“단어가 아닌 ‘문맥’이 유출을 만든다”
⚠️ 이 글에서 다루는 ‘문맥상 민감정보’는 주민등록번호나 전화번호처럼 형식이 고정된 정보가 아니라, 대화 문맥이나 상황에 따라 민감하게 작용할 수 있는 정보를 의미합니다.
예를 들어, “아이 등교 시간은 8시예요” 같은 문장은 단독으로는 개인정보가 아닐 수 있지만,
위치, 가족 구성, 생활 패턴 등과 조합될 경우 민감정보로 간주되어 보안 리스크가 높아질 수 있습니다.※ 이 글은 법적 개인정보의 정의를 그대로 따르지는 않으며,
AI 시스템 보안 컨설팅 현장에서 유출 가능성이 높다고 판단되는 구조를 기준으로 설명합니다.
소개된 예시 모두가 법적 민감정보로 분류되는 것은 아님을 미리 안내드립니다.
왜 ‘유출 유형’을 따로 짚어야 하는가?
AI 기반 챗봇이 기업 내에서 빠르게 도입되고 있지만,
대부분의 보안 설계는 여전히 이름, 연락처, 주민등록번호와 같은 명시적 개인정보에만 초점을 맞추고 있습니다.
그러나 실제 유출 사례의 상당수는 정형화되지 않은 문장, 즉 문맥 속 정보로 인해 발생합니다.
단순히 “010-xxxx-xxxx”만이 개인정보가 아닙니다.
“우리 아들 초등학교 등교는 8시예요”라는 말도 위치·가정 정보·아동 정보가 결합되면
충분히 민감한 정보로 간주됩니다.
챗봇이 다루는 개인정보 유형
1. 명시적 정보 (Explicit Information)
✔️ 이름
✔️ 휴대전화번호
✔️ 주민등록번호
✔️ 계좌번호, 카드번호
✔️ 이메일 주소
⚠️ 대부분 정규표현식으로 탐지 가능한 항목이며, 많은 기업이 해당 필터를 이미 운영 중입니다.
2. 문맥상 민감정보 (Implicit / Contextual Information)
✔️ “우리 아파트는 OO역 근처예요” → 위치 정보
✔️ “엄마가 국민은행에 계좌 있어요” → 가족 + 금융 정보
✔️ “아버지가 치매로 입원 중입니다” → 건강 정보
✔️ “작년에 OO에 집 샀어요” → 재산 + 지역 정보
✔️ “퇴근은 보통 저녁 8시에 해요” → 생활 패턴 + 직장 유추 가능
⚠️ 이러한 문장들은 표현만 보면 개인정보가 아닌 듯 보이지만,
로그 내에서 누적되거나 조합되면 명백한 민감정보로 전환될 수 있습니다.
챗봇이 다루는 개인정보 유형
기존 보안 시스템은 “주민등록번호 형식”, “이메일 주소 패턴” 등
사전에 정의된 정규표현식 기반 탐지 방식에 의존합니다.
하지만 문맥 기반 민감정보는 다음과 같은 문제를 야기합니다.
✔️ 표현이 자유롭고 예측 불가 (일상대화형 표현)
✔️ 같은 의미라도 지역, 세대, 문화에 따라 다양하게 표현됨
✔️ 조합되었을 때만 개인정보가 되는 경우가 많음
✔️ 로그 내 재인용되며 추가 유출 위험이 발생함
이처럼 탐지가 어려운 표현들은 실제 업무 현장에서도 그대로 로그에 남아,
아무런 경고 없이 유출 사고로 이어질 수 있습니다.
아래는 실제로 발생 가능한 시나리오 예시입니다.
📌 시나리오 1: 고객의 자유입력
고객: “제가 쓰는 카드는 현대카드예요. 이번 달 결제액은 120만 원 정도예요.”
⚠️ 카드사 정보 + 금액 → 소비 패턴 유추 가능
📌 시나리오 2: 챗봇의 응답이 2차 유출 경로로
고객: “아버지 치매로 병원에 입원 중이에요.”
챗봇: “아버님의 입원 중 불편 사항이 있으셨나요?”
⚠️ 챗봇이 민감정보를 재인용하면서 2차 노출 → 로그에 저장됨
📌 시나리오 3: 누적 조합된 정보
고객 1회차 입력: “OO아파트에 살아요.”
고객 2회차 입력: “아이 초등학교는 OO초예요. 8시에 등교합니다.”
⚠️ 개별로 보면 민감하지 않지만, 위치 + 가족 + 아동 정보가 하나의 사용자 식별 정보로 구성됨
이처럼 일상적인 대화 속에서도 문맥상 정보는 누적되며,
결과적으로 예측되지 않은 방식으로 유출로 이어질 수 있습니다.
문제는, 이런 흐름을 기존 키워드 탐지만으로는 사전에 차단하기 어렵다는 점입니다.
문맥 기반 탐지가 어려운 이유
문맥 기반 개인정보 탐지는 단순한 기술 문제를 넘어,
조직의 데이터 관리 체계 전반을 재설계해야 가능한 과제입니다.
탐지 시스템은 자연어 이해(NLU) 기반이어야 하며
문장 간의 의미적 연결성과 맥락적 민감도를 판단할 수 있어야 합니다
로그 저장 전후 단계에서 자동 탐지 + 수시 점검 체계가 필요합니다.
⚠️ 탐지 난이도가 높다는 것은 곧, 유출 가능성도 조용히 높아지고 있다는 경고 신호입니다.
기업이 지금 바로 해야 할 것
✅ 챗봇 입력 로그 내 반복되는 자유서술형 문장 패턴을 수집·분석하세요.
✅ 현재 운영 중인 필터링 시스템이 정규표현식 기반인지, 문맥 기반인지 점검하세요.
✅ 고객 대화 로그 내 ‘조합되면 민감해지는’ 정보 흐름을 샘플링하여 검토하세요.
✅ 로그의 저장 주기, 자동 삭제 여부, 재탐지 기준을 명문화하세요.
✅ 상담 스크립트나 챗봇 응답 내에 개인정보 입력 자제 안내 문구를 삽입하세요.
다음 예고
이번 편에서는 단순 키워드 필터링으로는 걸러지지 않는,
문맥 기반 민감정보 유출이 어떻게 실제 대화 속에서 발생하고 누적될 수 있는지를 살펴봤습니다.
이 문제는 단순한 기술 구현만으로는 해결되지 않습니다.
“어떤 기준으로 위험을 판단하고, 어디부터 통제할 것인가”를
먼저 설계하지 않으면, 어떤 보안 기술도 제대로 작동할 수 없습니다.
다음 편 “AI 개인정보 보호를 위해 필요한 조치 5가지”에서는
입력부터 저장, 운영까지의 흐름 속에서
기업이 지금 가장 먼저 점검하고 설계해야 할 핵심 보안 조치들을
우선순위와 실행 가능성 중심으로 정리해 드리겠습니다.
본 포스팅은 아래 자료를 기반으로 분석 및 재구성하였습니다.
해당 내용의 해석은 보안 정책 적용 사례 및 공개 문헌 기준에 따라 작성자의 판단을 반영하여 정리하였습니다.
한국인터넷진흥원(KISA) – 개인정보보호 동향 보고서 (2023 4분기)
NIST – AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
금융보안원 – 금융권 AI 보안 가이드라인 발표자료 (2024)
OpenAI 사용 가이드 및 API 정책 (2023)