[국내보안뉴스] 정보공개 문서 내 개인정보 유출 방지, AI가 먼저 찾고 가린다
· 2026-09-28 15:03
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공공기관의 정보공개 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 유출 위험을 줄이기 위해 인공지능(AI)을 활용한 자동화 보안 기술이 도입되고 있습니다. 개인정보 보호 전문 기업 엘세븐시큐리티는 공공 문서 개방 전 비공개 대상 정보를 효율적으로 처리하는 'AI Masking' 솔루션을 제시했습니다. 이 솔루션은 AI가 문서 내 개인정보를 자동으로 먼저 탐지하고 마스킹(가림) 처리한 후, 담당자가 최종 검수하는 방식으로 작동하여 처리 정확도와 업무 속도를 대폭 향상시킵니다.
기존의 정보공개 업무는 담당자가 대량의 문서나 스캔된 이미지를 일일이 확인하며 개인정보를 가려야 했기 때문에 작업 시간이 길어지고 누락으로 인한 개인정보 유출 사고 위험이 높았습니다. 그러나 이번 기술은 한글, MS 오피스, PDF, 압축파일은 물론 광학문자인식(OCR) 기술을 통해 스캔 문서나 이미지에 포함된 텍스트까지 정밀하게 탐지할 수 있습니다. 이에 따라 대규모 문서 개방 행정을 수행하는 공공기관 및 지자체 전반에 걸쳐 보안성 향상 효과를 가져올 것으로 기대됩니다.
안전한 개인정보 보호를 위해서는 자동화 기술과 인간의 정밀한 검수 프로세스를 결합한 '하이브리드 보안 체계'를 구축하는 것이 권장됩니다. 1차적으로 AI 마스킹 솔루션을 적용해 휴먼 에러를 최소화하고 업무 부담을 줄이되, 최종 공개 전 교차 검수를 의무화해야 합니다. 각 기관은 정보공개 절차 내에 이러한 AI 기반 데이터 보호 도구를 적극 도입하여 대민 행정의 신뢰성을 확보하고 개인정보 유출 사고를 선제적으로 예방해야 합니다.
HWP, PDF, 압축파일 파싱과 OCR 모델을 연동해 비동기로 처리하는 데이터 파이프라인 설계가 기술적 핵심으로 보입니다.
AI가 1차 추론을 담당하고 담당자가 최종 검증하는 'Human-in-the-Loop' 구조는 보안 도메인에서 AI의 오탐(False Positive) 리스크를 최소화하는 매우 현실적인 아키텍처입니다.
실제 프로덕션 환경에 적용할 때는 대용량 스캔본 파싱 시 발생하는 메모리 누수(OOM) 방지와 OCR 처리 속도를 위한 큐(Queue) 기반의 스케일아웃 환경 구축이 관건이 되겠네요.
공격자 관점에서 AI 기반 마스킹은 OCR 우회 기법(유사 문자 활용, 특수문자 삽입)이나 파일 구조 조작을 통한 탐지 엔진 무력화 등 새로운 공격 벡터를 제공합니다. 특히 주민등록번호 같은 정형 데이터는 잘 가리더라도, 여러 정보를 조합해 특정인을 추적할 수 있는 '간접 식별자'나 문맥 속 개인정보의 누락 가능성은 여전히 존재합니다. 결국 자동화 시스템을 과신한 검수자의 방심이 더해진다면, AI의 판정 맹점을 노린 정교한 정보 수집(OSINT) 공격에 노출될 수 있습니다.
스캔 이미지와 같은 비정형 데이터까지 AI로 1차 탐지하고 마스킹하는 기술은 휴먼 에러로 인한 개인정보 유출 리스크를 크게 낮출 수 있는 유용한 솔루션입니다. 다만 완벽한 보안 거버넌스를 위해서는 'AI 사전 처리 후 최종 인간 검수'라는 명확한 책임 도식과 정책적 가이드라인이 수반되어야 합니다. 우리 조직도 데이터 외부 유출 방지(DLP) 및 비식별화 프로세스를 고도화하는 관점에서 이러한 AI 기술의 도입을 적극 검토할 시점입니다.