CloakPipe: LLM API를 위한 Rust 기반 가명 처리 프라이버시 프록시

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핵심 요약

LLM API 사용 시 민감한 데이터가 외부 제공자에게 노출되는 보안 문제가 지속적으로 제기되고 있다. CloakPipe는 Rust로 작성된 경량 프록시로, 요청 내 민감한 엔티티를 감지하고 이를 일관된 가명으로 대체하여 전송한다. 이 방식은 데이터의 의미론적 구조를 보존하여 임베딩과 검색(RAG) 기능을 유지하면서도 실제 값은 보호한다. OpenAI 호환 API를 지원하며, 로컬 매핑 저장소를 통해 낮은 지연 시간과 높은 보안성을 제공한다.

배경

LLM API (OpenAI 등) 사용 경험, RAG(검색 증강 생성) 아키텍처 이해, 기본적인 프록시 서버 설정 지식

대상 독자

프라이버시와 보안이 중요한 기업용 LLM 및 RAG 애플리케이션 개발자

의미 / 영향

이 도구는 LLM 도입의 가장 큰 장애물인 데이터 보안 문제를 실무적으로 해결한다. 특히 임베딩 역추적 공격과 같은 최신 보안 위협에 대응하면서도 RAG의 검색 성능을 유지할 수 있는 구체적인 대안을 제시한다.

섹션별 상세

CloakPipe는 애플리케이션과 LLM API 사이에서 작동하며 민감한 엔티티를 일관된 가명으로 대체한다. 예를 들어 'Tata Motors'라는 입력은 항상 'ORG_7'과 같은 특정 토큰으로 매핑된다. 이러한 일관성은 데이터의 의미적 구조를 유지시켜 임베딩 생성 및 검색 기능이 정상적으로 작동하도록 보장하면서도 API 제공자가 실제 데이터를 볼 수 없게 차단한다.

기존의 데이터 보호 방식인 단순 삭제(Redaction)나 상태 비저장(Stateless) 교체 방식의 한계를 극복했다. 단순 삭제는 문맥의 의미를 파괴하여 검색 성능을 떨어뜨리고, 상태 비저장 방식은 요청마다 토큰이 달라져 벡터 검색의 일관성을 해친다. CloakPipe는 로컬 매핑 저장소를 활용하여 요청 간 일관성을 유지하며 검색 정확도를 보존한다.

Rust 언어로 구현되어 성능과 보안성을 동시에 확보했다. 테스트 결과 요청당 오버헤드는 5ms 미만으로 매우 낮으며, 매핑 저장소는 AES-256-GCM으로 암호화되고 메모리 안전성을 위해 zeroize 기법이 적용됐다. 단일 바이너리 형태로 배포되어 설치 및 운영이 간편하다.

OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하여 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있다. `/v1/chat/completions` 및 `/v1/embeddings` API를 지원하며, 스트리밍 응답 시 여러 SSE 청크에 걸쳐 분할된 토큰을 다시 결합하여 가명을 원래 데이터로 복원하는 기능을 포함한다. API 키, JWT, 이메일, IP, 금융 데이터 등 다양한 패턴 감지 규칙을 TOML 설정으로 커스텀할 수 있다.

실무 Takeaway

RAG 시스템 구축 시 데이터 유출이 우려된다면 CloakPipe를 도입하여 검색 성능 저하 없이 민감 정보를 보호할 수 있다.
일관된 가명 처리(Consistent Pseudonymization) 기법을 통해 벡터 데이터베이스 내의 검색 일관성을 유지하면서 외부 API 보안을 강화할 수 있다.
기존 LLM 애플리케이션의 OPENAI_BASE_URL 설정만 변경하는 방식으로 코드 수정 없이 즉시 프라이버시 프록시를 적용 가능하다.

언급된 리소스

GitHubCloakPipe GitHub Repository