Spring AI Privacy Guardrails¶

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Spring AI Privacy Guardrails 실행 경계

탐지된 개인정보가 모델에 전달되지 않도록 보호합니다. 각 도구에는 정책이 허용한 원문만 공개합니다. 모든 도구 결과는 모델이나 애플리케이션에 반환하기 전에 다시 보호합니다.

분석기는 보호 대상 정보가 포함된 텍스트를 식별합니다. Spring AI Privacy Guardrails는 개인정보 토큰화로 탐지된 원문을 **불투명 토큰(opaque token)**으로 바꾸어 모델에 전달합니다. 불투명 토큰은 원문 값을 직접 드러내지 않는 대체 문자열입니다. 각 도구에 공개할 원문의 범위도 제한합니다.

선택적으로 Spring Security 연동을 추가해 모델에 공개할 도구를 제한하고, 도구 실행 전에 권한을 검사할 수 있습니다. 도구 권한 검사는 개인정보 보호 기능 없이도 사용할 수 있습니다.

외부 소개

Spring 공식 블로그 — This Week in Spring에 소개
Spring AI Community — Awesome Spring AI의 Extensions and Forks에 소개

직접 확인하기¶

Privacy Boundary Inspector에서 Local Tool, RAG 및 MCP 시나리오의 모델과 도구가 전달받은 값을 비교할 수 있습니다. Security에서는 사용자 역할에 따른 도구 접근 권한을 비교합니다.

Local Tool, RAG, MCP, Security 시나리오를 보여주는 Privacy Boundary Inspector

전체 Inspector 흐름은 샘플 / 데모 가이드를 참고하세요.

참고 문서¶

가이드	다루는 내용
시작하기	스타터 선택, 기본 설정과 모델·도구·MCP·출력 보호
샘플 / 데모 가이드	Inspector 시나리오, 예상 결과, 엔드포인트와 언어 선택
설정과 사용법	스타터, 분석기, 출력 정책, 도구 공개와 처리 제한
Spring Security 도구 권한	사용자별 도구 공개·실행 권한 검사, Tool Search와 비동기 보안 컨텍스트
아키텍처	모듈 경계, 요청 세션, 탐지 결과 해석과 실행 수명 주기
위협 모델	보호 대상, 신뢰 경계, 통제, 한계와 별도 관리 영역
평가와 벤치마크	경계 테스트, 재현 가능한 분석기 기준선과 프로젝트 벤치마크

샘플 실행¶

기본 샘플은 로컬 ChatModel을 사용하므로 외부 모델 API 키가 필요하지 않습니다.

./gradlew :spring-ai-privacy-guardrails-sample-demo:run

http://127.0.0.1:8080을 열어 Local Tool, RAG, MCP 시나리오에서 개인정보가 어떻게 보호되는지 확인하고, Security에서 역할별 도구 접근 권한을 비교할 수 있습니다.

Inspector 흐름은 샘플 / 데모 가이드, Presidio·OpenNLP 구성과 통합 예제는 전체 샘플 애플리케이션 가이드를 참고하세요.