서버 업로드 없는 100% 로컬 브라우저 이미지 마스킹 도구 설계

Context

온라인 이미지 편집 도구 이용 시 서버로의 민감 데이터 전송 위험 존재. 데이터 보관 정책 부재 및 외부 유출 가능성으로 인한 프라이버시 보안 취약점 발생. 클라이언트 사이드에서 모든 처리를 완결하는 완전 로컬 프로세싱 구조 필요.

Technical Solution

• JavaScript 및 Canvas API 기반의 로컬 프로세싱 파이프라인 구축으로 서버 통신 전면 제거
• TensorFlow.js 라이브러리를 브라우저 메모리에 로드하여 외부 엔드포인트 호출 없는 온디바이스 Face Detection 구현
• 정규 표현식과 바운딩 박스 인식 기술을 결합한 JavaScript 기반 로컬 OCR 엔진으로 개인정보 자동 식별
• Downscaling 후 Nearest-neighbor Interpolation을 적용한 픽셀레이션 기법으로 식별 불가 수준의 데이터 파괴
• CSS 필터 및 WebGL 셰이더를 활용한 GPU 가속 기반의 방향성 블러(Directional Blur) 처리
• 모든 편집 좌표 맵을 메모리 내에만 유지하고 직렬화나 외부 전송을 차단한 읽기 전용 설계

Key Takeaway

데이터 흐름의 끝단을 클라이언트로 이동시켜 서버 보안 리스크를 원천적으로 제거하는 'Privacy by Design' 설계 원칙의 실현.