AI 애플리케이션이 기업의 핵심 서비스에 빠르게 통합되면서 민감한 데이터 보호 문제는 필수 과제로 떠오르고 있다. 특히 생성AI 기반 서비스가 일상화되면서 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트, 로그, 임시 파일을 통한 개인정보 노출 위험은 높아지고 있다.

기존의 보안 방식은 주로 런타임 환경에서 사후 대응하는 구조였으나, 이는 이미 데이터가 노출된 이후에야 조치가 가능하다는 한계가 있다. 이에 따라 데이터 보안을 코드 개발 초기 단계에서부터 통합하는 ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 접근 방식이 업계 전반에서 요구되고 있다.

AI 기반 코드 보안 전문기업 하운드독.ai(HoundDog.ai)가 AI 애플리케이션의 개인정보 보호 위반을 사전에 탐지할 수 있는 업계 최초의 개인정보 보호 설계 정적 코드 스캐너를 공식 출시했다.

민감 데이터를 위험 매체 유출 전 차단

이 스캐너는 개인 식별 정보(PII), 보호 건강 정보(PHI), 카드 소지자 데이터(CHD), 인증 토큰과 같은 민감 데이터를 로그, 파일, 로컬 스토리지, 타사 통합 등 위험 매체로 유출하기 전에 차단한다.

하운드독.ai는 2024년 5월 첫선을 보였으며, 이후 금융·의료·기술 분야 포춘 1000대 기업을 중심으로 빠르게 도입됐다. VS Code, 젯브레인(JetBrains), 이킄립스(Eclipse)용 IDE 확장을 제공하며, 첫 코드 라인 작성부터 CI 파이프라인 병합 전까지 전 과정을 스캔해왔다. 이 과정에서 2만 개 이상의 코드 저장소를 분석하고 수백 건의 중요한 개인정보 유출을 사전에 차단했으며, 이를 통해 매달 수천 시간의 엔지니어링 시간을 절약하고 수백만 달러에 달하는 비용 손실을 방지했다.

AI 통합 가시성을 코드 레벨에서 제공

하운드독.ai의 핵심 기능은 AI 통합의 가시성을 코드 레벨에서 제공한다는 점이다. 기존 보안 도구가 런타임 환경에서 동작하며 섀도 AI를 놓치는 경우가 많았던 것과 달리, 하운드독.ai는 오픈AI, 앤트로픽(Anthropic)과 같은 직접 통합뿐 아니라 랭체인(LangChain), SDK, 오픈소스 라이브러리와 같은 간접 통합까지 자동 감지한다.

또한 150종 이상의 민감 데이터 유형을 추적하며, 데이터가 프롬프트·로그·임시 파일 등 위험 구간으로 흘러들어가는 경로를 자동 분석한다. 허용 목록을 기반으로 비인가 데이터 유형을 LLM 프롬프트에 입력하지 못하도록 차단하며, 풀 리퀘스트 단계에서 안전하지 않은 변경 사항을 막아 데이터 처리 계약을 준수하도록 지원한다.

감사 대비 기능 또한 강화됐다. 탐지된 데이터 흐름을 시각화하고 GDPR, CCPA, HIPAA 등 주요 규제에 맞춘 사전 입력된 보고서를 생성해 개인정보 영향평가(PIA)와 처리 활동 기록(RoPA)을 자동화한다. 이러한 기능은 엔지니어링 팀뿐 아니라 개인정보 보호·법무·규정 준수 부서의 감사 부담을 크게 줄인다.

AI 및 SaaS 애플리케이션 전문기업 파이오니어데브.ai(PioneerDev.ai)는 자사 의료 등록 플랫폼에 하운드독.ai를 도입했다. 이를 통해 LLM 프롬프트와 로그 등 고위험 데이터 통합 구간에서 개인정보 위반을 자동 탐지하고, 배포 이전 단계에서 안전하지 않은 데이터 공유를 차단할 수 있었다. 또한 개인정보 보호 정책을 반영한 허용 목록을 구성하여 규정 준수를 보장했으며, 데이터 흐름을 매핑하고 위험 지점을 플래그 처리하여 개인정보 영향평가 보고서를 자동 생성했다.

파이오니어데브.ai의 CEO 스티븐 세팔리(Stephen Cefali)는 “단 하나의 데이터 유출만으로도 규정 위반, 신뢰 손상, 막대한 비용이 발생할 수 있다.”라며 “하운드독.ai는 이를 사전에 차단하고 개인정보 보호 약속을 지킬 수 있는 가시성과 제어를 제공했다.”라고 말했다.

하운드독.ai의 공동 창립자 겸 CEO 암자드 아파나(Amjad Afanah)는 “AI 통합이 폭발적으로 증가하면서 민감 데이터가 LLM과 SDK, 오픈소스 프레임워크를 통해 무방비로 전달되는 사례가 늘고 있다. 혁신을 늦추지 않으면서 개인정보 보호를 선제적으로 제어할 수 있도록 플랫폼을 확장했다.”라며, “이 시프트 레프트 전략은 AI 배포와 규제 압력이 동시에 높아지는 시대에 개인정보 노출 방식을 근본적으로 바꾸는 전환점이 될 것”이라고 강조했다.

IDC 리서치 매니저 케이티 노튼(Katie Norton) 역시 “AI 애플리케이션의 가장 큰 보안 과제는 민감 데이터를 사전 차단하는 것”이라며, 코드 레벨 가시성과 데이터 최소화의 필요성을 지적했다. 그녀는 “섀도 AI를 포함한 숨겨진 통합을 탐지하고, 운영 단계 이전에 데이터를 이해하는 것은 필수적”이라고 분석했다.

AI가 기업 운영의 필수 인프라로 자리 잡은 오늘날, 개인정보 보호는 선택이 아닌 생존 조건이 되고 있다. 하운드독.ai의 정적 코드 스캐너는 단순한 보안 툴을 넘어 개발 문화와 워크플로우 전반에 개인정보 보호 설계를 내재화하는 중요한 전환점이다. 앞으로 AI 애플리케이션 확산과 규제 강화가 동시에 진행되는 가운데, 개인정보 보호를 코드 레벨에서 선제적으로 통합하는 시도는 업계 전반으로 확대될 것으로 보인다.