피드로 돌아가기
Dev.toSecurity
원문 읽기
Deterministic Tokenization으로 PII 보호하며 LLM 출력 품질 96% 유지
We ran 109 tests to measure how PII protection methods affect LLM output quality. Here's what we learned and what we built.
AI 요약
Context
LLM 도입 시 PII 노출 방지를 위해 Placeholder Masking을 주로 사용함. 그러나 범용 레이블 대체 방식은 엔티티 간 관계 정보를 소실시켜 복잡한 프롬프트에서 추론 성능을 급격히 저하시키는 한계가 존재함.
Technical Solution
- Deterministic Tokenization 도입을 통한 개별 엔티티별 고유 불투명 토큰 할당
- 동일 엔티티에 동일 토큰을 매핑하여 모델 내 Entity Relationship 보존
- LLM API 전단계에서 Tokenize하고 응답 단계에서 Detokenize하는 Reverse Proxy 구조 설계
- PII 레이블 노출로 인한 Safety Refusal 방지를 위해 레이블과 값의 결합 구조 최적화
- 규제 준수를 위해 Fail-Open을 배제한 엄격한 PII 차단 정책 적용
- 다양한 LLM Provider를 통합 지원하는 단일 Proxy Endpoint 인터페이스 제공
실천 포인트
- 복수 엔티티가 포함된 컨텍스트 분석 시 [PERSON] 식의 단순 마스킹 지양 - 엔티티별 Unique ID를 부여하는 Deterministic Tokenization 검토 - 비식별화 처리 후 모델의 Safety Refusal 발생 여부 정밀 모니터링 - PII 처리 로직을 애플리케이션 내부가 아닌 Reverse Proxy 계층에서 분리하여 관리