개인정보 마스킹 도구 — ChatGPT에 붙여 넣기 전에 개인정보 제거

AI에 텍스트를 붙여 넣기 전에 이메일, 전화번호, 카드 번호, API 키, 이름을 플레이스홀더로 바꾸고, 답변에서 다시 원래대로 복원하세요.

1. 마스킹할 텍스트

숨길 이름과 단어(한 줄에 하나)

이름은 패턴으로 안정적으로 감지할 수 없으므로 여기에 적어 두세요. 대소문자를 구분하지 않고 단어 전체만 일치시킵니다. 줄 앞에 라벨을 붙이면("company: Acme") [NAME_1] 대신 [COMPANY_1]이 됩니다.

감지할 항목(13개 중 12개)

이메일 주소전화번호신용카드 번호(Luhn 검사)IBAN(체크섬 검증)미국 사회보장번호(SSN)캐나다 SIN(Luhn 검사)API 키, 토큰, JWT, 개인 키, 비밀번호URL 안의 사용자 이름과 비밀번호IP 주소(v4와 v6)MAC 주소우편번호(캐나다, 영국, 주 이름 뒤의 미국 ZIP)생년월일("born", "DOB" 등의 뒤)그 밖의 모든 날짜

2. 마스킹된 텍스트: 이것을 AI에 붙여 넣으세요

Hi, please draft a reply to this customer complaint.

From: [NAME_1] <[EMAIL_1]>, phone [PHONE_1]
Account: [COMPANY_1], 100 King St W, Toronto ON [POSTAL_1]
She paid with card [CARD_1] and wants the refund to IBAN [IBAN_1].
Her SIN is [SIN_1] and date of birth [DOB_1].
Our server at [IP_1] logged the failed charge.
Debug config: API_TOKEN=[SECRET_1]
[NAME_1] says this is the third time.

12개 항목을 바꿨습니다: 2 NAME, 1 EMAIL, 1 PHONE, 1 COMPANY, 1 POSTAL, 1 CARD, 1 IBAN, 1 SIN, 1 DOB, 1 IP, 1 SECRET. 보내기 전에 항상 결과를 읽어 보세요. 모든 것을 잡아내는 감지기는 없습니다(예를 들어 도로명 주소는 감지되지 않습니다).

매핑(이 탭에만 남음)

플레이스홀더	원본	횟수
[NAME_1]	Jane Doe	2
[EMAIL_1]	jane.doe@example.com	1
[PHONE_1]	+1 416-555-0199	1
[COMPANY_1]	Acme Logistics	1
[POSTAL_1]	M5V 2T6	1
[CARD_1]	4111 1111 1111 1111	1
[IBAN_1]	GB82 WEST 1234 5698 7654 32	1
[SIN_1]	130 692 544	1
[DOB_1]	1987-03-04	1
[IP_1]	203.0.113.42	1
[SECRET_1]	FAKE-demo-7f3a9c2e1b8d	1

매핑은 저장되지 않습니다. 이 탭을 닫거나 새로 고치기 전에 먼저 다운로드하지 않으면 플레이스홀더를 복원할 수 없습니다.

3. AI의 답변 붙여 넣기

4. 원본을 복원한 답변

Dear Jane Doe,

Thank you for contacting Acme Logistics. We have refunded the charge on card 4111 1111 1111 1111 to your account GB82 WEST 1234 5698 7654 32. A confirmation has been sent to jane.doe@example.com.

If you have questions, we will call you at +1 416-555-0199.

플레이스홀더 6개를 복원했습니다.

감지, 가리기, 복원이 모두 브라우저에서 실행됩니다. 붙여 넣은 내용은 어디로도 전송되거나 저장되거나 기록되지 않으며, 탭을 닫으면 매핑도 사라집니다. 모든 무료 도구 보기.

문제를 발견하셨거나 개선할 점이 있나요? 모든 메시지를 읽고 빠르게 고칩니다.

이 개인정보 마스킹 도구는 텍스트를 ChatGPT, Claude, Gemini 등 AI 도구에 붙여 넣기 전에 개인정보를 제거하고, 나중에 다시 되돌려 놓습니다. 이메일 주소, 전화번호, 카드 번호, IBAN, 미국 사회보장번호와 캐나다 사회보험번호, IP 주소, API 키와 비밀번호, 그리고 직접 목록에 넣은 이름과 회사명을 찾아 [EMAIL_1]이나 [NAME_2] 같은 번호가 붙은 플레이스홀더로 바꿉니다. AI는 신원 정보 없이 문제의 구조만 보게 되고, 그 답변을 다시 붙여 넣으면 플레이스홀더가 실제 값으로 돌아옵니다.

감지 기능은 평범한 숫자를 잘못 잡지 않도록 조정되어 있습니다. 카드 번호는 Luhn 체크섬을 통과하고 실제 카드사 접두어로 시작해야 하며, IBAN은 국제 mod-97 검사를, SIN은 Luhn 검사를 통과해야 합니다. 아무 9자리나 5자리 숫자처럼 보이는 패턴(SSN, ZIP 코드, 생년월일)은 구분 기호나 주변 키워드가 있을 때만 일치로 봅니다. 이름은 패턴으로 확실하게 찾을 수 없으므로 직접 목록에 추가합니다. 모든 작업은 브라우저에서 이루어집니다. 텍스트와 매핑은 탭 밖으로 나가지 않으며 아무것도 저장되지 않습니다.

사용 방법

AI에 보낼 텍스트를 붙여 넣으세요. 이메일 스레드, 고객 지원 티켓, 로그, 계약 조항 등입니다.
이름, 회사명, 그 밖의 식별 가능한 단어를 한 줄에 하나씩 목록에 추가하세요. "company: Acme"처럼 줄 앞에 라벨을 붙이면 [COMPANY_1]이 됩니다.
입력하는 대로 갱신되는 마스킹된 텍스트를 확인하세요. 원하지 않는 감지 항목은 체크를 해제하고, 모든 날짜를 지우려면 그 밖의 모든 날짜를 체크하세요.
마스킹된 텍스트를 복사해 AI에 넣으세요. 프롬프트에 "Keep placeholders like [NAME_1] exactly as written"(예: “[NAME_1] 같은 플레이스홀더는 쓰인 그대로 유지해 줘”)을 추가하면 모델이 플레이스홀더를 보존하는 데 도움이 됩니다.
AI의 답변을 3단계에 붙여 넣으세요. 실제 값이 제자리로 돌아온 복원본이 옆에 나타나며 바로 복사할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

ChatGPT에 개인정보를 붙여 넣어도 안전한가요?

요금제와 설정에 따라 다르며, 그럴 필요가 있는 경우는 드뭅니다. 개인용 AI 채팅 서비스는 대화를 일정 기간 보관하고, 데이터 제어 설정에서 거부하지 않는 한 모델 개선에 사용할 수 있습니다. 비즈니스, 엔터프라이즈, API 요금제는 대개 기본적으로 학습에서 제외되지만 데이터를 처리하고 저장하는 것은 마찬가지입니다. 고객과 직원 데이터는 제3자 공유를 허용하지 않는 개인정보 보호법이나 계약의 적용을 받을 수도 있습니다. 먼저 마스킹하면 서비스 제공자는 식별 정보를 전혀 받지 않습니다.

어떤 종류의 개인정보를 감지하나요?

이메일 주소, 국제 형식(+44 20 7946 0958)·북미 형식((416) 555-0199)·국가 번호 0으로 시작하는 형식의 전화번호, 신용카드와 체크카드 번호, IBAN, 미국 사회보장번호, 캐나다 SIN, IPv4와 IPv6 주소, MAC 주소, OpenAI, Anthropic, GitHub, GitLab, Slack, AWS, Google, Stripe, SendGrid, Hugging Face 등의 API 키와 토큰, JWT, 개인 키 블록, key=value 설정 줄 속 비밀번호와 시크릿, URL 안의 사용자 이름과 비밀번호, 캐나다·영국·미국 우편번호, 생년월일을 감지합니다. 이름과 그 밖의 단어는 직접 만든 목록을 사용합니다.

이름은 왜 자동으로 감지하지 않나요?

"Paris"나 "Jordan"이 한 문장에서는 사람이고 다음 문장에서는 장소라는 것을 패턴으로는 구분할 수 없기 때문입니다. 이름을 확실히 감지하려면 언어 모델이 필요한데, 이는 서버에서 실행하거나(이 도구의 목적에 어긋남) 수백 메가바이트를 브라우저로 내려받아야 하며, 그래도 이름을 놓치거나 평범한 단어를 잘못 잡습니다. 텍스트에 실제로 나오는 이름을 짧게 목록으로 적는 편이 더 빠르고 정확합니다.

원래 값은 어떻게 복원되나요?

서로 다른 값마다 플레이스홀더가 하나씩 배정되고, 이 탭 안의 매핑 표에 보관됩니다. 같은 이메일은 항상 [EMAIL_1]이 됩니다. AI의 답변을 붙여 넣으면 매핑에 있는 모든 플레이스홀더가 원래 값으로 바뀝니다. 대소문자와 괄호 안의 불필요한 공백은 무시하고 일치시키며, 굵게 표시 같은 서식이 붙어 있어도 인식합니다. AI가 지어낸 플레이스홀더나 다른 세션의 플레이스홀더는 그대로 두고 목록으로 보여 주므로 확인할 수 있습니다.

마스킹하면 AI의 답변이 나빠지나요?

대부분의 작업에서는 거의 그렇지 않습니다. 답장 초안 작성, 스레드 요약, 설정 수정은 실제 이메일 주소나 카드 번호에 좌우되지 않으며, 일관된 플레이스홀더 덕분에 모델은 두 번 언급된 대상이 같은 사람이라는 것도 알 수 있습니다. 값 자체가 주제일 때는 문제가 됩니다. 예를 들어 특정 IBAN이 유효한지 묻는 경우라면 나머지를 모두 마스킹하고 그 값 하나만 남기세요.

마스킹한 텍스트는 GDPR상 익명 정보인가요?

아닙니다. 매핑을 보관하고 있으므로 이는 가명 처리이며, GDPR은 가명 처리된 데이터도 여전히 개인정보로 봅니다. 다만 위험을 줄이는 공인된 보호 조치이기는 합니다. 또 직함과 작은 마을 이름처럼 맥락만으로도 누군가를 식별할 수 있습니다. 이 도구로 공유하는 정보를 최소화하고, AI 도구에 어떤 정보를 넣어도 되는지는 소속 조직의 정책을 따르세요.

각 감지 항목이 검사하는 것과 일부러 무시하는 것

• 카드 번호: 공백이나 대시가 들어간 13~19자리 숫자로, Luhn 체크섬을 통과하고 Visa, Mastercard, American Express, Discover, JCB, Diners Club, UnionPay 중 하나의 접두어와 올바른 길이를 갖춘 경우에만 인정합니다. 주문 번호, ISBN, 운송장 번호는 두 검사를 모두 통과하지 못합니다.

• IBAN: ISO 13616 레지스트리에 정해진 국가별 정확한 길이와 mod-97 체크섬을 확인하므로, 잘못 입력했거나 지어낸 IBAN은 일치하지 않습니다.

• 미국 SSN: 123-45-6789 또는 123 45 6789 형식이거나 "SSN" 바로 뒤에 오는 9자리 숫자만 인정합니다. 000, 666, 9로 시작하는 번호와 00 그룹이나 0000 일련번호가 있는 번호는 발급되지 않으므로 건너뜁니다.

• 캐나다 SIN: 구분 기호가 있는 3-3-3자리 숫자 또는 "SIN" 뒤의 9자리 숫자로, Luhn 검사를 통과하고 0이나 8로 시작하지 않아야 합니다.

• 전화번호: 앞에 +가 붙은 8~15자리 숫자, 유효한 지역 번호가 있는 북미식 3-3-4 번호, 또는 0으로 시작하고 구분 기호가 있는 10~11자리 국내 번호입니다. 날짜, 가격, 버전 번호, 시각은 일치시키지 않습니다.

• ZIP 코드와 생년월일: 5자리 숫자는 주 코드("CA 90210")나 ZIP이라는 단어 뒤에 올 때만 ZIP으로 보고, 날짜는 "born", "DOB", "date of birth", "birthday" 뒤에 올 때만 생년월일로 봅니다. 그 밖의 모든 날짜를 켜지 않는 한 나머지는 그대로 둡니다.

• 시크릿: 잘 알려진 키 접두어(sk-, sk-ant-, ghp_, github_pat_, glpat-, xoxb-, AKIA, AIza, sk_live_, SG., hf_ 등), JWT, PEM 개인 키 블록, Bearer 토큰, 그리고 password=..., api_key: ..., DB_TOKEN=.... 같은 줄의 값입니다.

고객·직원 데이터로 AI를 쓸 때의 안전한 절차

작업에 필요한 것만 붙여 넣으세요. 답장을 다시 써 달라는 요청에 모델이 전체 티켓 기록이나 고객 계정 정보까지 알 필요는 없습니다.

마스킹한 뒤 보내기 전에 결과를 읽어 보세요. 도로명 주소, 사람에 대한 자유 서술, 회사 고유의 식별자는 자동으로 감지되지 않으므로 식별 가능한 단어를 “숨길 이름과 단어” 목록에 추가하세요.

매핑은 이 탭에 두고, 대화가 길어질 것 같으면 JSON으로 다운로드했다가 작업이 끝나면 파일을 삭제하세요. 도구는 매핑을 절대 저장하지 않습니다.

답변 복원은 AI 채팅이 아니라 여기서 하세요. 매핑을 대화에 붙여 넣으면 마스킹한 의미가 사라집니다.

정기적으로 또는 팀 단위로 쓴다면 기본적으로 학습이 꺼져 있고 데이터 처리 계약(DPA)을 제공하는 AI 요금제를 선택하고, 어떤 데이터를 AI와 함께 써도 되는지 문서로 정해 두세요. 마스킹은 노출을 줄여 줄 뿐 그런 정책을 대신하지는 않습니다.