Folio의 개인정보 보호 경계 및 데이터 처리 아키텍처

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핵심 요약

대형 언어 모델 활용 시 사용자의 민감한 파일이 클라우드에 저장되거나 인덱싱되는 보안 우려가 상존한다. Folio는 파일을 로컬 데스크탑에만 보관하고 API 요청 시 데이터를 저장하지 않는 'In Transit' 방식으로 전송하며 파일 파싱은 사용자의 Modal 계정에서 격리하여 수행한다. 파일이 데스크탑 외에 절대 저장되지 않고 어떤 데이터도 인덱싱되지 않는다는 원칙을 통해 데이터 유출 가능성을 차단한다. 이를 통해 사용자는 데이터 주권을 완벽히 유지하면서 외부 AI 모델의 성능을 안전하게 활용할 수 있다.

배경

Modal account, Desktop environment, AI API Key

대상 독자

데이터 보안과 프라이버시를 중시하며 LLM을 업무에 활용하려는 개발자 및 사용자

의미 / 영향

이 아키텍처는 클라우드 AI의 편리함과 로컬 보안의 장점을 결합하여 기업용 AI 도구의 새로운 보안 모델을 형성한다. 특히 민감한 데이터를 다루는 법률, 의료, 금융 분야에서 외부 API를 안전하게 도입할 수 있는 기술적 해법이다.

섹션별 상세

기존 클라우드 기반 AI 서비스는 사용자 데이터를 서버에 저장하고 인덱싱하여 보안 리스크를 발생시킨다. Folio는 모든 파일을 사용자의 로컬 데스크탑에만 저장하고 외부 서버에는 어떤 데이터도 인덱싱하지 않는 방식을 채택했다. 파일이 데스크탑 외에 절대 저장되지 않고 어떤 데이터도 인덱싱되지 않는다는 원칙을 통해 데이터 유출 가능성을 차단한다. 사용자가 자신의 데이터에 대한 완전한 물리적 통제권을 보유하게 된다는 점에서 보안성이 극대화된다.

AI 모델 추론을 위해 외부 API를 호출할 때 데이터가 서버에 남는 현상은 프라이버시 보호의 걸림돌이다. Folio는 데이터를 API 제공업체로 보낼 때 저장 장치를 거치지 않고 통신 경로만 통과하는 'In Transit' 기술을 적용한다. 데이터가 API 제공업체로 전송될 때 저장 없이 단순히 경유한다는 사실을 통해 서버 측 유출 위험을 방지한다. 클라우드 AI를 사용하면서도 서버 측에 데이터 흔적을 남기지 않아 신뢰 경계를 효과적으로 유지한다.

PDF나 오디오 파일에서 텍스트를 추출하는 파싱 작업은 대량의 컴퓨팅 자원과 데이터 노출 위험을 동반한다. Folio는 이 과정을 서비스 운영사의 공용 서버가 아닌 사용자의 개인 Modal 계정 인프라에서 수행하도록 설계했다. PDF 및 오디오 파일 파싱을 위해 사용자의 개별 Modal 계정을 활용한다는 점이 데이터 격리의 근거가 된다. 복잡한 비정형 데이터를 안전하게 처리하면서도 시스템의 확장성과 보안을 동시에 확보한 접근이다.

실무 Takeaway

로컬 저장소와 'In Transit' 전송 방식을 결합하여 클라우드 AI 서비스 이용 시 발생하는 데이터 영구 저장 리스크를 제거할 수 있다.
Modal과 같은 서버리스 인프라를 사용자 계정 단위로 연동함으로써 파일 파싱과 같은 고부하 작업을 보안 경계 내에서 격리 수행할 수 있다.