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AI Supervision 4. 개인정보(PII) 유출 없는 안전한 AI 서비스 구축하기

"제 전화번호와 집 주소를 AI에게 말했는데, 이 정보 안전한가요?"


사용자는 자신의 데이터가 어떻게 처리되는지 불안해합니다. 만약 여러분의 AI 서비스가 사용자 대화 기록을 학습에 무단으로 사용하거나, 다른 사용자의 질문에 누군가의 개인정보(PII, Personally Identifiable Information)를 답변으로 내뱉는다면 어떻게 될까요? 이는 단순한 버그가 아니라, 심각한 법적 제재와 신뢰 붕괴로 이어질 수 있는 보안 사고입니다.



이번 글에서는 AI Supervision을 활용해 PII 유출을 원천 차단하고, 규제(GDPR, CCPA 등)를 준수하는 안전한 AI 서비스를 만드는 방법을 소개합니다.


1. AI 시대의 새로운 개인정보 위협

기존 소프트웨어와 달리 LLM은 두 가지 측면에서 개인정보 위험이 존재합니다.


  • 입력(Input) 리스크: 사용자가 무심코 주민등록번호, 신용카드 번호, 전화번호 등을 프롬프트에 입력하는 경우. 이 데이터가 로그에 남거나 모델 재학습에 사용되면 유출 위험이 커집니다.

  • 출력(Output) 리스크: 학습 데이터에 포함되어 있던 민감한 정보가 AI의 답변을 통해 그대로 노출되는 경우입니다.


2. AI Supervision의 PII 보호 매커니즘

AI Supervision은 AI 모델이 데이터를 처리하기 전후에 개인정보를 감지하고 보호하는 '보안 필터' 역할을 수행합니다.


실시간 PII 탐지 (PII Detection)

이메일, 전화번호, 주민등록번호, 신용카드 번호 등 정형화된 개인정보 패턴은 물론, 이름이나 주소 같은 비정형 데이터까지 식별할 수 있는 메트릭을 제공합니다.


마스킹 및 익명화 (Masking & Anonymization)

탐지된 개인정보를 그대로 저장하거나 전송하지 않습니다.


  • Masking: 010-1234-5678 → 010-****-****

  • Redaction: 민감 정보를 <PHONE_NUMBER>와 같은 토큰으로 대체. 이를 통해 개발자는 로그를 분석할 때도 실제 개인정보를 볼 수 없게 되어 내부 보안 규정을 준수할 수 있습니다.


규제 준수와 모니터링

서비스 운영 중 얼마나 많은 PII가 입력되거나 출력되었는지 통계를 대시보드에서 확인할 수 있습니다. 이는 향후 보안 감사(Audit)나 규제 대응 시 중요한 증거 자료가 됩니다.


결론: 프라이버시 보호가 곧 경쟁력입니다.

안전하지 않은 편리함은 없습니다. 사용자의 소중한 정보를 지키는 것은 AI 서비스의 기본 중의 기본입니다.

AI Supervision의 PII 보호 기능을 탑재하여, 데이터 유출 걱정 없는 청정 AI 환경을 구축하세요.


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