최근 조직 내 다양한 부서와 서비스에서 AI를 활용한 애플리케이션을 도입하여 업무 간소화 등 기업의 운영 효율성을 높이고 있습니다.
AI가 기업 운영과 업무 간소화를 크게 개선하고 있지만, 개인정보 및 민감한 데이터 노출에 대한 보안 리스크도 함께 증가하고 있습니다.
이번 글에서는 Google Cloud의 DLP API를 활용해 AI 애플리케이션에서 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 알아보겠습니다.
AI와 데이터 보안의 중요성
최근 기업들은 챗봇, 고객 데이터 기반 추천 시스템, 내부 문서 분석 등 AI를 활용한 애플리케이션을 빠르게 도입하고 있습니다.
하지만 AI 모델 활용 중 다음과 같은 민감한 데이터 노출 위험이 발생할 수 있습니다:
📌 모델 입력 데이터 사용자 질의에 포함된 개인 정보(예: 이름, 주소, 계좌번호 등).
📌 애플리케이션 로그 데이터: 디버깅 및 모니터링 과정에서 민감 정보가 로그에 저장되는 경우.
📌 응답 데이터: 모델이 생성한 응답에서 의도치 않게 민감 정보가 노출될 가능성.
이러한 흐름을 안전하게 관리하는 것이 AI 시대의 핵심 과제입니다.
Google Cloud의 데이터 보호 약속
구글 클라우드는 사내 문서, 직원 핸드북, 사용자 입력 데이터 등 고객이 제공하는 데이터를 고객이 통제하고 소유하는 형태로 처리하며, 이를 구글 자체 모델 학습에 사용하지 않는다는 점을 명확히 밝히고 있습니다.
자세한 내용은 구글 클라우드 이용 약관, 데이터 처리 부록(DPA), 구글의 AI/ML 개인정보 보호 약속생성형 AI와 프라이버시 백서를 참조 바랍니다.
이 문서를 통해 기업은 자사의 데이터가 외부로 유출되거나 다른 용도로 활용되지 않는다는 점을 확인할 수 있습니다.
Google Cloud의 DLP API로 보안 강화하기
구글 클라우드에서는 민감 정보 보호(Sensitive Data Protection) 기능을 제공합니다. 여기에는 데이터 손실 방지(DLP: Data Loss Prevention) API가 포함되어 있습니다. DLP API를 사용하면 텍스트나 이미지로 된 데이터를 스캔해 개인정보나 민감한 정보를 자동으로 식별하여 마스킹 또는 삭제 조치를 취할 수 있습니다.
**DLP API(Data Loss Prevention API)**는 AI 애플리케이션에서 민감한 정보를 식별하고 비식별화하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다.
DLP API는 다양한 형태의 데이터에서 민감한 정보를 찾아내고 안전하게 보호해주는 기능을 제공합니다. 먼저 DLP API는 텍스트, 이미지는 물론 PDF, CSV, TSV 파일과 데이터베이스까지 다양한 형태의 데이터를 샅샅이 뒤져 민감한 정보를 찾아냅니다. 다음으로 DLP API는 민감한 정보를 가리는 ‘마스킹’, 특정 값으로 바꾸는 ‘토큰화’, 의미를 파악하는 ‘형태소 분석’, 암호화 등 다양한 기술을 사용하여 정보를 안전하게 보호합니다.
또한, DLP API는 사용자가 직접 어떤 유형의 정보를 보호할지 설정할 수 있습니다. 예를 들어 주민등록번호, 신용카드 번호, 주소 등 특정 정보만 선택하여 보호할 수 있습니다. 마치 자물쇠를 채우듯, 원하는 정보만 안전하게 보관할 수 있는 것이죠. 이외에도 DLP API는 특정 유형의 민감 정보만 필터링할 수 있는 세밀한 제어 기능을 제공합니다. 마치 정밀한 수술처럼, 필요한 정보만 남기고 민감한 정보는 정확하게 제거하여 안전하게 보호합니다. 이제 DLP API를 통해 민감한 정보를 보호하는 전략을 알아보겠습니다.
DLP API Main Point Summary
- 다양한 데이터 유형 지원: 텍스트, 이미지, PDF, CSV, 데이터베이스 등에서 개인정보를 식별.
- 민감 정보 보호 옵션: 마스킹, 토큰화, 암호화, 형태소 분석 등 다양한 보호 기술 제공.
- 사용자 지정 보호: 주민등록번호, 신용카드 번호 등 특정 민감 정보를 선택적으로 보호 가능.
- 정밀한 필터링: 필요한 데이터만 남기고 민감한 정보는 제거하여 안전성 확보.
DLP API 활용 전략
- 모델 입력 데이터 보호
사용자가 모델에 질문할 때 포함된 민감 정보를 필터링하여 모델에 전달.
→ 개인 정보 없는 “클린 데이터”로 안전한 처리 가능. - 애플리케이션 로그 보호
로그 저장 전 DLP API로 민감 정보를 마스킹 처리하여 보안 위험 제거.
→ 엔지니어가 분석 시 맥락만 확인 가능. - 응답 데이터 필터링
모델의 응답에 민감 정보가 포함되지 않도록 응답 생성 후 DLP API로 최종 점검.
→ 의도치 않은 민감 정보 노출 방지. - 기존 데이터 점검 및 보호
BigQuery 또는 Cloud Storage에 저장된 데이터를 분석하여 민감 정보를 식별·비식별화.
→ 안전한 데이터베이스 관리 가능.
AI 애플리케이션 보안을 위한 실천
AI 애플리케이션에서 데이터 보안은 선택이 아닌 필수입니다.
구글 클라우드의 민감 정보 보호 서비스와 DLP API를 활용하면 모델 입력부터 로그, 응답에 이르는 전체 데이터 흐름에서 민감한 정보를 안전하게 관리할 수 있습니다.
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