LLM 입력 전 민감 정보를 로컬에서 제거하는 텍스트 스크러버 Redact.

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TL;DR

Redact는 LLM에 데이터를 입력하기 전 민감 정보를 로컬에서 안전하게 제거하는 도구이다. 정규표현식과 GLiNER 모델을 결합하여 개인정보와 API 키 등을 식별하며, 텍스트를 단순히 삭제하거나 가명화된 플레이스홀더로 대체하여 문맥을 유지한다. 모든 처리가 로컬 머신에서 이루어져 데이터 유출을 방지하며, 테스트 픽스처를 통해 민감 정보 제거와 일반 텍스트 보존의 정확성을 검증한다. 파이썬 라이브러리나 CLI 환경에서 즉시 활용 가능하다.

섹션별 상세

LLM에 로그 파일이나 이력서 등을 입력할 때 이름, 이메일, API 키와 같은 개인식별정보(PII)가 외부로 유출될 위험이 존재한다. 기존의 단순 마스킹 방식은 문맥을 훼손하거나 오탐지율이 높아 실무 적용에 한계가 있다.

bash

python -m venv redact_venv
source redact_venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download en_core_web_sm

Redact 도구 설치 및 가상 환경 설정 과정

python

from redact import redact_text
sanitized, counts, mapping = redact_text(text, language="en", pseudonymize=False)

파이썬 라이브러리 형태로 텍스트를 스크러빙하는 코드

Redact는 로컬 환경에서 구동되는 텍스트 스크러버로, 정규표현식과 체크섬을 통해 구조화된 데이터를 식별하고 GLiNER 모델을 활용해 이름이나 기업명 같은 비정형 엔티티를 탐지한다. 병합 레이어는 두 방식의 충돌을 조정하며, 단순 삭제 방식과 PERSON_001과 같은 가명화(Pseudonymization) 방식을 모두 지원한다.

12개의 테스트 픽스처를 통해 민감 정보 제거와 일반 텍스트 보존의 정확성을 검증한다. 파이썬 라이브러리로 직접 호출하거나 CLI 명령어로 간편하게 사용할 수 있으며, 가명화 시 생성되는 매핑 파일은 로컬에만 저장되어 데이터 보안을 유지한다.

용어 해설

개인식별정보(PII): — Personally Identifiable Information의 약자로, 이름, 이메일, 주민등록번호 등 개인을 식별할 수 있는 정보를 의미한다. LLM에 데이터를 입력할 때 이 정보가 포함되면 보안 및 프라이버시 유출 위험이 발생한다.
개체명 인식(NER): — Named Entity Recognition의 약자로, 텍스트에서 인물, 조직, 위치 등 고유 명사를 추출하고 분류하는 기술이다. Redact는 이를 통해 문맥 속의 민감 정보를 식별한다.
가명화(Pseudonymization): — 데이터의 식별자를 가상의 값(예: PERSON_001)으로 대체하여 원본 정보를 숨기면서도 데이터의 문맥적 흐름을 유지하는 기법이다.

기술

Python
spaCy
GLiNER
Regex

활용 사례

LLM 입력 데이터 전처리
개인정보 비식별화
API 키 및 보안 정보 필터링

언급된 리소스

GitHubRedact GitHub Repository