AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어(context-preserving data layer)는 그대로는 환경 밖으로 내보낼 수 없는 민감한 운영 데이터를 AI 모델이 쓸 수 있게 해 주는 계층입니다. 원본 값은 환경 안에 머물고, 모델에는 추론에 필요한 구조와 관계, 의미를 유지한 DP 기반 문맥 보존형 대체어가 전달되며, 쓸 수 있는 결과는 환경 내부의 protected mapping layer를 통해 다시 복원됩니다.
핵심은 데이터가 쓸 수 있는 상태로 남는다는 점입니다. 마스킹·리댁션·DLP는 입력을 안전하게 두지만 모델에 필요한 맥락을 없애 출력을 쓰기 어렵게 만듭니다. 컨텍스트 보존 데이터 레이어는 업무를 그대로 살려, 모델이 protected working version 위에서 동작하고 결과가 원래 업무 형태로 돌아옵니다.
결과는 차분 프라이버시를 역산하는 방식이 아니라 환경 내부의 결정적(deterministic) 매핑으로 복원되므로, 모든 값을 완벽히 되돌린다는 주장은 아닙니다. 원본 값과 복원 매핑은 고객 환경 밖으로 나가지 않습니다.