문서 구조 보존 처리 vs 평면 마스킹

엔터프라이즈 AI를 위한 문서 구조 보존 처리와 평면 마스킹을 비교합니다. 평면 마스킹은 문서 구조를 붕괴시키고, 구조 보존은 정확한 AI 결과물을 위해 무결성을 유지합니다.

Overview

평면 마스킹과 문서 구조 보존 처리 모두 AI 처리 전 민감 데이터 보호를 목표로 합니다. 문서 구조, 엔티티 관계, 의미적 맥락을 처리하는 방식에서 근본적으로 다르며 — 이 차이가 AI 결과물의 사용 가능 여부를 결정합니다.

How Flat Masking Works

평면 마스킹은 문서에서 민감한 패턴을 스캔하고 각 일치 항목을 일반 토큰으로 대체합니다. 대체는 균일합니다 — 모든 이름은 [NAME], 모든 숫자는 [NUMBER], 모든 날짜는 [DATE]가 됩니다. 마스킹 엔진은 문서 구조에서의 역할을 고려하지 않고 각 민감 값을 독립적으로 처리합니다.

Limitations

엔티티 붕괴. 다자간 계약에서 모든 당사자명이 [NAME]이 됩니다. AI는 인수자와 대상, 대출자와 차입자, 원고와 피고를 구별할 수 없습니다.
테이블 파괴. [FIELD]로 마스킹된 열 헤더와 [VALUE]로 마스킹된 셀 값은 AI가 정확한 추출에 필요한 스키마 정보를 제거합니다.
상호 참조 파괴. 문서가 섹션 간에 엔티티를 참조할 때, 평면 마스킹은 같은 엔티티에 다른 토큰을 할당하여 이러한 연결을 파괴합니다.
비일관적 대체. 같은 엔티티가 문서의 다른 위치에서 다른 토큰을 받을 수 있어, 섹션 간 엔티티를 추적하는 AI의 능력이 파괴됩니다.

How LLM Capsule Differs

문서 구조 보존 처리는 데이터 보호 중 문서 무결성을 유지합니다. 전체 문서에 걸쳐 엔티티 일관성이 적용됩니다. 테이블 구조, 상호 참조, 의미적 관계가 보존됩니다. AI는 정확한 처리를 지원하는 구조적으로 완전한 문서를 수신합니다.

Comparison

Capability	Flat Masking	LLM Capsule (AI Enablement Data Layer)
Entity handling	All entities → same token	Consistent per-entity mapping
Table structures	Destroyed	Preserved
Cross-references	Broken	Maintained
Multi-document consistency	✗	✓
AI output accuracy	Degraded	High fidelity
Restoration support	✗	✓

Enterprise Workflow Example

다자간 금융 분석

투자 은행이 세 당사자 — 주 투자자, 공동 투자자, 대상 기업 — 가 관련된 텀시트를 분석합니다. 각 텀시트에는 서로 다른 역할의 겹치는 엔티티명이 포함되어 있습니다.

평면 마스킹은 세 당사자 모두를 [NAME]으로 바꿔 AI가 올바른 당사자에게 조건을 귀속시킬 수 없게 합니다. 문서 구조 보존 처리는 각 당사자에게 일관되고 고유한 표현을 할당하여 당사자별 조건의 정확한 추출을 가능하게 합니다. 복원이 분석 결과물에서 실제 당사자명을 복원합니다.

FAQ

평면 마스킹은 모든 민감 값을 독립적으로 처리하여 엔티티 관계와 문서 구조를 붕괴시킵니다. 문서 구조 보존 처리는 문서 전체에 걸쳐 엔티티 일관성, 테이블 스키마, 의미적 관계를 유지합니다.