이터 사용 (실제 PII 미사용)
• 데이터 분류 체계 수립
• 접근 권한 매트릭스 정의
• 마스킹 규칙 정의
• 감사 로깅 구현
• 접근 제어 구현

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9. 버전 이력

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이 문서는 PoC 진행 중 정책이 변경될 수 있습니다.