생성형 AI의 불확실성과 사용자의 무의식적인 개인정보 공유를 방지하기 위한 웹 서비스

프로젝트 기획서

생성형 AI와의 대화 중 의도치 않게 공유되는 개인정보(이름, 주민번호, 전화번호 등)를 실시간으로 감지하고, 익명화 처리를 통해 유출 위험을 원천 차단하는 서비스입니다.

기획자나 디자이너가 없는 환경에서 유즈케이스 분석부터 UI 와이어프레임 설계까지 주도하며 최적화된 보안 인터페이스를 구축했습니다.

• 프로젝트 목적:
  현 생성형 AI 사용 환경에서 발생할 수 있는 불확실성과 위험을 줄이고 사용자의 무의식적인 개인정보 공유를 방지하기 위한 안전한 웹서비스 플랫폼 구축

• 해결하려는 문제:

  1. 사용자가 AI와 상호작용할 때 의도치 않게 개인정보를 공유하는 문제
  2. 생성형 AI의 불확실한 응답으로 인해 발생할 수 있는 정보 유출 및 오용 위험

• 프로젝트 목표:

  • 실시간 위험 텍스트 감지 및 알림 제공
  • 개인정보 자동 익명화 기능 구현
  • 사용 습관 및 안전도 시각화를 통한 사용자 인식 개선

• 협업 관점:
  백엔드, 프론트엔드, 데이터 분석 영역을 나누어, 위험 감지 → 알림 → 대시보드 시각화까지 통합된 서비스 개발

• 입력란 자동 감지 후 백그라운드에서 단어 및 문장 분석
• 개인정보(주민번호, 전화번호, 이름 등) 자동 패턴 분석으로 탐지

• 개인정보 유출 방지를 위한 익명화 기능 제공
• 실시간 모달 경고 기능으로 감지된 개인정보 카테고리 및 텍스트 표시

• 감지된 위험 텍스트의 유형 및 시간별 통계 제공
• 그래프 및 통계를 통한 사용자 습관 개선 지원
• 안전도 점수 제공으로 사용자 습관에 대한 객관적 지표 제공

• 언어: JavaScript, HTML/CSS
• 프레임워크: React 18
• 스타일링: CSS Modules
• 배포: Netlify

• 언어/플랫폼: Node.js (Express)
• 인증: JWT (JSON Web Tokens)
• 데이터베이스: MySQL (AWS RDS)
• 배포: Heroku

• 언어: JavaScript
• 기능: 실시간 텍스트 분석, 위험 단어/패턴 탐지

• 문제: 타이핑마다 발생하는 정규식 기반 패턴 분석으로 인해 CPU 점유율이 상승하고 입력 지연(Input Lag) 발생.
• 해결: Throttling 전략을 도입하여 분석 실행 주기를 최적화함으로써, 감지 민감도를 유지하면서 렌더링 성능을 확보했습니다.

• 설계: 감지-경고-익명화(마스킹)로 이어지는 복잡한 워크플로우를 React State 기반의 구조로 설계했습니다.
• 효과: 직접적인 DOM 조작을 배제하고 상태 변화에 따라 UI가 동적으로 반응하도록 구현하여 코드의 유지보수성과 서비스 안정성을 높였습니다.

• 구현: 누적된 보안 로그 데이터를 정규화하여 Chart.js 기반 대시보드로 시각화했습니다.
• 인사이트: ADsP 기반의 데이터 리터러시를 활용해 사용자의 위험 노출 빈도를 시계열로 분석, 직관적인 안전도 지표를 제공합니다.

• 실시간 감지: 입력란의 개인정보 패턴을 자동으로 분석하여 실시간 위험 탐지
• 즉각적 피드백: 위험 정보 감지 시 실시간 배너 및 모달을 통한 경고 알림
• 자동 익명화: 개인정보 유출 방지를 위한 텍스트 마스킹(Masking) 기능 제공
• 안전 대시보드: 감지 유형 및 시간별 통계 데이터를 통한 보안 습관 개선 지원