Token-Aware Masking (TAM)

개요

Token-Aware Masking(TAM)은 민감 데이터를 처리하는 자연어 처리(NLP) 시스템에서 보안성과 의미 보존을 동시에 달성하기 위해 고안된 데이터 마스킹 기법입니다. 특히 LLM 기반 시스템, 챗봇, 자동화 응답 시스템 등에서 사용자 프라이버시 보호와 언어 모델의 정확한 학습 또는 응답 생성을 동시에 만족시키는 데 효과적입니다.

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1. 개념 및 정의

TAM은 토큰 단위의 의미 파악을 기반으로, 문장의 자연스러운 구조를 해치지 않으면서 민감한 정보를 선택적으로 마스킹하는 방식입니다.

• Token 기반 접근: 언어 모델의 토큰화를 반영하여 민감 정보만 필터링
• Context Preservation: 마스킹 후에도 문맥 흐름 유지
• 주요 적용 분야: AI 챗봇 로그, 검색 쿼리 분석, 고객 상담 자동화 등

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2. 특징

특징	설명	효과
의미 기반 마스킹	단순 문자열이 아닌 의미 단위 보호	맥락 유지로 모델 응답 품질 보장
프롬프트 안전성 향상	PII, PHI 등의 정보 제거	보안 및 규제 준수 강화
LLM 최적화 연동	토크나이저 구조와 호환	성능 저하 없이 프라이버시 확보

TAM은 보안과 사용자 경험을 동시에 만족시키는 마스킹 기술입니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
민감 정보 탐지기	이름, 이메일, 주민번호 등 식별	정규표현식, NER 기반 탐지
토큰 파서	모델별 토크나이저 기반 처리	의미 단위로 마스킹 범위 설정
마스커 모듈	토큰 단위 치환 또는 삭제	마스킹 후 문맥 흐름 재구성

이러한 모듈 조합은 TAM의 유연성과 정확성을 결정합니다.

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4. 기술 요소

기술	설명	사용 목적
Named Entity Recognition(NER)	개체명 기반 민감 정보 추출	이름, 기관, 주소 탐지
Byte-Pair Encoding(BPE)	GPT류 LLM의 토크나이징 방식	토큰 경계 기준 설정
Differential Privacy 기반 정책	마스킹 규칙 보완	민감도 수준별 필터링 강화

기술 요소들은 TAM의 정밀성과 모델 호환성을 높이는 데 필수입니다.

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5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
보안 규제 대응	GDPR, HIPAA 등 규정 준수	글로벌 서비스 확장 기반 확보
데이터 유용성 보존	문장 흐름 유지	QA, 챗봇 응답 품질 보장
LLM 학습 최적화	학습 데이터 정제 자동화	정확도 유지 및 오답 최소화

TAM은 보안, 품질, 확장성을 모두 충족하는 고도화된 전략입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 분야	비고
금융 AI 상담	이름/계좌 마스킹	로그 기반 모델 재학습 시 활용
병원 챗봇	진료 이력 마스킹	PHI 보호 및 HIPAA 대응
검색 쿼리 분석	위치/이메일 정보 제거	사용자 식별 불가능 상태에서 분석 가능

고려사항:

• 모델 종류에 따라 토큰 정의가 달라질 수 있어 사전 정렬 필요
• 마스킹 후 문장 자연성 검증 단계 필수
• 마스킹 데이터와 원본 데이터 분리 저장 정책 수립 필요

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7. 결론

Token-Aware Masking은 LLM 시대에 적합한 데이터 보호 전략으로, 민감 정보의 자동 탐지 및 자연스러운 마스킹을 통해 개인정보 보호와 데이터 유용성 간의 균형을 이룹니다. 향후 기업의 AI 및 챗봇 운영에서 TAM은 필수적인 보안 인프라로 자리 잡을 것입니다.