Blindfold: LLM을 위한 개인정보(PII) 보호 및 토큰화 솔루션

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핵심 요약

LLM 서비스 이용 시 사용자 이름, 이메일, 카드 번호 등 민감한 개인정보(PII)가 외부 모델로 전송되는 보안 문제가 발생한다. Blindfold는 이를 해결하기 위해 데이터를 외부로 보내기 전 PII를 식별하여 토큰으로 대체하고, 모델의 응답을 받을 때 다시 원본 데이터로 복원하는 기능을 제공한다. 86종의 정규식 기반 로컬 모드와 60종 이상의 NLP 기반 클라우드 API를 통해 높은 탐지 정확도를 보장하며, 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원한다.

배경

Python 또는 JavaScript 등 기본 프로그래밍 지식, LLM API(OpenAI, Anthropic 등) 사용 경험

대상 독자

프로덕션 환경에서 LLM을 사용하며 데이터 프라이버시 및 보안 규정 준수가 필요한 개발자

의미 / 영향

이 솔루션은 LLM 도입의 가장 큰 장벽인 데이터 프라이버시 문제를 SDK 수준에서 해결한다. 기업들이 보안 우려 없이 외부 LLM API를 도입할 수 있게 하며, 특히 규제가 엄격한 의료 및 금융 산업의 AI 전환을 가속화할 것으로 보인다.

섹션별 상세

Blindfold는 '토큰화(Tokenize)'와 '역토큰화(Detokenize)' 프로세스를 통해 LLM과의 통신 과정에서 개인정보를 보호한다. 사용자가 입력한 프롬프트에서 PII를 추출해 안전한 토큰으로 변환한 뒤 LLM에 전달하며, LLM이 생성한 답변 내의 토큰을 다시 원래의 정보로 매핑하여 사용자에게 최종 결과를 보여준다.

python

from blindfold import Blindfold
bf = Blindfold()

# 1. Tokenize PII
prompt = "My email is john@acme.com, card 4532-7562-9102-3456"
safe = bf.tokenize(prompt)
# "My email is <EMAIL_1>, card <CREDIT_CARD_1>"

# 2. Send to any LLM
response = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": safe.text}]
)

# 3. Restore original data
result = bf.detokenize(response.choices[0].message.content, safe.mapping)

Blindfold SDK를 사용하여 프롬프트 내 개인정보를 토큰화하고 LLM 응답에서 다시 복원하는 기본 워크플로

두 가지 운영 모드를 제공하여 인프라 요구사항에 맞게 선택할 수 있다. 로컬 모드는 무료이며 오프라인에서 86종의 정규식(Regex) 기반 탐지를 수행하고, 클라우드 API 모드는 NLP 기술을 활용해 이름, 조직명, 주소 등 60종 이상의 복잡한 엔티티를 추가로 탐지하며 18개 언어를 지원한다.

단순한 토큰화 외에도 8가지의 다양한 데이터 처리 모드를 지원한다. 데이터를 부분적으로 가리는 마스킹(Masking), 영구 삭제(Redact), 가상 데이터로 대체하는 합성(Synthesize), 일방향 해시(Hash), 암호화(Encrypt) 등을 통해 보안 정책에 맞는 데이터 가공이 가능하다.

python

result = bf.tokenize_batch(
    ["Patient: Sarah Jenkins, SSN: 123-45-6789", "Contact john@example.com or +1-555-0123"],
    policy="hipaa_us"
)

HIPAA 정책을 적용하여 여러 텍스트를 한 번에 배치 처리하는 예시

Python, JavaScript, Java, Go, .NET 등 주요 언어용 SDK를 제공하며 OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex 등 광범위한 AI 생태계와 통합된다. 특히 HIPAA 준수가 필요한 의료 분야나 PCI 데이터 보호가 필수적인 금융 분야에서 LLM을 안전하게 도입할 수 있는 기반을 제공한다.

실무 Takeaway

LLM API 호출 전 Blindfold SDK의 tokenize 함수를 적용하면 외부 서버로의 실시간 개인정보 유출을 원천 차단할 수 있다.
보안 규정이 엄격하여 외부 API 사용이 제한적인 환경에서는 로컬 모드만 사용하여 86종의 PII를 오프라인에서 무료로 필터링할 수 있다.
역토큰화 기능을 활용하면 LLM의 문맥 이해 능력은 그대로 유지하면서도 최종 사용자에게는 원본 데이터가 포함된 정확한 답변을 안전하게 전달할 수 있다.

언급된 리소스

API DocsBlindfold SDK Documentation