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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 [email protected], 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 [email protected] 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.
용어 해설
- 개인 식별 정보(PII)
- — 이름, 이메일, 카드 번호 등 특정 개인을 식별할 수 있는 모든 정보를 의미하며, LLM 사용 시 외부로 유출될 경우 법적·보안적 문제를 야기할 수 있는 데이터이다.
- 토큰화(Tokenization)
- — 민감한 데이터를 무의미한 대체값(토큰)으로 바꾸는 과정이다. 원본 데이터는 내부 시스템에 보관하고 외부 LLM에는 토큰만 전달하여 보안을 유지한다.
- 미국 보건 의료 정보 보호법(HIPAA)
- — 의료 정보의 기밀성과 보안을 보장하기 위한 미국의 법률 표준이다. AI 시스템이 환자 데이터를 다룰 때 반드시 준수해야 하는 규제 중 하나이다.
- 정규 표현식(Regex)
- — 특정한 규칙을 가진 문자열의 집합을 표현하는 형식 언어이다. 이메일 형식이나 전화번호 패턴 등을 빠르게 찾아내어 필터링하는 데 사용된다.
기술
- Blindfold SDK
- Python
- JavaScript
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
활용 사례
- 의료 데이터(PHI) 보호
- 금융 데이터(PCI) 익명화
- SaaS 고객 데이터 유출 방지
- 법률 문서 익명 검토
언급된 리소스
API DocsBlindfold SDK Documentation
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원문 발행 2026. 03. 03.수집 2026. 03. 04.출처 타입 RSS
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