Luhn 검증 기반 PII 필터링을 통한 LLM 데이터 컴플라이언스 확보

Context

LLM 애플리케이션 사용자 입력 단계에서 신용카드, SSN 등 민감 정보가 유입되어 로그 저장 및 모델 학습 데이터로 활용되는 보안 리스크 발생. 단순 Regex 기반 필터링은 높은 False Positive 발생률로 인해 실제 운영 환경 적용에 한계가 있음.

Technical Solution

• Luhn 알고리즘 기반 Checksum 검증을 통한 단순 숫자 시퀀스와 실제 신용카드 번호의 정밀 구분
• SSN 발급 규칙(예: area 000, 666 제외)을 적용한 Segment Validity Check로 필터링 정확도 향상
• Flag Mode 선도입을 통한 실제 트래픽 데이터 기반의 탐지 정확도 검증 및 Redact Mode 전환 전략 채택
• PII 필터링을 보안 파이프라인 최전단(Pre-pass)에 배치하여 이후 Injection Detection 및 LLM 모델에 도달하는 데이터의 원천적 익명화 구현
• RFC 표준 및 E.164 포맷 적용을 통한 Email 및 Phone Number 탐지 범위 최적화
• 테넌트별 Custom Regex 지원을 통해 기업별 상이한 PII 정의를 수용하는 확장 가능 구조 설계