AEGINEL Chrome Extension

AI Prompt Security Guard for LLM Chat Interfaces

28개 이상의 AI 서비스에서 실시간으로 프롬프트 위험을 탐지하고, 개인정보(PII)를 자동 가명화하여 보호하는 Chrome 확장 프로그램

Developed by 주식회사 야타브 (YATAV Inc.) | 개인: 무료 (AGPL-3.0) · 기업: 유료 (Commercial)

개요

AEGINEL Extension은 사용자가 LLM 채팅 인터페이스에 입력하는 텍스트를 실시간으로 분석하여:

위험한 프롬프트 (탈옥, 인젝션, 유해 콘텐츠 등)를 9개 레이어로 탐지하고 경고/차단
개인정보 (주민번호, 카드번호, 이메일, 전화번호 등 7종)를 자동 감지
PII Proxy로 개인정보를 가짜 데이터로 대체하여 전송하고, LLM 응답에서 원본으로 복원

모든 처리는 100% 클라이언트 사이드에서 이루어지며, 외부 서버로 데이터를 전송하지 않습니다.

항목	상세
버전	1.0.0
Manifest	Chrome Extension MV3
빌드 크기	~256KB (코어) + 133MB (Guard Model)
룰 엔진 레이턴시	< 2ms (P50)
Guard Model 레이턴시	~7.6ms (CPU INT8)
권한	`storage`, `activeTab`, `offscreen`
지원 사이트	28개 AI 서비스
Guard Model	DistilBERT multilingual (ONNX INT8, 129.5MB)

지원 사이트

전용 어댑터 (Hand-tuned)

정밀하게 튜닝된 CSS 셀렉터와 사이트별 최적화가 적용된 어댑터입니다.

사이트	도메인	에디터 타입
ChatGPT	`chatgpt.com`, `chat.openai.com`	ProseMirror (contenteditable)
Claude	`claude.ai`	ProseMirror (contenteditable)
Gemini	`gemini.google.com`	Quill Editor (contenteditable)

Generic 어댑터 (Registry-based)

설정 기반 범용 어댑터로 자동 지원되는 서비스입니다. registry.ts에 셀렉터 설정만 추가하면 새로운 서비스를 즉시 지원할 수 있습니다.

카테고리	사이트	도메인
대형 AI 챗봇	Microsoft Copilot	`copilot.microsoft.com`, `www.bing.com`
	Perplexity AI	`perplexity.ai`
	DeepSeek	`chat.deepseek.com`
	Grok (xAI)	`grok.com`, `x.com`
	Meta AI	`meta.ai`
	Mistral Le Chat	`chat.mistral.ai`
	Pi (Inflection)	`pi.ai`
멀티모델 플랫폼	Poe	`poe.com`
	HuggingChat	`huggingface.co/chat`
	Chatbot Arena (LMSYS)	`lmarena.ai`, `chat.lmsys.org`
	OpenRouter	`openrouter.ai`
개발자 AI	Phind	`phind.com`
	GitHub Copilot	`github.com/copilot`
	Groq	`groq.com`
	Vercel AI	`sdk.vercel.ai`
AI 플랫폼/스튜디오	Google AI Studio	`aistudio.google.com`
	Anthropic Console	`console.anthropic.com`
	Together AI	`together.ai`
	Replicate	`replicate.com`
	Dify	`cloud.dify.ai`
콘텐츠/엔터프라이즈 AI	Character.AI	`character.ai`
	Jasper	`app.jasper.ai`
	WriteSonic	`app.writesonic.com`
	Notion AI	`notion.so`
	Cohere Coral	`coral.cohere.com`
로컬 AI	Open WebUI (Ollama)	`localhost`, `127.0.0.1`

핵심 기능

1. 9-Layer 위협 탐지 엔진

사용자가 입력하는 모든 텍스트를 9개의 독립적인 보안 레이어로 실시간 분석합니다.

Layer 1: Basic Keywords (최대 60점)

유해 콘텐츠, 탈옥, 데이터 추출 관련 키워드를 다국어로 탐지합니다.

카테고리	키워드 예시	언어
`harmful_content`	make a bomb, drug synthesis, ransomware, exploit code	EN
`harmful_content`	폭탄, 마약, 해킹, 랜섬웨어, 살인, 자살 방법, 독약, 위조, 탈세	KO
`jailbreak`	do anything now, ignore your instructions, bypass safety	EN
`data_extraction`	system prompt, api key, database password, credentials	EN

Layer 2: Jailbreak Patterns (최대 40점)

정교한 탈옥 시도를 정규식 패턴으로 탐지합니다.

패턴	점수
`ignore (your\|previous\|all)? instructions`	25
`you are now (DAN\|unrestricted\|evil)`	30
`developer mode (enabled\|activated)`	25
`override (all\|safety\|security)? protocols?`	25
`pretend you (are\|have no\|can)`	20
`hypothetically\|purely theoretical\|for educational purposes`	15
`규칙을 잊어\|이전 지시를 무시\|제한 없는` (KO)	25
`너는 이제\|모든 질문에 답해` (KO)	20

Layer 3: Injection Patterns (최대 40점)

프롬프트 인젝션 마커 및 시스템 명령 위조를 탐지합니다.

패턴	점수
`system: new instruction`	25
`]]>`, `</ignore>`, `</system>`	25
`[system: override\|ignore]`	25
`developer: (override\|disable)`	25
HTML 코멘트 인젝션 `<!-- disable -->`	20
`새로운 지시사항\|이전 지시를 무시` (KO)	25

Layer 4: Data Extraction (최대 30점)

시스템 정보, 학습 데이터, 인증 정보 추출 시도를 탐지합니다.

키워드: system prompt, training data, api key, credentials, model architecture, personal data 등
매칭당 15점, 최대 30점

Layer 5: Social Engineering (최대 30점)

감정 조작, 권위 사칭, 긴급성 악용 패턴을 탐지합니다.

패턴	점수
`this is an emergency\|life or death`	25
`I'm the (CEO\|admin\|developer\|owner)`	15
`compliance team approved\|already agreed`	20
`execute now\|do it immediately\|wire transfer`	15
`제발 도와\|너무 힘들어\|살고 싶지 않` (KO)	20

Layer 6: Korean/CJK Script Evasion (최대 45점)

한국어 및 CJK 문자를 이용한 우회 공격을 탐지합니다.

탐지 항목	설명	점수
초성 분리	ㄱ-ㅎ 연속 3개 이상 (예: `ㅎㅐㅋㅣㅇ`)	25
중성 분리	ㅏ-ㅣ 연속 3개 이상	25
전각 문자	ａ-ｚ, Ａ-Ｚ 3개 이상	20
코드 스위칭	한국어 + 영어 유해 단어 (hack, bomb, drug 등)	20
조사 삽입	`를를`, `을을` 반복 패턴	25
띄어쓰기 조작	`자 살 방 법` → `자살방법` (공백 제거 후 탐지)	25
키릴+라틴 호모글리프	키릴 문자와 라틴 문자 혼합	20

Layer 7: Encoding Attacks (최대 30점)

인코딩을 이용한 우회 공격을 탐지합니다.

탐지 항목	점수
Base64 / hex 인코딩 키워드	15-20
ROT13 변환 지시	15
Leet-speak (숫자 비율 >10% + 문자-숫자-문자 패턴)	20
특수문자 비율 >25%	10

Layer 8: Multi-turn Signals (최대 30점)

다중 턴 대화에서의 우회 시도를 탐지합니다.

패턴	점수
`previous session\|we agreed earlier`	20
`you already approved\|confirmed`	20
`first...then...now` (점진적 에스컬레이션)	20
`교육 목적\|for the plot`	15
`common household chemicals...dangerous...mix`	20

Layer 9: Semantic Risk (최대 30점)

의미론적으로 유해한 행동 요청 및 자해 관련 내용을 탐지합니다.

탐지 항목	점수
유해 행동 키워드 (14종 EN + 5종 KO)	15
`step by step\|detailed\|단계별` + 기존 유해 카테고리	+10
자해 관련: `자살\|suicide\|end my life\|self harm`	25

2. PII 탐지 (7종)

입력 텍스트에서 7종류의 개인정보를 실시간으로 탐지합니다.

PII 유형	패턴 예시	마스킹
주민등록번호 (대시 포함)	`880101-1234567`	`880101-1***567`
주민등록번호 (연속)	`8801011234567`	`880101-1***567`
신용카드 (구분자 포함)	`4111-1111-1111-1111`	`4111-**-**-1111`
신용카드 (연속)	`4111111111111111`	`4111-**-**-1111`
이메일	`user@example.com`	`u***@example.com`
한국 전화번호 (대시 포함)	`010-1234-5678`	`010-****-5678`
한국 전화번호 (연속)	`01012345678`	`010-****-5678`
국제 전화번호	`+82-10-1234-5678`	`+82-****-5678`
US SSN	`123-45-6789`	`*--6789`
여권번호	`M12345678`	`M1*****78`

유효성 검증:

주민번호: 성별 코드 1~~4, 월 1~~12, 일 1~31
신용카드: Luhn 체크섬 검증
US SSN: 000, 666, 0000 등 무효 번호 제외
중복 매칭 방지: 영역이 겹치는 패턴 자동 제거

PII 점수 반영:

PII 1개 탐지 = +15점
PII 2개 이상 = +30점 (최대)
pii_exposure 카테고리 자동 추가

3. PII Proxy 가명화 엔진

탐지된 개인정보를 형식 보존 가짜 데이터로 대체하여 LLM에 전송합니다.

동작 방식

사용자 입력                      LLM에 전송되는 텍스트
─────────────────────────────    ─────────────────────────────
"내 주민번호는 880101-1234567"  →  "내 주민번호는 950215-2789432"
"이메일: user@company.com"     →  "이메일: user_a1b2@example.com"
"카드번호 4111-1111-1111-1111" →  "카드번호 4829-1456-7234-8901"

가짜 데이터 생성 규칙

PII 유형	생성 규칙
주민등록번호	유효한 YYMMDD 형식 + 성별코드(1-4) + 랜덤 6자리
신용카드	Luhn-valid 번호 생성, 원본 구분자 위치 보존
이메일	`user_<4자리hex>@example.com`
전화번호(KR)	원본 형식 보존 (대시 유/무), 프리픽스(010) 유지
국제전화	국가코드 보존 + 랜덤 번호
US SSN	`XXX-XX-XXXX` 형식 랜덤
여권번호	원본 길이 보존, 영문자 + 숫자 랜덤

핵심 특성

특성	설명
형식 보존	가짜 데이터가 원본과 동일한 형식 (길이, 구분자 위치, 체크섬)
세션 격리	대화별 독립 매핑 테이블, 교차 세션 복원 불가
일관성	같은 세션에서 같은 PII → 같은 가명 (반복 언급 시 일관된 대체)
2가지 모드	Auto (자동 대체) / Confirm (확인 모달 후 대체)

Confirm 모드 UI

Confirm 모드에서는 전송 전 매핑 테이블을 보여주는 모달이 표시됩니다:

┌───────────────────────────────────────┐
│  🛡️ 개인정보 보호 확인                 │
│                                       │
│  다음 개인정보가 감지되어 가명 처리됩니다: │
│  ┌───────────────────────────────────┐ │
│  │ 주민번호  880101-1234567 → 950215-2789432 │
│  │ 이메일    user@test.com  → user_a1b2@example.com │
│  └───────────────────────────────────┘ │
│                                       │
│          [원본 전송]  [보호 후 전송]     │
└───────────────────────────────────────┘

4. 실시간 경고 배너 & 차단 모달

모든 UI는 Shadow DOM으로 격리되어 사이트 스타일에 영향을 주지 않습니다.

경고 배너 (4단계)

입력 텍스트에 위험이 감지되면 입력 영역 위에 배너가 표시됩니다.

위험도	점수	색상	아이콘
Low	0-19	녹색 (`#22c55e`)	🛡️
Medium	20-39	노란색 (`#eab308`)	⚠️
High	40-59	주황색 (`#f97316`)	⚠️
Critical	60+	빨간색 (`#ef4444`)	🚨

배너에는 카테고리, PII 개수, 분석 레이턴시(ms), 점수가 표시됩니다.

차단 모달

점수가 Block Threshold(기본 60) 이상이면 전송이 차단되고 모달이 표시됩니다:

┌───────────────────────────────────────┐
│  🚨 Submission Blocked (Score: 75/100) │
│                                       │
│  Detected: harmful_content, jailbreak  │
│  2 PII item(s) found. Risk: 75/100.   │
│                                       │
│  [harmful content] [jailbreak]         │
│                                       │
│             [Go Back]  [Send Anyway]   │
└───────────────────────────────────────┘

Go Back: 모달 닫기 (전송 취소)
Send Anyway: 사용자 오버라이드 (위험 감수 후 전송)

보호 완료 배너

PII Proxy로 가명화 적용 후 파란색 배너가 3초간 표시됩니다:

🛡️ 2개의 개인정보가 보호되었습니다
   PII Proxy: 가명 처리 후 전송됨

5. 응답 복원 (Response Restoration)

LLM이 가명 데이터를 사용하여 응답하면, 해당 응답에서 가명을 원본으로 자동 복원합니다.

LLM 응답 (가명)                          사용자에게 보이는 응답 (원본 복원)
────────────────────────────────────     ────────────────────────────────────
"950215-2789432로 확인됩니다"          →  "880101-1234567로 확인됩니다"
"user_a1b2@example.com으로 발송"      →  "user@company.com으로 발송"

동작 원리:

MutationObserver로 LLM 응답 DOM 변화 감지
스트리밍 완료 대기 (500ms 디바운스 + isStreaming() 체크)
TreeWalker로 텍스트 노드 순회
세션 매핑 테이블 기반 가명 → 원본 치환

6. 팝업 대시보드

확장 프로그램 아이콘 클릭 시 표시되는 React 기반 대시보드입니다.

StatusCard

항목	설명
AEGINEL Guard 토글	전체 기능 활성/비활성
활성 사이트	현재 탭의 LLM 사이트명 표시
Scans	총 스캔 횟수
Blocked	차단된 위협 수 (빨간색)
Protected	보호된 PII 수 (파란색)

RiskMeter

SVG 게이지: 270도 호(arc) 그래프
색상 코딩: 점수에 따라 녹색 → 노란색 → 주황색 → 빨간색
점수 표시: /100 중앙 표시
카테고리: 마지막 스캔의 탐지 카테고리 + 레이턴시

Recent Scans

최근 10건의 스캔 이력
각 항목: 점수 뱃지 | 사이트명 | 카테고리 | 시간
스크롤 가능 (최대 높이 192px)

Settings Panel

설정	범위	기본값
PII Detection	on/off	on
PII Proxy 자동 가명화	on/off	on
PII Proxy 모드	Auto / Confirm	Auto
알림 배너	on/off	on
Block Threshold	20-100 (5단위)	60
Sensitivity	0.5x-2.0x (0.1단위)	1.0x
9개 탐지 레이어 개별 토글	on/off	모두 on
Language	Auto / 20개 언어 선택	Auto
Clear Scan History	버튼	-

7. AI Guard Model (ML 기반 분류기)

AEGINEL은 룰 기반 9-Layer 엔진 외에, 머신러닝 기반 다국어 프롬프트 보안 분류기를 탑재하고 있습니다. 이 모델은 Chrome Offscreen Document API에서 Transformers.js를 통해 브라우저 내 완전 로컬 추론으로 실행됩니다.

모델 개요

항목	상세
기반 모델	`distilbert-base-multilingual-cased`
파라미터 수	135M
학습 데이터	188,109개 샘플, 8개 언어
위협 분류	6개 유형 (다중 레이블)
양자화	ONNX INT8 Dynamic Quantization
모델 크기	129.5 MB
추론 속도	~7.6 ms/sample (CPU)
이진 탐지 정확도	100% (safe vs. harmful)
런타임	Transformers.js + ONNX Runtime Web (WASM SIMD)

위협 분류 유형 (6종)

레이블	설명
`jailbreak`	AI 모델 안전 장치 우회 시도
`prompt_injection`	시스템 프롬프트 인젝션
`harmful_content`	유해 콘텐츠 생성 요청
`script_evasion`	스크립트/코드 기반 우회
`social_engineering`	감정 조작, 권위 사칭
`encoding_bypass`	인코딩 기반 필터 우회

지원 언어 (8개)

한국어, 영어, 중국어, 일본어, 아랍어, 스페인어, 러시아어, 말레이어

모델 선정 과정

3개 후보 모델을 비교 실험하여 최종 선정하였습니다:

모델	f1_micro	INT8 크기	비고
XLM-RoBERTa-base	99.97%	265.9 MB	크기 초과
DistilBERT multilingual	99.78%	129.5 MB	✅ 채택
mDeBERTa-v3-base	99.97%	322.8 MB	크기 초과

DistilBERT는 0.19%p의 미소한 성능 차이를 감수하고 2배 이상 경량화를 달성하여, 브라우저 확장의 크기 제약(< 150MB)을 충족하는 유일한 모델입니다.

추론 파이프라인

사용자 입력 → Content Script → Service Worker → Offscreen Document
                                                      │
                                              Transformers.js
                                              ONNX Runtime Web
                                              (WASM SIMD + Threading)
                                                      │
                                              model_quantized.onnx
                                              (129.5 MB, INT8)
                                                      │
                                              sigmoid → 다중 레이블 분류
                                                      │
                                              결과 반환 → 경고/차단

자세한 학습 과정 및 실험 결과는 docs/AEGINEL_Guard_Model_Research.md를 참조하세요.

아키텍처

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  SERVICE WORKER (Background)                             │
│                                                          │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────┐  ┌────────────┐  │
│  │  9-Layer Engine  │  │  PII Scanner │  │ PII Proxy  │  │
│  │  (detector.ts)   │  │  (7 types)   │  │ Engine     │  │
│  └────────┬────────┘  └──────┬───────┘  └─────┬──────┘  │
│           │                  │                 │          │
│  ┌────────┴──────────────────┴─────────────────┴──────┐  │
│  │              Message Handler                        │  │
│  │  SCAN_INPUT · PROXY_INPUT · RESTORE_RESPONSE       │  │
│  │  GET_CONFIG · UPDATE_CONFIG · GET_STATUS            │  │
│  │  GET_HISTORY · CLEAR_HISTORY · GET_PROXY_STATS     │  │
│  └────────┬───────────────────────────────────────────┘  │
│           │ chrome.runtime.onMessage                     │
└───────────┼──────────────────────────────────────────────┘
            │
     ┌──────┼──────────────────────────────────────┐
     │      │                                      │
┌────▼─────────────────────┐  ┌──────▼──────────────────┐
│  CONTENT SCRIPT           │  │  POPUP UI (React)       │
│                           │  │                         │
│  ├─ Site Detection        │  │  ├─ StatusCard          │
│  │  ├─ Hand-tuned (3)     │  │  ├─ RiskMeter (SVG)     │
│  │  └─ Generic (25+)     │  │  ├─ RecentScans         │
│  ├─ Input Watching        │  │  └─ SettingsPanel       │
│  │  (debounce 300ms)      │  │     (9 layers, PII,     │
│  ├─ Enter Key Intercept   │  │      proxy, threshold)  │
│  ├─ Button Click Intercept│  │                         │
│  ├─ Warning Banner        │  └─────────────────────────┘
│  │  (Shadow DOM)          │
│  ├─ Block Modal           │  ┌──────────────────────────┐
│  ├─ Proxy Confirm Modal   │  │  OFFSCREEN DOCUMENT      │
│  ├─ Protected Banner      │  │  (AI Guard Model)        │
│  └─ Response Restoration  │  │                          │
│     (MutationObserver +   │  │  ├─ Transformers.js      │
│      TreeWalker)          │  │  ├─ ONNX Runtime Web     │
└───────────────────────────┘  │  │  (WASM SIMD+Threading) │
                               │  └─ DistilBERT INT8 ONNX │
                               │     (129.5 MB, 8 langs)   │
                               └──────────────────────────┘

사이트 어댑터 아키텍처

SiteAdapter (인터페이스)
    │
    ├─ ChatGPT Adapter (전용)     ── ProseMirror 최적화
    ├─ Claude Adapter (전용)      ── ProseMirror 최적화
    ├─ Gemini Adapter (전용)      ── Quill Editor 최적화
    │
    └─ Generic Adapter Factory    ── registry.ts 설정 기반
        ├─ Copilot
        ├─ Perplexity
        ├─ DeepSeek
        ├─ Grok
        ├─ Meta AI
        ├─ ... (25개 서비스)
        └─ Open WebUI (localhost)

새로운 AI 서비스를 추가하려면 registry.ts에 설정 객체 하나만 추가하면 됩니다:

{
  id: 'new-service',
  name: 'New AI Service',
  hostnames: ['new-ai.com'],
  inputSelectors: ['textarea', 'div[contenteditable="true"]'],
  submitSelectors: ['button[type="submit"]'],
  responseSelectors: ['.markdown', '.prose'],
  warningAnchorSelectors: ['form', 'main'],
  streamingSelectors: ['[class*="loading"]'],
}

데이터 흐름

사용자 입력
    │
    ▼ onInput (debounce 300ms)
Content Script ──SCAN_INPUT──► Service Worker
    │                              │
    │                    9-Layer Scan + PII Detect
    │                              │
    ◄──────SCAN_RESULT────────────┘
    │
    ▼ score > 0 ?
배너 표시 (Low/Medium/High/Critical)
    │
    ▼ 사용자 Send 클릭 또는 Enter
    │
    ├─ score ≥ threshold? → 차단 모달
    │
    ├─ PII Proxy 활성? → 빠른 PII 휴리스틱 체크
    │   │
    │   ▼ PII 가능성 있음
    │   Content Script ──PROXY_INPUT──► Service Worker
    │   │                                    │
    │   │                        pseudonymize() → 가명 생성
    │   │                                    │
    │   ◄──────ProxyResult──────────────────┘
    │   │
    │   ├─ Auto 모드: 자동 텍스트 교체 + 보호 배너
    │   └─ Confirm 모드: 확인 모달 → 사용자 선택
    │
    ▼ 전송 완료
    │
    ▼ LLM 응답 수신 (MutationObserver)
    │
    ▼ 스트리밍 완료 대기 (500ms)
    │
Content Script ──RESTORE_RESPONSE──► Service Worker
    │                                       │
    │                            restore() → 가명 → 원본
    │                                       │
    ◄──────restoredText────────────────────┘
    │
    ▼ DOM 텍스트 노드 업데이트 (TreeWalker)

설치 및 빌드

요구 사항

Node.js 18+
pnpm (권장) 또는 npm

개발 모드

pnpm install
pnpm dev

프로덕션 빌드

pnpm build

dist/ 폴더에 빌드 결과물이 생성됩니다.

Chrome에 설치

chrome://extensions 접속
개발자 모드 활성화 (우측 상단 토글)
압축해제된 확장 프로그램을 로드합니다 클릭
dist 폴더 선택
지원되는 AI 사이트에 접속하여 테스트

타입 체크

pnpm typecheck

설정 옵션

기본 설정 (DEFAULT_CONFIG)

{
  enabled: true,                   // 전체 활성화

  layers: {                        // 9개 탐지 레이어
    basicKeywords: true,
    jailbreak: true,
    injection: true,
    extraction: true,
    socialEngineering: true,
    koreanEvasion: true,
    encodingAttacks: true,
    multiTurn: true,
    semanticRisk: true,
  },

  pii: {                           // PII 탐지
    enabled: true,
    types: {
      korean_rrn: true,            // 주민등록번호
      credit_card: true,           // 신용카드
      email: true,                 // 이메일
      phone_kr: true,              // 한국 전화번호
      phone_intl: true,            // 국제 전화번호
      ssn: true,                   // US SSN
      passport: true,              // 여권번호
    },
  },

  piiProxy: {                      // PII 가명화
    enabled: true,
    mode: 'auto',                  // 'auto' | 'confirm'
    showNotification: true,        // 보호 완료 배너
  },

  sensitivity: 1.0,                // 감도 배수 (0.5-2.0)
  blockThreshold: 60,              // 차단 임계값 (0-100)
  language: 'auto',                // 'auto' | SupportedLocale (20개 언어)
}

Chrome Storage

키	내용	제한
`aeginel_config`	전체 설정	-
`aeginel_scan_history`	스캔 이력	최대 50건
`aeginel_stats`	통계 (totalScans, threatsBlocked)	-

점수 체계

점수 산출

최종 점수 = min(레이어 합산 × sensitivity + PII 점수, 100)

항목	계산
레이어 점수	9개 레이어의 각 점수 합산 (각 레이어별 max cap 적용)
Sensitivity	합산 점수 × sensitivity (0.5x~2.0x)
PII 점수	PII 1개 = +15, 2개+ = +30 (최대)
최종 점수	min(조정 점수 + PII 점수, 100)

위험도 등급

등급	점수 범위	배지 색상	동작
Low	0 - 19	녹색	배너 표시
Medium	20 - 39	노란색	배너 표시
High	40 - 59	주황색	배너 표시
Critical	60 - 100	빨간색	전송 차단 (기본 threshold=60)

배지 표시

확장 프로그램 아이콘에 점수와 색상이 실시간으로 표시됩니다.

사이트 어댑터

AEGINEL은 두 가지 어댑터 방식을 사용합니다:

1. 전용 어댑터 (Hand-tuned)

각 LLM 사이트의 DOM 구조에 맞게 정밀 튜닝된 어댑터입니다.

ChatGPT Adapter

항목	셀렉터
입력	`#prompt-textarea`, `div.ProseMirror[contenteditable]`, `textarea[data-id="root"]`
전송	`[data-testid="send-button"]`, `button[aria-label="Send prompt"]`, `form button[type="submit"]`
응답	`.markdown.prose`, `[data-message-author-role="assistant"] .markdown`
스트리밍	`.result-streaming`, `[data-testid="stop-button"]`

Claude Adapter

항목	셀렉터
입력	`div.ProseMirror[contenteditable]`, `div[contenteditable].is-editor-empty`, `fieldset div[contenteditable]`
전송	`button[aria-label="Send Message"]`, `button[aria-label="Send message"]`, `fieldset button:last-of-type`
응답	`div.font-claude-message`, `[data-testid="chat-message-content"]`
스트리밍	`[data-is-streaming="true"]`

Gemini Adapter

항목	셀렉터
입력	`.ql-editor[contenteditable]`, `div[contenteditable][aria-label*="prompt"]`, `rich-textarea div[contenteditable]`
전송	`button[aria-label="Send message"]`, `button.send-button`
응답	`.model-response-text`, `message-content .markdown`
스트리밍	`.streaming`, `[data-is-streaming]`

2. Generic 어댑터 (Registry-based)

registry.ts에 정의된 설정을 기반으로 자동 생성되는 범용 어댑터입니다. 각 사이트별로 다음 항목을 설정합니다:

설정 항목	설명
`id`	사이트 식별자
`name`	표시명
`hostnames`	매칭할 호스트명 배열
`pathPrefix`	경로 프리픽스 (선택, 예: `/chat`)
`inputSelectors`	입력 요소 CSS 셀렉터 배열
`submitSelectors`	전송 버튼 CSS 셀렉터 배열
`responseSelectors`	LLM 응답 컨테이너 CSS 셀렉터 배열
`warningAnchorSelectors`	경고 배너 앵커 CSS 셀렉터 배열
`streamingSelectors`	스트리밍 상태 감지 CSS 셀렉터 배열

ProseMirror 호환 텍스트 삽입

ProseMirror(ChatGPT, Claude)에서 가명화 텍스트를 올바르게 삽입하기 위해:

Selection API로 기존 텍스트 전체 선택
document.execCommand('insertText')로 프레임워크 입력 파이프라인 통과
Fallback: InputEvent (inputType: 'insertText') + compositionend 이벤트 발생
React/Next.js 상태 동기화를 위한 input, change 이벤트 추가 발생

기술 스택

범주	기술
Runtime	Chrome Extension Manifest V3
Language	TypeScript 5.6
UI Framework	React 18.3
Styling	Tailwind CSS 3.4 + Shadow DOM scoped CSS
Build	Vite 5.4 + @crxjs/vite-plugin 2.0
ML Runtime	Transformers.js 3.8 + ONNX Runtime Web (WASM SIMD)
Guard Model	DistilBERT multilingual (INT8 ONNX, 129.5MB, 8개 언어)
Testing	Vitest 4.0 (28 tests)
i18n	20개 언어 (en, es, pt, fr, de, ja, ko, zh, it, nl, ru, ar, tr, pl, vi, id, th, hi, sv, cs)

파일 구조

├── manifest.json                       # Chrome MV3 매니페스트 (28개 사이트 URL 패턴)
├── package.json                        # 의존성 및 스크립트
├── vite.config.ts                      # Vite + CRXJS 빌드 설정
├── tsconfig.json                       # TypeScript 설정
├── tailwind.config.js                  # Tailwind CSS 설정
├── postcss.config.js                   # PostCSS 설정
│
├── src/
│   ├── background/
│   │   └── service-worker.ts           # 백그라운드 서비스 워커 (메시지 핸들러, 배지)
│   │
│   ├── content/
│   │   ├── index.ts                    # 컨텐츠 스크립트 (입력 감시, 제출 가로채기)
│   │   ├── overlay/
│   │   │   ├── warning-banner.ts       # Shadow DOM 배너/모달 (4종)
│   │   │   └── styles.css              # 오버레이 전용 CSS
│   │   └── sites/
│   │       ├── base.ts                 # SiteAdapter 인터페이스 + 공통 유틸
│   │       ├── chatgpt.ts              # ChatGPT 전용 어댑터
│   │       ├── claude.ts               # Claude 전용 어댑터
│   │       ├── gemini.ts               # Gemini 전용 어댑터
│   │       ├── generic.ts              # Generic 어댑터 팩토리
│   │       └── registry.ts             # 25개 사이트 설정 레지스트리
│   │
│   ├── engine/
│   │   ├── types.ts                    # 핵심 타입 정의 (ScanResult, AeginelConfig 등)
│   │   ├── config.ts                   # 설정 머지 유틸리티
│   │   ├── detector.ts                 # 9-Layer 탐지 엔진
│   │   ├── detector.test.ts            # 탐지 엔진 테스트
│   │   ├── pii-scanner.ts             # PII 패턴 매칭 (7종, 11패턴)
│   │   ├── pii-scanner.test.ts        # PII 스캐너 테스트
│   │   ├── pii-proxy.ts              # PII 가명화 엔진 (가명 생성/복원/세션)
│   │   └── pii-proxy.test.ts         # PII Proxy 테스트 (28건)
│   │
│   ├── offscreen/
│   │   ├── offscreen.html              # Offscreen Document HTML
│   │   └── offscreen.ts               # AI Guard Model 추론 (Transformers.js + ONNX)
│   │
│   ├── popup/
│   │   ├── index.html                  # 팝업 HTML 엔트리
│   │   ├── main.tsx                    # React 엔트리 포인트
│   │   ├── App.tsx                     # 메인 앱 컴포넌트
│   │   ├── styles.css                  # Tailwind 기본 스타일
│   │   ├── components/
│   │   │   ├── StatusCard.tsx          # 상태 카드 (토글, 통계)
│   │   │   ├── RiskMeter.tsx           # SVG 게이지 (위험도)
│   │   │   ├── RecentScans.tsx         # 최근 스캔 이력
│   │   │   └── SettingsPanel.tsx       # 설정 패널 (레이어, PII, 임계값)
│   │   └── hooks/
│   │       ├── useStorage.ts           # Chrome Storage 훅
│   │       └── useMessages.ts          # 메시지 전송 훅
│   │
│   ├── shared/
│   │   ├── constants.ts               # 상수 (사이트, 스토리지 키, 제한값)
│   │   ├── messages.ts                 # 메시지 타입 정의 (13종)
│   │   └── storage.ts                  # Chrome Storage 래퍼
│   │
│   └── i18n/
│       ├── index.ts                    # i18n 엔진 (t(), setLocale(), detectLocale())
│       ├── en.json                     # English (78 키)
│       ├── ko.json                     # 한국어 (78 키)
│       └── ... (18개 추가 언어 파일)
│
├── public/
│   ├── icons/                          # 확장 프로그램 아이콘 (16/32/48/128px)
│   ├── models/
│   │   └── guard/                      # AI Guard Model 파일
│   │       ├── model_quantized.onnx    # INT8 양자화 ONNX 모델 (129.5MB)
│   │       ├── tokenizer.json          # DistilBERT WordPiece vocab (2.8MB)
│   │       ├── config.json             # 모델 아키텍처 + 레이블 맵
│   │       └── labels.json             # AEGINEL 레이블 인덱스 (7종)
│   └── _locales/                       # Chrome i18n (en, ko)
│
├── data/
│   └── training/                       # Guard Model 학습 파이프라인
│       ├── train_guard.py              # 다중 레이블 분류기 학습 스크립트
│       ├── export_onnx.py              # ONNX 변환 + INT8 양자화 스크립트
│       └── aegis_guard_training_multilingual.jsonl  # 학습 데이터 (188K 샘플)
│
├── docs/
│   └── AEGINEL_Guard_Model_Research.md # Guard Model 연구 보고서
│
└── dist/                               # 빌드 결과물

다국어 지원 (i18n)

외부 라이브러리 없이 자체 구현한 경량 i18n 엔진으로 20개 언어를 지원합니다.

지원 언어

#	코드	언어	#	코드	언어
1	`en`	English	11	`ru`	Русский
2	`es`	Español	12	`ar`	العربية
3	`pt`	Português	13	`tr`	Türkçe
4	`fr`	Français	14	`pl`	Polski
5	`de`	Deutsch	15	`vi`	Tiếng Việt
6	`ja`	日本語	16	`id`	Bahasa Indonesia
7	`ko`	한국어	17	`th`	ไทย
8	`zh`	中文	18	`hi`	हिन्दी
9	`it`	Italiano	19	`sv`	Svenska
10	`nl`	Nederlands	20	`cs`	Čeština

i18n 엔진 (`src/i18n/index.ts`)

API	설명
`t(key, params?)`	dot-path 키로 번역 문자열 반환. `t('settings.title')` → `"설정"` / `"Settings"`
`t(key, { count })`	`{{param}}` 보간 지원. `t('proxy.protected', { count: 3 })` → `"3개의 개인정보가 보호되었습니다"`
`setLocale(locale)`	활성 언어 설정. `'auto'` 시 브라우저 언어 자동 감지
`detectLocale()`	`navigator.language` 기반 자동 감지
`getLocale()`	현재 활성 언어 코드 반환
`LANGUAGE_OPTIONS`	드롭다운용 `{ code, label }[]` 배열

번역 범위

각 언어 파일은 78개 키를 포함하며, 다음 영역을 커버합니다:

영역	키 예시	설명
`guard`	`AEGINEL Guard`	앱 제목
`status.*`	`protected`, `disabled`, `noSite`	상태 표시
`stats.*`	`scans`, `blocked`, `piiProtected`	통계 라벨
`risk.*`	`low`, `medium`, `high`, `critical`	위험도 등급
`history.*`	`title`, `empty`, `clean`	스캔 이력
`settings.*`	`title`, `pii`, `threshold`, `layers`	설정 패널
`settings.layerNames.*`	9개 탐지 레이어 이름	레이어 토글
`banner.*`	`detected`, `blocked`, `goBack`, `sendAnyway`	경고/차단 UI
`categories.*`	10개 위협 카테고리	카테고리명
`proxy.*`	`protected`, `confirmTitle`, `confirm`, `skip`	PII Proxy UI

언어 자동 감지

language: 'auto' 설정 시:

navigator.language 에서 언어 코드 추출 (예: ko-KR → ko)
지원 언어 목록에서 매칭
매칭 실패 시 영어(en)로 폴백
zh-*, pt-* 등 지역 변형은 기본 코드로 매핑

폴백 체인

현재 언어 → 영어(en) → 키 자체 반환

번역이 누락된 키는 자동으로 영어 번역을 사용하며, 영어에도 없으면 키 문자열을 그대로 반환합니다.

테스트

# 전체 테스트 실행
npx vitest run

# 워치 모드
npx vitest

# 커버리지
npx vitest run --coverage

테스트 커버리지 (28건)

테스트 그룹	건수	내용
pseudonymize	6	7종 PII 각각 가명화 + PII 없는 경우
multiple PII	2	복합 PII 2-3개 동시 처리
restore	4	가명 복원, 복수 가명 복원, 미존재 매핑, 미포함 가명
session isolation	2	세션 간 교차 복원 불가, 세션 삭제
consistency	1	동일 PII 반복 시 같은 가명 재사용
format preservation	5	RRN 형식, 전화번호 대시, SSN 형식, 이메일 형식, 여권 길이
config respect	2	PII 비활성, 특정 타입 비활성
getTotalProtected	2	전체 보호 수 추적, 세션 삭제 시 감소
edge cases	4	빈 문자열, PII만 있는 텍스트, 비PII 텍스트 보존, 빈 텍스트 복원

라이선스

AEGINEL는 주식회사 야타브 (YATAV Inc.) 가 개발한 AI 보안 기술이며, 듀얼 라이선스 모델로 오픈소스 공개됩니다.

사용 주체	라이선스	비용	조건
개인 / 비상업적 사용	AGPL-3.0	무료	수정 시 소스 공개 의무
기업 / 상업적 사용	Commercial License	유료	별도 계약 필요

개인 사용 (AGPL-3.0)

개인 개발자, 학생, 연구자, 비영리 단체 등 비상업적 목적의 사용은 GNU Affero General Public License v3.0 하에 무료로 제공됩니다.

모든 기능(9-Layer 탐지 엔진, PII Proxy, 20개 언어 지원 등) 제한 없이 사용 가능
소스 코드 자유 열람, 수정, 재배포 가능
수정한 코드를 배포하거나 네트워크 서비스로 제공할 경우 동일 라이선스(AGPL-3.0)로 소스 공개 의무
개인 프로젝트, 오픈소스 프로젝트, 교육 및 연구 목적 사용 포함

기업 사용 (Commercial License)

기업, 상업적 서비스, 또는 AGPL-3.0의 소스 공개 의무를 원하지 않는 경우 상용 라이선스 구매가 필요합니다.

AGPL-3.0 소스 공개 의무 면제
자사 제품 및 서비스에 통합하여 상업적 배포 가능
우선 기술 지원 및 SLA 보장
커스텀 사이트 어댑터 개발 지원
전용 온보딩 및 컨설팅
엔터프라이즈 대시보드 및 관리 콘솔

상용 라이선스 문의: contact@yatav.com

FAQ

질문	답변
개인이 무료로 사용해도 되나요?	네. AGPL-3.0 조건 하에 모든 기능을 무료로 사용할 수 있습니다.
스타트업도 무료인가요?	상업적 목적으로 사용하거나 소스 비공개 배포가 필요한 경우 상용 라이선스가 필요합니다.
수정 없이 개인적으로 설치만 하면?	소스 공개 의무 없이 자유롭게 사용 가능합니다.
사내에서 수정 후 직원에게만 배포하면?	기업의 상업적 활동에 해당하므로 상용 라이선스가 필요합니다.
오픈소스 프로젝트에 포함하려면?	AGPL-3.0 호환 라이선스의 프로젝트라면 자유롭게 포함할 수 있습니다.
새로운 AI 서비스를 추가하고 싶으면?	`registry.ts`에 설정 객체를 추가하고 `manifest.json`에 URL 패턴을 추가하면 됩니다.

This software is licensed under the AGPL-3.0 for non-commercial use. Commercial use requires a separate license. See above for details.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github/workflows		.github/workflows
dashboard		dashboard
docs		docs
landing		landing
public		public
rules		rules
scripts		scripts
src		src
tests		tests
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
STORE_LISTING.md		STORE_LISTING.md
USAGE.md		USAGE.md
manifest.json		manifest.json
package.json		package.json
playwright.config.ts		playwright.config.ts
pnpm-lock.yaml		pnpm-lock.yaml
postcss.config.js		postcss.config.js
tailwind.config.js		tailwind.config.js
tsconfig.json		tsconfig.json
tsconfig.test.json		tsconfig.test.json
vite.config.ts		vite.config.ts
vitest.config.ts		vitest.config.ts

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