로컬 LLM을 활용한 민감정보 필터링 실험
로컬 LLM으로 민감정보를 걸러봤습니다
코드나 오류 로그를 클라우드 AI에 전송하기 전, API 키, 내부 서버 주소, 사용자 이메일 등 민감정보를 확인하는 필터를 개발했다. 이 필터는 정규표현식과 세 종류의 로컬 LLM을 결합하여 민감정보 후보를 제시하고, 최종 확인은 사용자가 진행하도록 설계되었다. 실험은 Apple M5 Pro 환경에서 진행되었으며, gpt-oss, Qwen, Gemma 모델을 비교한 결과, Gemma 4 모델이 가장 높은 재현율을 기록했다.
실험 결과, Gemma 4 모델은 재현율 92.0%로 민감정보 탐지에서 우수한 성능을 보였다.
원문 출처
요즘IT (Yozm IT)