“LLM 시대, 단순 가림을 넘어 ‘문맥 기반 대응’이 필요할 때”
“민감정보를 가리면 끝”일까요?
생성형 AI의 도입이 확대되면서 개인정보 보호의 방식도 함께 진화해야 한다는 요구가 커지고 있습니다.
특히 챗봇이나 LLM을 도입한 기업들은
“개인정보를 가명 처리하거나 마스킹하면 된다”는 인식에 머무르는 경우가 많습니다.
그러나 현실은 그렇게 단순하지 않습니다.
과거처럼 주민등록번호, 계좌번호만 걸러내면 되는 시대는 이미 지났습니다.
왜 지금 ‘마스킹’을 다시 이야기해야 할까?
기존 시스템은 다음과 같은 방식에 의존해왔습니다.
정규표현식 기반의 고정 패턴 탐지
| \d{6}-\d{7} 형태의 주민등록번호 |
미리 정의된 키워드 기반 차단
| “전화번호”, “이름” 등의 단어가 포함된 문장 제거 |
하지만 LLM은 사용자의 일상 언어를 문맥 단위로 이해하고, 그 흐름을 기억합니다.
예를 들어 다음 문장을 봅시다:
“우리 아들이 OO초등학교 3학년이에요. 아침엔 8시에 등교해요.”
이 문장은 형식상 어떤 개인정보도 포함하지 않은 것처럼 보일 수 있습니다.
그러나 ‘거주 위치’, ‘가족 구성’, ‘일상 패턴’이 함께 언급되며 조합되면
식별성과 유출 리스크가 급격히 높아지는 민감정보로 전환됩니다.
기존 마스킹 vs 문맥 기반 마스킹
| 구분 | 기존 마스킹 | 문맥 기반 마스킹 |
| 탐지 방식 | 정규표현식 / 고정 키워드 | 문장 구조 및 의미 해석 |
| 처리 대상 | 주민등록번호, 계좌번호 등 명시적 정보 | 위치, 관계, 건강상태 등 문맥상 유출 가능 정보 |
| 한계 | 새로운 표현 탐지 어려움 | 모델 기반으로 지속 진화 가능 |
| 기술 기반 | 룰셋 기반, 수동 유지보수 | AI 기반, 문맥 모델 적용 가능 |
단순한 고정 필터링은 더 이상 충분하지 않습니다.
AI 시스템이 실제로 다루는 자연어 기반 입력 흐름 전체를 고려한 동적 탐지가 필요한 이유입니다.
LLM 환경에서 마스킹이 중요한 이유
LLM 기반 챗봇은 사용자가 입력한 데이터를 내부적으로 임시 저장하거나,
운영자가 검토용 로그로 활용하기도 합니다.
이 과정에서 민감정보가 제대로 마스킹되지 않는다면, 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다:
- 운영자 로그에서 개인정보가 그대로 노출됨
- 외주 검토 시 비식별 처리 없이 전달됨
- 테스트 환경에 남은 데이터가 학습 데이터로 재활용됨
이처럼 마스킹 실패는 단순 보안 사고를 넘어,
규제 위반, 평판 하락, 고객 신뢰 손실로 직결될 수 있습니다.
마스킹은 입력-처리-저장 단계 어디에 적용돼야 하나?
마스킹은 단순히 출력 결과를 가리는 ‘후처리’ 기술로 오해되는 경우가 많지만,
실제로는 입력-처리-저장 전 과정에 설계되어야 합니다.
| 단계 | 적용 예시 | 실수 또는 유출 위험 |
| 입력(프롬프트) | 고객이 주민번호 입력 → 실시간 마스킹 | 차단 실패 시 LLM 학습 우려 |
| 처리(중간응답) | 챗봇이 민감정보 재인용 → 블러링 처리 | 로그에 이중 저장 |
| 저장(로그기록) | 운영자 검토용 로그에 그대로 기록 | 외주, S3 오픈 등 유출 가능 |
📌 단계별 설계가 빠지면, 한 구간만 마스킹해도 나머지 경로에서 유출됩니다.
마스킹 실패로 발생할 수 있는 리스크 예시
🔸 고객 민원 및 신뢰도 하락
→ “제가 입력했던 개인정보가 나중에 상담 내용에 그대로 남아 있었어요.”
🔸 개인정보위 및 금융당국 감사 대응 실패
→ 비식별화 및 접근제어 누락으로 법적 책임 발생
🔸 AI 출력 결과에 민감정보가 포함된 채 서비스 노출
→ 뉴스·SNS에 노출 시 브랜드 타격
기술적으로 필요한 마스킹 요건
| 항목 | 설명 |
| 정형 탐지 + 문맥 탐지의 병행 | 주민등록번호는 패턴 탐지, “치매 입원 중”은 문맥 탐지 필요 |
| 실시간성 | 로그 기반 사후 탐지는 늦음. 프롬프트 차단 또는 출력 블러링이 핵심 |
| 복원 불가능성 | 마스킹 후 원본 복원이 가능하면 규제상 비식별 처리로 인정 안 됨 |
| 이력 추적 | 마스킹된 시점, 대상, 필드 기록이 남아야 리스크 대응 가능 |
기업은 어떤 방식의 마스킹을 고민해야 할까?
최근 보안 솔루션 중 일부는 입력 프롬프트 단계에서 퍼블릭 LLM에 전송되기 전,
민감정보를 사전에 차단하여 전송하는 기능을 갖추고 있습니다.
이는 단순 탐지를 넘어 “입력 자체를 제어하는 구조”를 기반으로 하며,
LLM이 민감한 데이터를 학습하거나 출력하는 일을 사전에 차단합니다.
예를 들어 ‘LLM Security’와 같은 보안 솔루션은
- 프롬프트 입력 단계에서 실시간 탐지
- 문맥 기반 판단을 통해 비정형 민감정보 감지
- 유출 위험이 있는 정보 마스킹 또는 가명화
등을 지원하며, 향후 규제 대응 및 사고 예방 측면에서 점점 중요성이 높아지고 있습니다.
기업이 지금 바로 해야 할 것
✅ 문맥 기반 민감정보가 유입될 수 있는 입력 경로를 모두 식별하세요.
✅ 로그 및 테스트 환경에 남는 데이터의 마스킹 여부를 점검하세요.
✅ 기존 룰셋 기반 탐지 방식의 한계를 인지하고, AI 기반 동적 탐지 도입을 검토하세요.
✅ 사전 탐지, 출력 필터링, 이력 관리까지 포함된 전체 마스킹 흐름을 그려보세요.
✅ 마스킹 적용 기준을 명문화하고, AI 운영팀과 보안팀이 공유하세요.
다음 예고
LLM이 개인정보를 학습하지 않도록 하고, 민감정보가 출력되지 않도록 막는 건 이제 기본입니다.
하지만 이제는 “보안 점검을 사람이 직접 하지 않아도 되게” 만드는 것이 기업의 다음 과제가 되었습니다.
AI 시대의 개인정보 보호는 단순한 차단 기술만으로는 부족합니다.
문맥을 이해하고, 다양한 표현을 유연하게 인식하며, 실시간으로 대응할 수 있는 탐지 체계가 필요합니다.
정적 마스킹 방식에는 한계가 있으며, 문맥 기반의 동적 탐지와 자동화된 대응이 기업 보안의 핵심이 되고 있습니다.
다음 편 “실시간 개인정보 탐지 기술은 어떻게 작동할까?”에서는
입력과 대화형 응답에 숨어 있는 민감정보를
정규표현식 + 딥러닝 기반 탐지 기술로 어떻게 실시간 식별하고,
탐지된 데이터를 어떻게 자동으로 마스킹·차단하는지를 실제 시나리오를 통해 소개합니다.
본 포스팅은 아래 자료를 기반으로 분석 및 재구성하였습니다.
해당 내용의 해석은 보안 정책 적용 사례 및 공개 문헌 기준에 따라 작성자의 판단을 반영하여 정리하였습니다.
Amazon Comprehend, 텍스트 문서의 개인 식별 정보 마스킹 지원
데이터 마스킹이란? – 정적 및 동적 데이터 마스킹 설명 – AWS
개인정보 보호·활용 기술 표준화 로드맵 – 한국인터넷진흥원