Amazon Bedrock 기반 PolicyGuard: 코딩 어시스턴트를 위한 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크

AI 코딩 어시스턴트 확산으로 API 키나 PII가 외부 LLM로 유출되는 새로운 경로가 생겼다. 기존 규칙 기반 DLP는 맥락 의존 정보를 놓치며, LLM 안전 분류기는 조직별 정책 적용에 한계가 있다.

PolicyGuard는 코딩 에이전트 Hook 단계에서 Amazon Bedrock 기반 분류기를 활용해 API 호출 전 민감 정보를 차단하는 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크다. 자연어 정책 파일(policy.txt)로 정책을 정의해 fine-tuning 없이 즉시 반영할 수 있으며, fail-closed 설계로 보안성을 확보한다.

2,000건의 다국어 데이터셋 평가 결과, **Effective Block Rate(EBR) 96.5%**와 **False Positive Rate(FPR) 3.0%**를 기록했다. 기존 Presidio(EBR 62.2%) 대비 성능이 크게 향상되었으며, 다양한 LLM 모델에 정책 이식성이 검증되었다.