AI 유출방지, DLP가 만능?…과도한 오탐·효율저하 피하려면

AI 요약

생성형 AI 활용 확산으로 임직원이 내부 문서나 고객 정보, 재무 자료 등을 외부 협업 도구나 AI 챗봇에 입력하면 기업 기밀이 유출될 수 있어 데이터 유출방지(DLP) 솔루션의 중요성이 커지고 있다고 가트너 보고서는 지적했습니다. 보고서는 DLP 도입에서 흔히 저지르는 세 가지 실수로 모든 것을 보호하려는 광범위한 정책으로 인한 오탐과 업무 차단, DLP를 일회성 프로젝트로 보는 태도, 기본 보안 체계 미비 상태에서 DLP에 과도한 기대를 거는 점을 꼽고 가격표·계약서·인수합병 문서·재무 보고서처럼 사업 손실이나 법적 책임을 초래할 수 있는 데이터를 우선 대상으로 삼고 유출 우려가 큰 채널을 중심으로 설계할 것을 권고했습니다. 또한 초기에는 1~2개 채널에서 모니터링 전용으로 정상 행위와 위험 행위를 구분한 뒤 탐지 정확도가 확보되면 경고·차단으로 전환하고 데이터 탐색·분류·라벨링, 소유권 정리, 최소 권한 원칙 등 기본 보안 체계를 먼저 마련해야 한다고 강조했습니다.