“입력부터 출력까지, 자동화된 보안이 작동하는 흐름”
“사람이 모든 로그를 확인할 수 없다면, 시스템이 대신 해야 합니다.”
기업이 생성형 AI나 챗봇을 도입하면서 가장 먼저 부딪히는 현실은 이렇습니다.
“개인정보가 유입될 수는 있는데, 담당자가 그걸 매번 확인하고 있지는 못한다.”
바로 이 지점에서 ‘실시간 탐지 기술’이 요구됩니다.
입력 단계에서, 혹은 대화 중간중간에서 사용자 또는 상담자가 무심코 입력한 민감정보를
시스템이 실시간으로 감지하고 사전에 차단하거나, 자동으로 마스킹 처리하는 기술입니다.
이러한 실시간 탐지 기술은 사용자의 입력이나 대화형 텍스트를 분석하여
민감정보를 자동으로 식별하여 처리해야 합니다.
기존 방식과 무엇이 다를까?
과거에는 민감정보 보호를 위해 정규표현식 기반 탐지와 사후 점검 위주의 접근이 일반적이었습니다.
하지만 이러한 방식을 통한 접근은 LLM 기반 시스템에서는 다음과 같은 한계가 있습니다.
🔹 비정형 표현은 패턴 탐지로는 걸러지지 않음
🔹 사후 점검은 이미 로그에 저장된 이후이므로 유출 리스크가 존재
🔹 상담 중 문맥상 유출되는 정보는 실시간 대응이 필요
이제는 단순한 정적 룰 기반 탐지를 넘어서 “의미 단위의 문장 이해” 를 바탕으로 한 딥러닝 기반의 문맥 탐지 기술이 필요합니다.
어떻게 동작하는가?
실시간 개인정보 탐지 시스템은 다음과 같은 4단계 흐름으로 작동합니다.
1. 입력/대화형 텍스트 분석
사용자가 LLM에 입력한 프롬프트 또는 챗봇과의 대화 내용을 실시간으로 분석합니다.
문장을 구성하는 키워드, 의미 단위, 문맥 흐름 등을 분해하여 구조화합니다.
📌 예: “우리 아버지 치매로 병원에 입원 중이에요”
→ 인물 관계(가족) + 질병명 + 의료행위 → 건강정보 포함 여부 탐지
이 단계에서는 자연어 처리(NLP) 기술이 적용되어,
문맥을 기반으로 민감정보 여부를 이해하고 실시간으로 식별하게 됩니다.
2. 패턴 매칭 + 딥러닝 탐지 병행
정형정보는 정규표현식으로, 비정형 정보는 학습된 딥러닝 모델로 분석합니다.
📌 예1(정형정보): “810101-1000000” , “010-1234-5678”
→ 주민등록번호, 전화번호 패턴📌 예2(비정형 정보): “우리 아이 3학년인데 OO초 다녀요”
→ 문맥 기반으로 아동 정보 추론
기존의 정형 패턴 탐지만으로는 LLM, 챗봇 환경의 입력을 감지하기에 부족합니다.
문맥 기반 딥러닝 탐지 모델을 통해 예측 불가능한 비정형 표현까지 식별할 수 있어야 합니다.
3. 민감정보 추론 및 위험도 판단
민감정보의 단순 존재 여부를 넘어, 조합된 정보가 유출 위험으로 이어질 수 있는지 판단합니다.
📌 예: “우리 아들은 OO초에 다니고, 하교는 매일 오후 4시예요”
→ 가족 정보 + 위치 + 생활 패턴이 결합 → 고위험 개인정보로 판단
직접 표현되지 않은 정보라도 문맥을 통해 유출 리스크를 추론할 수 있어야 하며,
이를 위해서는 규칙 기반이 아닌 경험 기반의 모델링 접근이 필요합니다.
4. 탐지 후 자동 조치 – 마스킹/가명화/알림
탐지된 민감정보는 실시간으로 가공되어 출력이나 저장 이전에 자동 처리됩니다.
📌 사례 :
① “[질병_1]”, “[위치_정보]” 등의 마스킹 처리
② 알림 발송 또는 로그 저장 시 해당 정보 삭제/가명화
③ 응답 출력 단계에서 정보 블록
실효성 있는 개인정보 보호는 탐지 이후의 자동화 대응까지 연계되어야 하며,
탐지만으로 끝나지 않고 출력 차단 및 사후 추적이 가능한 설계가 필요합니다.
실제 탐지 동작 예시
다음은 금융권 고객 상담 챗봇에서 발생할 수 있는 입력 예시입니다.
고객 : “여보세요 국민은행 맞죠?”
상담사 : “네 국민은행 카드 센터입니다. 어떻게 도와드릴까요?”
고객 : “네. 그게 한 일주일 전에 저의 카드에 이름이 잘못 적혀 있어서 새로운 카드를 신청하였었는데요 전에 받은 카드랑 똑같아요 이름도 그대로 있고 다 똑같아요.”
상담사 : “고객님 카드번호랑 만료일 CVV 그리고 카드에 적혀 있는 이름이 읽어 주실 수 있어요?”
고객 : “아 네. 5278 8174 2389 1008 만료일은 10/27 그리고 CVV는 124 입니다. 카드에 적혀 있는 이름이 Kim Jee Woo이고 제 이름이 Kim Ji Woo 에요.”
원문 내용에서 카드사, 카드번호, 만료일, CVV정보, 고객명이 모두 기록되고,
관리 미흡으로 인한 정보 유출시 결제에 필요한 모든 정보가 전송될 우려가 있습니다.
문맥기반 탐지를 통해 마스킹 혹은 가명화 할 경우,
고객 : “여보세요 [ORGANIZATION_1] 맞죠?”
상담사 : “네 [ORGANIZATION_1]입니다. 어떻게 도와드릴까요?”
고객 : “네. 그게 한 일주일 전에 저의 카드에 이름이 잘못 적혀 있어서 새로운 카드를 신청하였었는데요 전에 받은 카드랑 똑같아요 이름도 그대로 있고 다 똑같아요.”
상담사 : “고객님 카드번호랑 만료일 CVV 그리고 카드에 적혀 있는 이름이 읽어 주실 수 있어요?”
고객 : “아 네. [CREDIT_CARD_1] 만료일은 [CREDIT_CARD_EXPIRATION_1] 그리고 CVV는 [CVV_1] 입니다. 카드에 적혀 있는 이름이 [NAME_1]이고 제 이름이 [NAME_2] 에요.”
위와 같이 고객 혹은 직원을 통해 민감정보가 입력되더라도 기록, 보관되지 않도록 방지할 수 있습니다.
기술 신뢰성은 어떻게 확보하는가?
1. 탐지 정확도
모델 학습 데이터셋이 현실 업무 환경을 반영하는가가 핵심입니다.
실제 상담 대화, 사내 커뮤니케이션, 테스트 로그 등 다양한 텍스트에서 학습한 모델은
더 높은 탐지 정밀도를 확보할 수 있습니다.
2. 과탐/누락율 관리
과탐 (over-detection / false positive) : 실제로는 민감하지 않은 정보를 민감정보로 잘못 탐지한 경우
누락 (miss / false negative) : 실제 민감정보를 탐지하지 못하고 놓친 경우
→ 이를 줄이기 위해 리스크 점수 기반 필터링을 통해 탐지 민감도를 유연하게 조정함.
3. 시스템 연계성
탐지 후 대응이 시스템 내 흐름으로 연결되어야 합니다.
탐지만 하고 알림만 보내는 구조는 보안의 실효성이 떨어집니다.
이처럼 실시간 탐지 기술의 신뢰성은,
‘탐지 정확도’, ‘과탐/누락률 관리’, ‘시스템 연계성’이라는 세 가지 축으로 확보됩니다.
이 요소들은 단순히 모델 성능이 아닌, 실제 운영 환경에 기술을 정착시키는 핵심 기준이 됩니다.
실제로 이러한 기준을 기반으로 설계된 실시간 탐지 구조는 글로벌 기업과 플랫폼에서 다양한 방식으로 구현되고 있습니다.
실시간 개인정보 탐지 기술, 실제로 어디에 적용되고 있나?
실시간 개인정보 탐지 기술은 현재 글로벌 주요 클라우드 플랫폼과 데이터 스트리밍 환경에서 이미 활용되고 있으며, 국내외 기업의 AI 보안 체계 설계에도 직접적인 참고 기준이 되고 있습니다.
1. Confluent
- 실시간 데이터 스트리밍 기반 PII 탐지 적용 사례
Apache Kafka 기반 데이터 스트리밍 플랫폼인 Confluent는 머신러닝 기반 PII 탐지 기능을 통해 대용량 데이터 스트림 내에서 실시간으로 민감정보를 감지하고 필터링합니다.
✔️ 접근 방식
정규표현식(Rule-based detection)과 자연어처리(NLP) 기반의 머신러닝 탐지를 병행
✔️ 적용 방식
스트리밍 데이터가 Kafka 토픽에 적재되는 시점에 민감정보를 탐지하여 별도의 파이프라인으로 리디렉션하거나, 마스킹/가명화 후 후속 처리에 전달
✔️ 특징
의료, 금융, 보험 분야에서 실시간 데이터 흐름을 중단하지 않으면서 민감정보를 자동 보호할 수 있는 구조
📌 시사점
Confluent의 탐지 모델은 ‘로그 적재 후 점검’이 아닌, ‘유입 시점 선탐지’를 실현하는 대표 사례입니다. 이는 기업 내부 시스템에 도입될 실시간 탐지 구조 설계의 기준으로 활용할 수 있습니다.
2. Amazon Comprehend
- AWS 환경 내 비정형 문서 탐지 적용 사례
Amazon Comprehend는 비정형 자연어 문서에서 실시간으로 PII를 감지하고,
해당 정보를 마스킹하거나 레이블링할 수 있도록 지원하는 DLP(Data Loss Prevention) 계열 서비스입니다.
✔️ 적용 범위
고객 응대 로그, 메일 텍스트, 보고서 등 비정형 텍스트 기반 데이터
✔️ 탐지 대상 예시
주민등록번호, 이메일, 전화번호, 주소, 신용카드번호 등
✔️ 특징
AWS Lambda, S3, Comprehend를 연계한 서버리스 기반 PII 필터링 파이프라인 구축이 용이함
📌 시사점
Amazon의 구조는 LLM 또는 챗봇 시스템과 직접 통합하는 것이 아니라,
비정형 문서를 처리하는 API 또는 로그 저장 전에 선탐지를 거치는 보완형 아키텍처로 유용합니다.
이는 민감정보 유입이 불가피한 경우의 후단 탐지 및 대응 전략으로 참고할 수 있습니다.
실시간 탐지 기술, LLM에는 그대로 적용되지 않습니다.
위 사례들은 원리 이해에는 유용하지만, 모든 시스템에 그대로 적용할 수는 없습니다.
특히 대화형 AI 환경에서는 기술의 흐름과 탐지 구조 모두를 다르게 설계해야 합니다.
단순한 키워드 매칭이나 사후 점검 중심의 체계는,
지금 이 순간에도 로그 속에 민감정보를 남기고 있을 수 있습니다.
이제 기업의 AI 시스템은
“기록을 점검하는 체계”가 아니라 “기록되기 전에 감지하고 조치하는 체계”로 진화해야 합니다.
Confluent, Amazon Comprehend와 같은 솔루션은
실시간 탐지 기술의 구현 원리와 구조를 이해하는 데 좋은 사례입니다.
이들은 각각 스트리밍 데이터와 비정형 문서를 대상으로 실시간 민감정보 탐지를 구현하고 있습니다.
다만, 이들 플랫폼은 챗봇이나 LLM 기반의 대화형 입력을 직접 다루는 구조는 아닙니다.
LLM 기반 응답의 흐름, 프롬프트 입력, 로그 저장 방식까지 고려해야 하는 보안 설계에는
보다 정밀하고 대화형 시스템에 특화된 대응 체계가 필요합니다.
현재 시장에는 이러한 LLM 맞춤형 보안 솔루션들도 제품화되어 있으며,
차후 기회가 된다면, 제가 실제 컨설팅 중인 LLM 보안 제품의 구조도 함께 소개드릴 수 있도록 하겠습니다.
기업이 지금 바로 해야 할 것
✅ 자사 시스템에 실시간 개인정보 탐지 기술이 적용되어 있는지 점검하세요.
✅ 입력 단계, 로그 저장, 응답 출력 등 탐지 타이밍별로 어떻게 작동하는지 흐름을 정리하세요.
✅ 정규표현식 기반 탐지 방식만 사용 중이라면, 문맥 탐지를 병행할 수 있는 도입 계획이 필요합니다.
✅ 과탐/누락률, 탐지 후 조치 방식에 대한 기준도 사내 보안팀과 함께 검토하세요.
✅ 기술팀이 아닌, 실제 개인정보를 다루는 부서의 업무 흐름을 반영한 시나리오 기반 테스트가 필수입니다.
다음 예고
기술이 아무리 정교하더라도, 점검 방식이 ‘사람 손’에만 의존한다면 한계는 분명합니다.
실시간 개인정보 탐지 기술은 AI 시스템의 보안성을 높이는 데 필수적이며,
딥러닝 기반의 문맥 인식은 기존의 패턴 매칭 방식보다 높은 정확도를 제공합니다.
자동화된 블러 및 마스킹 처리는 개인정보 유출을 방지하고, 규제 준수를 지원합니다.
지금까지 실시간 탐지 기술이 어떤 구조로 작동하는지를 살펴보았다면,
다음 편에서는 이 기술이 수작업 점검 방식과 어떤 차이를 만드는지를 짚어봅니다.
다음 편 “기존 수작업 점검의 한계와 위험성”에서는
보안팀이 수작업으로 확인하던 기존 방식의 한계와, 사람이 놓치는 리스크를
시스템이 어떻게 보완할 수 있는지 현업 기반의 시나리오를 통해 풀어보겠습니다.
본 포스팅은 아래 자료를 기반으로 분석 및 재구성하였습니다.
해당 내용의 해석은 보안 정책 적용 사례 및 공개 문헌 기준에 따라 작성자의 판단을 반영하여 정리하였습니다.
NIST – AI Risk Management Framework
Google Cloud – Sensitive Data Detection with DLP
Amazon – Using Comprehend for PII Detection
Amazon Comprehend – Detecting PII Entities
Detecting PII in Real-Time with ML – Confluent 공식 블로그
이미지 출처
Confluent – How To Automatically Detect PII for Real-Time Cyber Defense
Amazon Comprehend – Analyze content with Amazon Comprehend and Amazon SageMaker notebooks