class LeakDetector(Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.sensitive_patterns = {}
        self.detection_rules = {}
        self.leak_attempts = {}

    def detect_sensitive_data(self, flow):
        """
        네트워크 트래픽에서 민감한 정보를 탐지합니다.
        
        Args:
            flow (dict): 네트워크 플로우 데이터
        """
        try:
            # 패킷 데이터 추출
            packet_data = self.extract_packet_data(flow)
            
            # 민감 정보 패턴 검사
            for pattern_name, pattern in self.sensitive_patterns.items():
                matches = self.search_pattern(packet_data, pattern)
                if matches:
                    self.handle_sensitive_data_detection(flow, pattern_name, matches)
                    
            # 데이터 유출 시도 검사
            if self.is_data_leak_attempt(flow):
                self.handle_leak_attempt(flow)
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"민감 정보 탐지 실패: {str(e)}")

def is_data_leak_attempt(self, flow):
    """
    데이터 유출 시도를 감지합니다.
    
    Args:
        flow (dict): 네트워크 플로우 데이터
    
    Returns:
        bool: 유출 시도 여부
    """
    try:
        # 대용량 데이터 전송 확인
        if self.is_large_data_transfer(flow):
            return True
            
        # 비정상적인 프로토콜 사용 확인
        if self.is_suspicious_protocol(flow):
            return True
            
        # 암호화되지 않은 민감 데이터 전송 확인
        if self.is_unencrypted_sensitive_data(flow):
            return True
            
        # 비정상적인 시간대 통신 확인
        if self.is_off_hours_communication(flow):
            return True
            
        return False
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"유출 시도 감지 실패: {str(e)}")
        return False

def apply_prevention_policy(self, flow):
    """
    데이터 유출 방지 정책을 적용합니다.
    
    Args:
        flow (dict): 네트워크 플로우 데이터
    
    Returns:
        dict: 정책 적용 결과
    """
    try:
        result = {
            'blocked': False,
            'action_taken': None,
            'reason': None
        }
        
        # 유출 시도 확인
        if self.is_data_leak_attempt(flow):
            # 정책에 따른 조치
            if self.should_block_flow(flow):
                self.block_flow(flow)
                result['blocked'] = True
                result['action_taken'] = 'block'
                result['reason'] = 'data_leak_attempt'
            else:
                self.log_flow(flow)
                result['action_taken'] = 'log'
                result['reason'] = 'suspicious_activity'
                
        return result
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"방지 정책 적용 실패: {str(e)}")
        return None

def update_sensitive_patterns(self, new_patterns):
    """
    민감 정보 패턴을 업데이트합니다.
    
    Args:
        new_patterns (dict): 새로운 패턴
    """
    try:
        for pattern_name, pattern in new_patterns.items():
            # 패턴 유효성 검사
            if self.validate_pattern(pattern):
                self.sensitive_patterns[pattern_name] = pattern
                
        # 패턴 저장
        self.store_patterns()
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"패턴 업데이트 실패: {str(e)}")

def search_pattern(self, data, pattern):
    """
    데이터에서 패턴을 검색합니다.
    
    Args:
        data (str): 검색할 데이터
        pattern (str): 검색할 패턴
    
    Returns:
        list: 검색 결과
    """
    try:
        matches = []
        
        # 정규식 패턴 검색
        if isinstance(pattern, str):
            matches = re.finditer(pattern, data)
        # 머신러닝 기반 패턴 검색
        elif isinstance(pattern, dict):
            matches = self.ml_pattern_search(data, pattern)
            
        return [match.group() for match in matches]
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"패턴 검색 실패: {str(e)}")
        return []

def store_detection_results(self, results):
    """
    탐지 결과를 저장합니다.
    
    Args:
        results (dict): 저장할 탐지 결과
    """
    try:
        self.db.set('leak_detection_results', json.dumps(results))
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"탐지 결과 저장 실패: {str(e)}")

def search_detection_results(self, query):
    """
    탐지 결과를 검색합니다.
    
    Args:
        query (dict): 검색 쿼리
    
    Returns:
        list: 검색 결과
    """
    try:
        results = []
        detection_results = json.loads(self.db.get('leak_detection_results'))
        
        for flow_id, result in detection_results.items():
            if self._matches_query(result, query):
                results.append(result)
                
        return results
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"탐지 결과 검색 실패: {str(e)}")
        return []

def compile_patterns(self):
    """
    정규식 패턴을 컴파일합니다.
    """
    try:
        for pattern_name, pattern in self.sensitive_patterns.items():
            if isinstance(pattern, str):
                self.sensitive_patterns[pattern_name] = re.compile(pattern)
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"패턴 컴파일 실패: {str(e)}")

def cache_detection_results(self, results, ttl=3600):
    """
    탐지 결과를 캐시합니다.
    
    Args:
        results (dict): 캐시할 탐지 결과
        ttl (int): 캐시 유효 시간(초)
    """
    try:
        self.redis.setex('leak_detection_cache', ttl, json.dumps(results))
    except Exception as e:
        self.logger.error(f"탐지 결과 캐싱 실패: {str(e)}")