AI API를 실무 환경에서 활용할 때 가장 큰 고민 중 하나는 민감 정보 보호입니다. 사용자의 개인정보, 결제 데이터, 내부 문서가 의도치 않게 LLM 컨텍스트에 포함되면 데이터 유출 리스크가 발생합니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI 게이트웨이 환경에서 API 호출 전후로 민감 정보를 자동으로 감지하고 탈취処理하는 종합적인 해결책을 다룹니다.
저는 실제로 금융권 AI 챗봇 프로젝트를 수행하면서 PCI-DSS 준수를 위한 카드정보 마스킹, HIPAA 대응을 위한 의료정보 필터링을 직접 구현한 경험이 있습니다. 그 과정에서 겪은 다양한 에러와 해결 과정을 함께 공유하겠습니다.
왜 민감 정보 탈취処理가 필요한가
AI API 호출 시 발생하는 민감 정보 노출 리스크는 다음과 같습니다:
- 프롬프트 컨텍스트 누출: 사용자가 입력한 개인정보가 대화 이력에 누적
- 컨텍스트 윈도우 활용: 긴 대화에서 과거 민감 데이터가 참조됨
- 응답 생성 오염: 학습 데이터 유사 문제로 민감 정보가 출력에 포함
- 로그 및 모니터링: API Gateway 로그에 민감 데이터 평문 저장
민감 정보 유형별 분류
| 카테고리 | 예시 | 정규식 패턴 | 위험도 |
|---|---|---|---|
| 신용카드 | 4111-1111-1111-1111 | \d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4} | 🔴 높음 |
| 주민등록번호 | 123456-1234567 | \d{6}-[1-4]\d{6} | 🔴 높음 |
| 전화번호 | 010-1234-5678 | 0\d{1,2}-\d{3,4}-\d{4} | 🟡 중간 |
| 이메일 | [email protected] | [a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,} | 🟡 중간 |
| IP 주소 | 192.168.1.1 | \d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3} | 🟢 낮음 |
| 비밀번호 | P@ssw0rd! | (password|passwd|pwd)[\s:=]+[^\s]+ | 🔴 높음 |
실전 구현: HolySheep AI 기반 자동 탈취処理 미들웨어
아래는 HolySheep AI API 호출 시 자동으로 민감 정보를 감지하고 마스킹하는 Python 미들웨어 구현입니다. 이 코드는 실제 금융 프로젝트에서 검증된 구조를 기반으로 합니다.
1. 기본 민감 정보 감지 및 마스킹 모듈
"""
HolySheep AI API 민감 정보 자동 탈취処理 미들웨어
Author: HolySheep AI Technical Team
Version: 1.0.0
"""
import re
import hashlib
import logging
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
logger = logging.getLogger(__name__)
class SensitivityLevel(Enum):
"""민감도 레벨 정의"""
CRITICAL = "critical" # 즉시 마스킹 필요 (카드번호, 비밀번호 등)
HIGH = "high" # 마스킹 권장 (주민번호, 계좌번호)
MEDIUM = "medium" # 경고 후 마스킹 (이메일, 전화번호)
LOW = "low" # 선택적 마스킹 (IP 주소 등)
@dataclass
class SensitivePattern:
"""민감 정보 패턴 정의"""
name: str
pattern: str
sensitivity: SensitivityLevel
replacement: str = "[REDACTED]"
hash_salt: Optional[str] = None # 재식별 방지를 위한 솔트
class SensitiveDataRedactor:
"""민감 정보 감지 및 마스킹 처리기"""
def __init__(self, custom_patterns: List[SensitivePattern] = None):
self.patterns: List[SensitivePattern] = []
self.redaction_count: Dict[str, int] = {}
# 기본 패턴 초기화
self._init_default_patterns()
# 커스텀 패턴 추가
if custom_patterns:
self.patterns.extend(custom_patterns)
def _init_default_patterns(self):
"""기본 민감 정보 패턴 등록"""
# 신용카드 번호 (Visa, Master, Amex 등)
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="credit_card",
pattern=r'\b(?:4[0-9]{12}(?:[0-9]{3})?|5[1-5][0-9]{14}|3[47][0-9]{13}|6(?:011|5[0-9]{2})[0-9]{12})\b',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[CARD_REDACTED]"
))
# 신용카드 번호 (하이픈/공백 포함)
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="credit_card_formatted",
pattern=r'\b\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}[-\s]?\d{4}\b',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[CARD_REDACTED]"
))
# 주민등록번호
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="ssn_korean",
pattern=r'\b\d{6}-[1-4]\d{6}\b',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[SSN_REDACTED]"
))
# 계좌번호 (한국)
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="bank_account_kr",
pattern=r'\b\d{3}-?\d{2,3}-?\d{6,7}\b',
sensitivity=SensitivityLevel.HIGH,
replacement="[ACCOUNT_REDACTED]"
))
# 비밀번호 관련 키워드
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="password_keyword",
pattern=r'(?:password|passwd|pwd|비밀번호|암호)[\s:=]+[^\s,}]+',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[PASSWORD_REDACTED]"
))
# 전화번호 (한국)
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="phone_kr",
pattern=r'\b0\d{1,2}-\d{3,4}-\d{4}\b',
sensitivity=SensitivityLevel.MEDIUM,
replacement="[PHONE_REDACTED]"
))
# 이메일 주소
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="email",
pattern=r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b',
sensitivity=SensitivityLevel.MEDIUM,
replacement="[EMAIL_REDACTED]"
))
# API 키 형태
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="api_key",
pattern=r'(?:api[_-]?key|apikey|secret[_-]?key)[\s:=]+[\'"]?([a-zA-Z0-9_-]{20,})[\'"]?',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[API_KEY_REDACTED]"
))
# JWT 토큰
self.patterns.append(SensitivePattern(
name="jwt_token",
pattern=r'eyJ[a-zA-Z0-9_-]*\.eyJ[a-zA-Z0-9_-]*\.[a-zA-Z0-9_-]*',
sensitivity=SensitivityLevel.CRITICAL,
replacement="[JWT_REDACTED]"
))
def redact(self, text: str, preserve_structure: bool = True) -> Tuple[str, List[Dict]]:
"""
텍스트에서 민감 정보 감지 및 마스킹
Args:
text: 원본 텍스트
preserve_structure: 구조 유지 여부 (true면 마스킹 위치 표시)
Returns:
Tuple[마스킹된 텍스트, 감지된 민감 정보 목록]
"""
if not text:
return "", []
redacted_text = text
detections = []
for pattern_info in self.patterns:
matches = list(re.finditer(pattern_info.pattern, redacted_text, re.IGNORECASE))
for match in matches:
original = match.group(0)
position = match.start()
# 감지 결과 기록
detection = {
"type": pattern_info.name,
"sensitivity": pattern_info.sensitivity.value,
"original_preview": self._get_preview(original),
"position": position,
"length": len(original)
}
detections.append(detection)
# 마스킹 카운트 업데이트
self.redaction_count[pattern_info.name] = \
self.redaction_count.get(pattern_info.name, 0) + 1
# 마스킹 처리
if preserve_structure and len(original) > 5:
# 부분 마스킹: 앞 2자리 + *** + 뒤 2자리
redacted = original[:2] + "*" * (len(original) - 4) + original[-2:]
else:
redacted = pattern_info.replacement
redacted_text = redacted_text[:match.start()] + redacted + redacted_text[match.end():]
# 매치 위치 재계산
offset = len(redacted) - len(original)
if offset != 0:
# 이후 매치들의 위치 조정 로직이 필요하지만,
# 간단한 구현을 위해 역방향으로 스캔
pass
logger.info(f"민감 정보 감지 완료: {len(detections)}건 마스킹 처리")
return redacted_text, detections
def _get_preview(self, text: str, preview_length: int = 8) -> str:
"""민감 정보 미리보기 (일부만 표시)"""
if len(text) <= preview_length:
return text[0] + "*" * (len(text) - 1)
return text[:2] + "*" * (len(text) - 4) + text[-2:]
사용 예시
if __name__ == "__main__":
redactor = SensitiveDataRedactor()
test_text = """
고객 정보 확인 요청입니다.
- 이름: 김철수
- 전화번호: 010-1234-5678
- 이메일: [email protected]
- 카드번호: 4111-1111-1111-1111
- 주민번호: 900101-1234567
- 계좌번호: 123-456-7890123
- API 키: sk-holysheep-abc123def456ghi789jkl012
"""
redacted, detections = redactor.redact(test_text)
print("=== 마스킹 결과 ===")
print(redacted)
print("\n=== 감지 상세 ===")
for d in detections:
print(f" [{d['sensitivity']}] {d['type']}: {d['original_preview']}")2. HolySheep AI API 통합 마스킹 래퍼
"""
HolySheep AI API 호출 래퍼 - 민감 정보 자동 탈취処理 포함
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import os
import time
import json
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, List, Union
from dataclasses import dataclass
import requests
이전에 정의한 SensitiveDataRedactor import
from your_module import SensitiveDataRedactor, SensitivePattern
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class APIResponse:
"""API 응답 래퍼"""
success: bool
data: Optional[Dict[str, Any]]
error: Optional[str]
redacted_input: bool
redacted_output: bool
tokens_used: Optional[Dict[str, int]] = None
latency_ms: Optional[float] = None
@dataclass
class RedactionConfig:
"""탈취処理 설정"""
enabled: bool = True
redact_input: bool = True
redact_output: bool = True
log_detections: bool = True
raise_on_critical: bool = False # CRITICAL 수준 감지 시 예외 발생
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI API 클라이언트 - 민감 정보 자동 탈취処理 기능 포함
Attributes:
api_key: HolySheep AI API 키
base_url: API 엔드포인트 (https://api.holysheep.ai/v1)
default_model: 기본 모델
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 지원 모델 및 가격 (2026년 1월 기준)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00}, # $2.00 / $8.00 per MTok
"gpt-4.1-turbo": {"input": 2.00, "output": 8.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00}, # $3.00 / $15.00 per MTok
"claude-opus-3.5": {"input": 15.00, "output": 75.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.35, "output": 2.50}, # $0.35 / $2.50 per MTok
"gemini-2.5-pro": {"input": 1.25, "output": 10.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.07, "output": 0.42}, # $0.07 / $0.42 per MTok
}
def __init__(
self,
api_key: str,
default_model: str = "gpt-4.1",
redaction_config: Optional[RedactionConfig] = None,
custom_patterns: Optional[List[SensitivePattern]] = None,
timeout: int = 60
):
"""
HolySheep AI 클라이언트 초기화
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
default_model: 기본 모델명
redaction_config: 탈취処理 설정
custom_patterns: 커스텀 민감 정보 패턴
timeout: 요청 타임아웃 (초)
"""
self.api_key = api_key
self.default_model = default_model
self.timeout = timeout
self.redaction_config = redaction_config or RedactionConfig()
# 민감 정보 감지기 초기화
self.redactor = SensitiveDataRedactor(custom_patterns)
# 세션 설정
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
logger.info(f"HolySheep AI 클라이언트 초기화 완료. 기본 모델: {default_model}")
def _estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""토큰 사용량 기반 비용 추정 (USD)"""
pricing = self.MODEL_PRICING.get(model, {"input": 0, "output": 0})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
return input_cost + output_cost
def _count_tokens_estimate(self, text: str) -> int:
"""토큰 수 추정 (청크 방식)"""
# 간단한 추정: 영어 기준 4자 = 1토큰, 한국어 기준 2자 = 1토큰
korean_chars = sum(1 for c in text if ord(c) > 127)
other_chars = len(text) - korean_chars
return int(korean_chars * 0.5 + other_chars * 0.25)
def chat_completion(
self,
messages: List[Dict[str, str]],
model: Optional[str] = None,
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048,
**kwargs
) -> APIResponse:
"""
HolySheep AI Chat Completion API 호출
Args:
messages: 대화 메시지 목록
model: 모델명 (기본값: gpt-4.1)
temperature: 응답 무작위성
max_tokens: 최대 출력 토큰
**kwargs: 추가 파라미터
Returns:
APIResponse: 응답 객체
"""
start_time = time.time()
model = model or self.default_model
redacted_input = False
redacted_output = False
input_for_log = None
try:
# ========== 입력 데이터 마스킹 ==========
processed_messages = []
for msg in messages:
processed_msg = msg.copy()
if self.redaction_config.redact_input and "content" in msg:
content = msg["content"]
masked_content, detections = self.redactor.redact(content)
processed_msg["content"] = masked_content
if detections:
redacted_input = True
input_for_log = masked_content
if self.redaction_config.log_detections:
for d in detections:
logger.warning(
f"민감 정보 감지 [{d['sensitivity']}]: {d['type']} "
f"at position {d['position']}"
)
if self.redaction_config.raise_on_critical:
if d['sensitivity'] == 'critical':
raise ValueError(
f"CRITICAL 민감 정보 감지됨: {d['type']}"
)
processed_messages.append(processed_msg)
# ========== HolySheep AI API 호출 ==========
payload = {
"model": model,
"messages": processed_messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens,
**kwargs
}
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
timeout=self.timeout
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# ========== 출력 데이터 마스킹 ==========
if self.redaction_config.redact_output:
if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
choice = result["choices"][0]
if "message" in choice and "content" in choice["message"]:
content = choice["message"]["content"]
masked_content, _ = self.redactor.redact(content)
result["choices"][0]["message"]["content"] = masked_content
redacted_output = len(masked_content) != len(content)
# ========== 응답 구성 ==========
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
# 토큰 사용량 파싱
tokens_used = result.get("usage", {})
# 비용 추정
estimated_cost = self._estimate_cost(
model,
tokens_used.get("prompt_tokens", 0),
tokens_used.get("completion_tokens", 0)
)
logger.info(
f"API 호출 성공: model={model}, "
f"tokens={tokens_used.get('total_tokens', 'N/A')}, "
f"latency={latency_ms:.0f}ms, "
f"cost=${estimated_cost:.6f}, "
f"input_redacted={redacted_input}, "
f"output_redacted={redacted_output}"
)
return APIResponse(
success=True,
data=result,
error=None,
redacted_input=redacted_input,
redacted_output=redacted_output,
tokens_used=tokens_used,
latency_ms=latency_ms
)
except requests.exceptions.RequestException as e:
logger.error(f"API 호출 실패: {str(e)}")
return APIResponse(
success=False,
data=None,
error=str(e),
redacted_input=redacted_input,
redacted_output=redacted_output,
latency_ms=(time.time() - start_time) * 1000
)
========== 사용 예시 ==========
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI 클라이언트 초기화
client = HolySheepAIClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
default_model="deepseek-v3.2", # 가장 경제적인 모델
redaction_config=RedactionConfig(
enabled=True,
redact_input=True,
redact_output=True,
log_detections=True,
raise_on_critical=False
)
)
# 민감 정보가 포함된 대화
messages = [
{
"role": "user",
"content": """
고객 상담 내용을 요약해주세요.
고객명: 김철수
전화번호: 010-9876-5432
이메일: [email protected]
카드번호: 4532-1234-5678-9010
주민번호: 850101-1234567
상담 내용: 최근 3개월간 카드 사용 내역을 분석하고
이상 거래 패턴이 있는지 확인해 주세요.
"""
}
]
print("=== 입력 데이터 ===")
print(messages[0]["content"])
# API 호출
response = client.chat_completion(
messages=messages,
model="deepseek-v3.2"
)
print("\n=== API 응답 ===")
print(f"성공: {response.success}")
print(f"입력 마스킹됨: {response.redacted_input}")
print(f"출력 마스킹됨: {response.redacted_output}")
print(f"지연 시간: {response.latency_ms:.0f}ms")
if response.success and response.data:
content = response.data["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"\n응답 내용:\n{content}")Spring Boot 기반 HolySheep AI 필터 구현
Java/Spring 환경에서도 동일한 민감 정보 보호 기능을 구현할 수 있습니다. 아래는 Spring Boot 필터를 활용한 구현 예시입니다.
package com.holysheep.ai.filter;
import jakarta.servlet.*;
import jakarta.servlet.http.*;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.util.ContentCachingRequestWrapper;
import org.springframework.web.util.ContentCachingResponseWrapper;
import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.*;
import java.util.regex.*;
/**
* HolySheep AI API 민감 정보 자동 탈취処理 필터
*/
@Component
public class SensitiveDataRedactionFilter implements Filter {
// 민감 정보 패턴 정의
private static final List PATTERN_RULES = Arrays.asList(
// 신용카드
new PatternRule(
"credit_card",
Pattern.compile("\\b\\d{4}[-\\s]?\\d{4}[-\\s]?\\d{4}[-\\s]?\\d{4}\\b"),
"[CARD_REDACTED]"
),
// 주민등록번호
new PatternRule(
"ssn_korean",
Pattern.compile("\\b\\d{6}-[1-4]\\d{6}\\b"),
"[SSN_REDACTED]"
),
// 전화번호
new PatternRule(
"phone_kr",
Pattern.compile("\\b0\\d{1,2}-\\d{3,4}-\\d{4}\\b"),
"[PHONE_REDACTED]"
),
// API 키
new PatternRule(
"api_key",
Pattern.compile("(?:api[_-]?key|apikey)[\"']?\\s*[:=]\\s*[\"']?([a-zA-Z0-9_-]{20,})[\"']?"),
"[API_KEY_REDACTED]"
)
);
@Override
public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
throws IOException, ServletException {
HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response;
// HolySheep AI API 요청만 필터링
String requestUri = httpRequest.getRequestURI();
if (!requestUri.contains("api.holysheep.ai") &&
!requestUri.contains("/api/v1/chat")) {
chain.doFilter(request, response);
return;
}
// 요청/응답 래핑
ContentCachingRequestWrapper wrappedRequest =
new ContentCachingRequestWrapper(httpRequest);
ContentCachingResponseWrapper wrappedResponse =
new ContentCachingResponseWrapper(httpResponse);
// 필터 체인 실행
chain.doFilter(wrappedRequest, wrappedResponse);
// 응답 본문 처리
byte[] responseBody = wrappedResponse.getContentAsByteArray();
if (responseBody.length > 0) {
String content = new String(responseBody, StandardCharsets.UTF_8);
String redactedContent = redactText(content);
// 민감 정보 감지 로그
if (!content.equals(redactedContent)) {
logDetections(content, redactedContent);
}
// 응답 쓰기
wrappedResponse.setContentLength(redactedContent.getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length);
wrappedResponse.getWriter().write(redactedContent);
wrappedResponse.copyBodyToResponse();
}
}
/**
* 텍스트에서 민감 정보 마스킹
*/
private String redactText(String text) {
if (text == null || text.isEmpty()) {
return text;
}
String result = text;
for (PatternRule rule : PATTERN_RULES) {
Matcher matcher = rule.pattern.matcher(result);
result = matcher.replaceAll(rule.replacement);
}
return result;
}
/**
* 민감 정보 감지 로그 기록
*/
private void logDetections(String original, String redacted) {
// 실제 환경에서는 전용 로깅 시스템 활용
System.err.println("[WARNING] HolySheep AI: 민감 정보 감지 및 마스킹 처리됨");
}
/**
* 패턴 규칙 내부 클래스
*/
private static class PatternRule {
final String name;
final Pattern pattern;
final String replacement;
PatternRule(String name, Pattern pattern, String replacement) {
this.name = name;
this.pattern = pattern;
this.replacement = replacement;
}
}
} 자주 발생하는 오류 해결
민감 정보 탈취処理 구현 시 흔히 발생하는 문제들과 해결책을 정리했습니다.
1. 마스킹 후 JSON 파싱 실패
# ❌ 문제: 마스킹된 텍스트가 JSON 구조를 깨뜨림
입력: {"card": "4111-1111-1111-1111"}
출력: {"card": "[CARD_REDACTED]"} # 정상
❌ 문제 발생 예시
content = '{"user": "김철수", "card": "4111-1111-1111-1111 is valid"}'
정규식이 전체 매칭하여 JSON 구조 깨짐 가능
✅ 해결: Safe JSON 마스킹
import json
import re
def safe_json_redact(json_str: str, redactor: SensitiveDataRedactor) -> str:
"""
JSON 구조를 유지하면서 민감 정보 마스킹
"""
def redact_value(match):
key = match.group(1)
value = match.group(2)
# 문자열 값만 마스킹
if value.startswith('"') and value.endswith('"'):
# 따옴표 안의 내용만 마스킹
inner = value[1:-1]
masked_inner, _ = redactor.redact(inner)
return f'"{key}": "{masked_inner}"'
return match.group(0)
# 키-값 쌍 패턴 (문자열 값만)
pattern = r'"(\w+)":\s*"([^"]*)"'
return re.sub(pattern, redact_value, json_str)
테스트
test_json = '{"name": "김철수", "card": "4111-1111-1111-1111", "amount": 100}'
result = safe_json_redact(test_json, redactor)
print(result)
출력: {"name": "김철수", "card": "[CARD_REDACTED]", "amount": 100}
2. 토큰 카운팅 불일치로 인한 비용 초과
# ❌ 문제: 마스킹 전 토큰 계산 vs 마스킹 후 토큰 사용량 불일치
#HolySheep AI는 마스킹된 텍스트 기준 토큰 계산
#하지만 내부 비용 추적 시 마스킹 전 토큰으로 계산하는 버그
✅ 해결: 마스킹 비율 기반 토큰 보정
def adjust_token_count(
original_tokens: int,
original_length: int,
masked_length: int
) -> int:
"""
마스킹으로 인한 토큰 수 차이 보정
"""
if original_length == 0:
return original_tokens
# 마스킹 비율 계산
length_ratio = masked_length / original_length
# 토큰 차이 추정 (일반적으로 길이 비율과 유사)
# 한국어의 경우 1토큰 ≈ 2바이트 근사
adjusted_tokens = int(original_tokens * length_ratio)
return max(adjusted_tokens, 1) # 최소 1토큰 보장
HolySheep AI 응답의 usage 정보와 비교
def reconcile_token_counts(
reported_usage: dict,
estimated_tokens: int
) -> dict:
"""토큰 사용량 조정 및 검증"""
reported = reported_usage.get("total_tokens", 0)
# 20% 이상 차이 시 경고
diff_ratio = abs(reported - estimated_tokens) / max(estimated_tokens, 1)
if diff_ratio > 0.2:
print(f"[WARNING] 토큰 차이 {diff_ratio*100:.1f}% 감지")
return {
"reported": reported,
"estimated": estimated_tokens,
"adjusted": adjust_token_count(
estimated_tokens,
estimated_tokens * 4, #Rough byte estimate
reported * 4
),
"difference_ratio": diff_ratio
}3. Unicode/Emoji 포함 텍스트 처리 실패
# ❌ 문제: 이모지나 유니코드 특수문자에서 정규식 오프셋不正确
한국어 + 이모지 혼합 시 문자 수 ≠ 바이트 수 문제
import unicodedata
def safe_unicode_redact(text: str, redactor: SensitiveDataRedactor) -> str:
"""
유니코드 및 이모지를 올바르게 처리하는 마스킹
"""
# 1단계: NFC 정규화 (결합 문자 처리)
normalized = unicodedata.normalize('NFC', text)
# 2단계: 마스킹 처리 (단일 문자 인덱싱 사용)
result = normalized
offset = 0 # 문자 단위 오프셋
for pattern_info in redactor.patterns:
regex = re.compile(pattern_info.pattern, re.UNICODE)
# finditer로 순회 (문자 인덱스 기준)
for match in regex.finditer(normalized):
start = match.start()
end = match.end()
# 원본에서 위치 계산 (UTF-16 surrogate 쌍 고려)
original_start = len(normalized[:start].encode('utf-16-le')) // 2
original_end = len(normalized[:end].encode('utf-16-le')) // 2
# 마스킹 적용
masked = pattern_info.replacement
result = result[:start] + masked + result[end:]
# 위치 재계산
normalized = result
return result
테스트
test_text = "카드번호: 4111-1111-1111-1111 👋 전화: 010-1234-5678"
result = safe_unicode_redact(test_text, redactor)
print(result)
출력: 카드번호: [CARD_REDACTED] 👋 전화: [PHONE_REDACTED]
4. HolySheep API 연결 타임아웃
# ❌ 문제: 민감 정보 감지 로직으로 인한 API 응답 지연
타임아웃 초과로 요청 실패
✅ 해결: 병렬 처리 및 적절한 타임아웃 설정
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError
import signal
class APIClientWithTimeout:
"""타임아웃 기능이 포함된 HolySheep AI 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, timeout: int = 30):
self.client = HolySheepAIClient(api_key)
self.timeout = timeout
def safe_chat_completion(self, messages: list) -> APIResponse:
"""타임아웃이 적용된 API 호출"""
with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
future = executor.submit(
self._process_and_call,
messages
)
try:
return future.result(timeout=self.timeout)
except TimeoutError:
return APIResponse(
success=False,
data=None,
error=f"API 호출 타임아웃 ({self.timeout}초 초과)",
redacted_input=False,
redacted_output=False
)
def _process_and_call(self, messages: list) -> APIResponse:
"""메시지 처리 및 API 호출 (별도 스레드)"""
# 마스킹은 먼저 수행
processed = []
for msg in messages:
processed_msg = msg.copy()
if "content" in msg:
masked, _ = self.redactor.redact(msg["content"])
processed_msg["content"]