개인정보 보호를 위한 딥 러닝 기반 마스킹 API 개발

프로젝트 주요 내용

✅ 딥 러닝 기반 개인정보 마스킹 API 개발 – 한국어 텍스트에서 PII(개인정보) 자동 식별 및 보호
✅ NER 모델 적용 – 형태소 분석 및 토큰화를 활용한 정교한 개인정보 탐지 기술
✅ 보안과 활용성 동시 확보 – 개인정보 보호 규제 대응 및 실사용 환경 적용 가능

디지털 환경이 확산됨에 따라 개인정보 보호의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 특히 대량의 한국어 텍스트 데이터를 다루는 다양한 산업군에서 민감한 개인정보(PII; Personally Identifiable Information)의 노출 위험이 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 식별하고 보호하는 기술이 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

이에 엘리스는 AI기반 고객상담 SaaS 서비스를 제공하는 TWC와 협업, 한국어 텍스트에서 개인정보를 자동으로 식별하고 안전하게 마스킹하는 딥 러닝 기반 API를 개발하였습니다. 본 프로젝트는 정확한 개인정보 탐지 및 치환을 통해 보안성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 목표로 했습니다.

프로젝트 개요

본 프로젝트는 사용자가 입력한 한국어 텍스트에서 개인정보(PII)를 자동으로 탐지하고, 이를 지정된 형식으로 마스킹 처리하는 API를 구축하는 것을 목표로 했습니다.

✅ 개인정보 마스킹 방식 예시

• 이름 (Names) → “홍길동” → [MASKED_PERSON]
• 날짜 (Date & Periods) → “1999년 12월 31일” → [MASKED_DATE]
• 위치 (Location) → “서울특별시 강남구” → [MASKED_LOCATION]

이처럼 원문의 맥락을 유지하면서도 개인정보가 안전하게 보호될 수 있도록 설계되었습니다.

✅ 개인정보 유형 정의

본 프로젝트에서는 다양한 유형의 개인정보(PII) 를 분류하여 처리하였습니다.

특히 복합 개체(Complex Entities)의 경우 단순한 문자열 패턴이 아니라 문맥을 고려한 고도화된 분석이 필요하기 때문에, 보다 정교한 접근 방식을 적용하였습니다.

핵심 기술 및 방법론

1. NER 기반 개인정보 탐지 모델

개인정보를 정확하게 탐지하기 위해 딥 러닝 기반의 NER(Named Entity Recognition) 모델을 핵심 엔진으로 채택하였습니다.

한국어 특유의 언어적 특성을 반영하기 위해, 다음과 같은 접근 방식을 적용하였습니다.

(1) 형태소 분석 및 토큰화

• 한국어는 어절 단위 분석이 어려운 언어적 특성이 있음
• 형태소 분석을 통해 의미 단위로 나누고, 정교한 토큰화 기법 적용

(2) NER 모델 학습

• 대량의 한국어 문서에서 개인정보(PII) 라벨링 데이터 구축
• 정형화된 개인정보뿐만 아니라 구어체 표현도 인식할 수 있도록 학습

(3) 문맥 기반 탐지 강화

• 사전 정의된 패턴뿐만 아니라 AI가 문맥을 이해하고 변형된 표현까지 탐지 가능하도록 설계
  

2. 한국어 데이터셋 구축 및 라벨링

NER 모델의 성능을 극대화하기 위해 다양한 한국어 문장 사례를 포함한 데이터셋을 구축하고, 라벨링 작업을 진행하였습니다.

✅ 불규칙한 표현 및 구어체 반영

• “내 생일은 구월 십오일이야.” → [MASKED_DATE]
• “홍길동 선생님이 말씀하시길…” → [MASKED_PERSON]

✅ 복합 개체 인식 기능 강화

• “김철수 삼성전자 대표가 1985년 3월 10일에 태어남” → [MASKED_PERSON], [MASKED_ORGANIZATION], [MASKED_DATE]

이를 통해 일반적인 개인정보 패턴뿐만 아니라 비정형적인 표현까지 인식할 수 있도록 학습 데이터의 다양성을 확보하였습니다.

프로젝트 결과 및 성과

본 프로젝트를 통해 개발된 개인정보 마스킹 API는 실사용 환경에서 높은 정확도와 실용성을 입증하였습니다.

✅ 정확한 개인정보 탐지 – NER 모델을 활용하여 다양한 유형의 개인정보를 인식
✅ 맥락 보존 마스킹 처리 – 개인정보를 보호하면서도 문장의 흐름 유지
✅ 보안성과 활용성 동시 확보 – 개인정보 보호 규제 대응 및 서비스 적용 가능

본 프로젝트를 통해 구축된 마스킹 API는 다양한 산업군에서 활용 가능하며, 금융, 의료, 공공기관 등 개인정보 보호가 중요한 분야에서 즉시 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

결론 및 향후 전망

엘리스가 개발한 딥 러닝 기반 개인정보 마스킹 API는 한국어 텍스트 환경에서 발생하는 개인정보 보호 문제를 효과적으로 해결하기 위한 솔루션입니다.

• 다양한 유형의 개인정보(이름, 날짜, 위치 등)를 자동으로 탐지하고 보호
• 문맥을 유지하면서도 실제 서비스에서 활용할 수 있는 마스킹 방식 적용
• 강화되는 개인정보 보호 규제에도 유연하게 대응할 수 있는 기술적 기반 확보

향후 엘리스는 더욱 정교한 개인정보 탐지 기술을 개발하고, 실시간 데이터 보호 기능을 확장하여, 안전한 데이터 활용 환경을 구축하는 데 기여할 계획입니다.

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