AI 서비스에 입력한 문장은 단순한 메모가 아니라 외부 서비스로 전송되는 데이터일 수 있습니다. “이름만 지우면 안전하다”는 기준으로는 부족합니다. 여러 정보를 조합했을 때 개인이나 회사를 다시 알아볼 수 있는지도 확인해야 합니다.
입력 전 5가지 질문
1. 개인을 알아볼 수 있는 정보가 있는가?
이름, 전화번호, 이메일뿐 아니라 사번, 상세 직무, 희귀한 사건, 정확한 날짜의 조합도 식별 가능성을 높입니다. 고객 문의, 면접 기록, 인사 자료는 특히 주의합니다.
2. 공개되지 않은 회사 정보인가?
미공개 매출, 가격 정책, 계약서, 소스코드, 캠페인 성과, 출시 일정과 내부 전략은 회사 기밀일 수 있습니다. 공개 자료인지 확신할 수 없다면 입력하지 않는 쪽을 선택합니다.
3. 계정이나 시스템에 접근할 수 있는 정보인가?
비밀번호, API 키, 인증 토큰, 내부 URL, 데이터베이스 접속정보는 일부만 포함되어도 입력하지 않습니다. 화면 캡처의 주소창과 브라우저 확장 영역도 확인합니다.
4. 서비스의 데이터 사용 설정을 확인했는가?
대화가 모델 개선에 사용되는지, 보관기간과 삭제 방법은 무엇인지, 조직 관리자가 통제할 수 있는지 확인합니다. 회사가 승인한 조직용 계정이 있다면 개인 계정 대신 사용합니다.
5. 더 적은 정보로 같은 목적을 달성할 수 있는가?
원문 전체 대신 구조, 범주, 가상 수치만으로 먼저 테스트합니다. 꼭 필요한 열만 남기고 나머지는 삭제합니다.
안전한 합성 예제로 바꾸는 순서
- 이름과 직접 식별자를 제거합니다.
- 날짜, 지역, 직무처럼 결합 가능한 값을 범주로 바꿉니다.
- 금액과 수치는 비율 또는 가상 값으로 대체합니다.
- 회사명과 상품명을 일반적인 표현으로 바꿉니다.
- 바꾼 자료만으로도 원래 목적을 달성할 수 있는지 확인합니다.
변경 전: “8월 19일 서울 강남 매장에서 김OO 고객의 480만원 환불 요청”
변경 후: “최근 수도권 A매장에서 고가 주문의 전액 환불을 요청한 가상 사례”
아래 자료를 AI에 입력하기 전에 위험 요소만 분류해줘. 실제 자료를 붙이지 않고 열 이름과 합성 예제만 제공한다.
분류: 개인정보 / 회사 기밀 / 접근정보 / 공개 가능 / 판단 보류.
각 항목에 삭제·범주화·합성값 대체 중 권장 조치를 제안하고, 확정할 수 없으면 보안 담당자에게 물을 질문으로 바꿔줘.
입력하면 안 되는 신호
- “이 채팅에만 쓰니까 괜찮겠지”라고 추측한다.
- 회사의 AI 사용 정책을 찾지 않았다.
- 자료 소유자의 동의를 확인하지 않았다.
- 삭제할 수 있는지 모르는데 전체 파일을 업로드한다.
- 결과를 다시 원자료와 연결해 개인을 평가한다.
이 글은 법률 자문이 아닙니다. 개인정보 처리와 국외 이전, 위탁 여부는 조직의 개인정보·보안 담당자와 실제 서비스 약관을 기준으로 확인하세요.
실패 사례
이름만 지우고 정확한 날짜, 지점, 고액 주문과 희귀한 사건을 남기면 여러 단서를 조합해 당사자를 추정할 수 있습니다. 직접 식별자뿐 아니라 결합 가능한 간접 식별자도 범주화해야 합니다.