Zero Trust 원칙을 Copilot 배포에 적용하기

By Mirko Peters · 2026-08-13

팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 많은 조직이 생성형 인공지능 도입에 박차를 가하는 가운데, Microsoft 365 Copilot 같은 도구는 근본적으로 s…

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팟캐스트 컴패니언 블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! 많은 조직이 생성형 인공지능을 앞다투어 도입하면서, Microsoft 365 Copilot과 같은 도구는 업무 데이터와 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 그러나 이처럼 전례 없는 생산성을 누리려면 디지털 환경을 보호하는 방식을 근본적으로 다시 생각해야 합니다. 이번 글에서는 최근 나눈 대화를 바탕으로, 기본적인 보안 프레임워크가 AI 도입을 어떻게 안전하게 뒷받침할 수 있는지 살펴보겠습니다. 업계 전문가와 함께 이러한 개념을 더 깊이 다룬 내용은 관련 에피소드 Peter Rising [Microsoft]과 함께하는 Copilot 보안을 위한 Microsoft Purview를 꼭 확인해 주십시오.

Zero Trust와 Copilot 배포 소개

테넌트에 AI 어시스턴트를 도입하면, 사실상 자동화된 에이전트에게 사용자가 볼 수 있는 모든 정보에 대한 대화형 접근 권한을 주는 것과 같습니다. 적절한 가드레일이 없다면 생성형 AI의 강력한 기능은 빠르게 위험 요소가 될 수 있으며, 과도하게 공유된 파일, 레거시 권한 공백, 민감한 데이터가 권한 없는 사용자에게 노출될 수 있습니다. 바로 이 지점에서 Zero Trust 보안 모델은 선택이 아닌 필수가 됩니다. Zero Trust는 기업 네트워크 내부의 모든 것을 기본적으로 신뢰하지 않고, 모든 트랜잭션을 지속적으로 검증하며, 접근을 필요한 최소한으로 제한하고, 언제든 침해가 발생할 수 있다는 가정 아래 운영하도록 합니다. Microsoft 365 Copilot 배포에 이 프레임워크를 적용하면 혁신이 보안을 앞질러 나가는 일을 막을 수 있습니다.

핵심 원칙 이해하기: 명시적 검증, 최소 권한, 침해 가정

AI 기반 업무 환경을 안전하게 보호하려면, Zero Trust의 세 가지 핵심 축을 중심으로 전략을 세워야 합니다.

• 명시적 검증: 사용자 ID, 위치, 디바이스 상태, 서비스 또는 워크로드, 데이터 분류, 이상 징후를 포함해 사용 가능한 모든 데이터 포인트를 기준으로 항상 인증하고 권한을 부여합니다. Copilot의 경우, AI에 프롬프트를 입력하는 사용자와 조회되는 기본 데이터 소스가 모두 엄격하게 인증되고 검증되도록 하는 것을 의미합니다.
• 최소 권한 액세스: JIT(Just-In-Time) 및 JEA(Just-Enough-Access) 모델, 위험 기반 적응형 정책, 데이터 보호를 통해 사용자 액세스를 제한합니다. Copilot에서는 AI가 사용자의 권한을 그대로 상속하기 때문에 이 원칙이 특히 중요합니다. 사용자가 과도한 권한을 가지고 있다면, Copilot은 기존 파일 검색에서는 본래 볼 수 없었어야 할 데이터도 기꺼이 종합하여 보여 줄 것입니다.
• 침해 가정: 네트워크, 사용자, 디바이스, 애플리케이션 인식 기준으로 액세스를 분할하여 영향 범위(blast radius)를 최소화합니다. 종단 간 암호화를 적용하고, 분석을 활용해 가시성을 확보하고 위협 탐지를 강화하며 방어 체계를 지속적으로 개선합니다. AI를 도입할 때는 민감한 쿼리나 악의적인 프롬프트 인젝션이 발생할 수 있다고 가정하고, 이상 징후를 즉시 포착하고 완화할 수 있도록 강력한 모니터링과 감사 체계가 필요합니다.

생성형 AI 시대의 AI 위험 요소

생성형 AI 도구를 기업 생태계에 도입하면, 기존의 보안 경계로는 대응하기 어려운 독특한 보안 과제가 생깁니다. 이러한 위험을 이해하는 것이 효과적인 완화 전략을 수립하는 첫걸음입니다.

데이터 보안 위협은 기업 리더들이 가장 우려하는 문제입니다. 대부분의 클라우드 환경에서는 과도한 권한 부여가 만연해 있어, 비즈니스에 중요한 파일이 노출될 위험에 놓여 있습니다. 사용자가 AI 어시스턴트와 상호작용할 때, 보안이 취약한 문서 저장소는 민감한 인사 기록, 재무 스프레드시트, 또는 독점 소스 코드가 요약되어 가벼운 채팅 인터페이스에서 그대로 제공되는 결과로 이어질 수 있습니다. 더 나아가, 부적절한 API 연동, 모니터링되지 않는 섀도 AI 사용, 또는 모델이 안전 필터를 우회하도록 속이기 위해 설계된 고도의 프롬프트 인젝션 공격을 통해서도 데이터 유출이 발생할 수 있습니다.

이러한 기술적 위험에 더해 규정 준수 문제도 겹쳐 나타납니다. 기업은 데이터 프라이버시, 데이터 상주, 윤리적 AI 사용과 관련된 엄격한 지역 및 업계 규정을 준수해야 합니다. 생성형 AI는 방대한 양의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하므로, 전문 도구 없이는 깔끔한 감사 추적을 유지하기가 매우 어렵습니다. 또한 내부자 위험은 기하급수적으로 커집니다. 직원이 실수로 기밀 지식재산을 외부 AI 프롬프트에 붙여 넣을 수도 있고, 권한이 과도한 자율 에이전트가 충분한 사람의 감독 없이 민감한 운영 기록을 수정할 수도 있습니다.

AI 보안을 위한 Microsoft Purview의 핵심 기능

다행히 이러한 복잡한 문제를 보호 장치 없이 감당할 필요는 없습니다. Microsoft Purview는 조직이 멀티클라우드 환경 전반에서 데이터 자산을 탐색하고, 보호하고, 관리할 수 있도록 설계된 포괄적이고 통합된 데이터 거버넌스 플랫폼입니다.

Purview의 AI 보안 기능의 중심에는 민감도 레이블이 있습니다. 이 레이블을 사용하면 비즈니스 영향과 민감도 수준에 따라 문서, 이메일, 채팅을 분류할 수 있습니다. Purview를 Microsoft 365 Copilot과 통합하면 AI는 이러한 레이블을 존중합니다. 문서에 '기밀 높음'이 표시되어 있으면 Copilot은 해당 보호 설정을 그대로 상속하여, 권한이 없는 사용자에게 콘텐츠가 노출되거나 요약되지 않도록 합니다.

데이터 손실 방지(DLP)는 또 하나의 핵심 기능입니다. Purview DLP 정책은 Microsoft 365 서비스 전반의 콘텐츠를 실시간으로 검사합니다. 사용자가 Copilot 프롬프트에 제한된 데이터를 입력하려고 하거나, Copilot이 조직 정책을 위반하는 민감한 정보를 포함한 출력을 생성하면, 시스템은 해당 작업을 즉시 차단할 수 있습니다. 강력한 데이터 수명 주기 관리, 감사 로깅, eDiscovery 기능과 결합되어, Purview는 조직이 AI 상호 작용 전반에 대해 완전한 가시성과 통제력을 유지하도록 보장합니다.

Copilot 보안을 위한 Microsoft Purview 구성

이론을 실제로 적용하려면 Microsoft Purview 환경을 체계적으로 구성해야 합니다. 이러한 통제 기능을 올바르게 구현하면 Copilot 도입이 첫날부터 안전하고 규정을 준수하게 됩니다.

먼저 SharePoint 및 OneDrive 리포지터리 전반에서 민감도 레이블을 사용하도록 설정하십시오. 이 기초 단계가 없으면 Copilot이 적절한 메타데이터 분류가 없는 암호화되었거나 민감한 파일에 접근할 수 있습니다. 다음으로, AI용 DSPM(Data Security Posture Management)을 활용하여 관리되지 않는 민감한 데이터를 자동으로 찾아내고, 클릭 한 번으로 적용할 수 있는 규정 준수 권장 사항을 적용하십시오. 기업 채팅 환경을 모니터링하고 규제 대상 데이터 유형의 무단 전송을 차단하도록 강력한 DLP 정책을 구성하십시오.

모니터링도 그만큼 중요합니다. Copilot 대시보드와 Purview 감사 로그를 활용하여 사용자 채택 지표, 프롬프트 기록, 데이터 액세스 이벤트를 추적하십시오. 이 도구들은 보안 팀이 이상 징후를 발견하고, 내부자 위험을 조사하며, 시간이 지남에 따라 거버넌스 정책을 개선하는 데 도움이 되는 중요한 텔레메트리를 제공합니다. 마지막으로, 기술 구성과 함께 포괄적인 사용자 교육 및 인식 프로그램을 병행하십시오. 직원에게 안전한 프롬프트 작성법, 섀도 AI의 위험, 민감한 데이터를 책임감 있게 다루는 것의 중요성을 교육하면 보안 중심의 조직 문화를 구축할 수 있습니다.

실제 사례: 실무에서의 Microsoft Purview

여러 산업 분야의 조직들이 이미 Microsoft Purview를 활용하여 AI 배포를 보호하고 핵심 자산을 지키고 있습니다. 금융 서비스 분야에서는 British Columbia Investment Management Corporation(BCI)과 같은 기관이 Purview의 데이터 보호 및 감사 도구와 함께 제로 트러스트 아키텍처를 사용하여 빠른 기술 혁신과 엄격한 규제 준수의 균형을 맞추고 있습니다.

의료 분야에서는 HIPAA와 같은 엄격한 프레임워크에 따라 보호 대상 건강 정보(PHI)를 안전하게 관리해야 합니다. Microsoft Purview를 Copilot과 통합하면 의료 제공자는 환자 데이터를 자동으로 분류하고, 규정 준수 보고를 간소화하며, AI 도구가 승인된 진료 기록만 표시하도록 보장할 수 있습니다. 마찬가지로 제조 기업은 CAD 설계 및 엔지니어링 공식과 같은 귀중한 지식재산을 보호하기 위해 Purview를 사용합니다. 엄격한 데이터 세분화, 다단계 인증, 자동화된 DLP 정책을 적용하여 독점 파일이 생성형 AI 모델에 의해 인덱싱되거나 노출되지 않도록 합니다.

지속적인 AI 거버넌스를 위한 모범 사례

Copilot 배포의 보안은 한 번 끝내는 프로젝트가 아니라 지속적으로 이어가야 하는 운영 과제입니다. AI 활용이 발전함에 따라 강력한 보안 태세를 유지하려면 다음과 같은 기본 모범 사례를 따르십시오.

• 정책을 정기적으로 검토하십시오: 기술과 위협 환경은 빠르게 변합니다. IT, 보안, 법무, 사업부 담당자로 구성된 교차 부서 팀과 함께 민감도 레이블, DLP 규칙, 액세스 정책을 분기별로 검토하도록 일정을 잡으십시오.
• 부서 간 협업을 강화하십시오: 조직 내 사일로를 허물어야 합니다. 보안 전문가, 규정 준수 담당자, AI 관리자가 함께 작업하여 모든 Microsoft 및 멀티 클라우드 워크로드에 걸쳐 일관된 데이터 거버넌스 프레임워크를 수립하도록 하십시오.
• 위험 관리를 자동화하십시오: 가능한 한 자동화를 활용하십시오. 실시간 모니터링, 자동화된 정책 적용, AI 기반 보안 태세 관리를 사용하여 과다 공유를 탐지하고, 수동 개입에만 의존하지 않고 즉시 위험을 완화하십시오.

자주 묻는 질문

Microsoft Purview는 Copilot을 어떻게 보호합니까?

Microsoft Purview는 통합된 데이터 검색, 분류, 보호 제어 기능을 제공합니다. 민감도 레이블과 실시간 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 적용하여 Purview는 Copilot이 조직의 보안 경계를 준수하고, 사용자가 명시적으로 볼 권한이 있는 데이터에만 액세스하도록 보장합니다.

Microsoft Purview를 사용하여 Copilot 활동을 모니터링할 수 있습니까?

예. Purview에는 강력한 감사 기능, 포괄적인 활동 로그, 전용 분석 대시보드가 포함되어 있어, 보안 팀이 Copilot 상호 작용, 프롬프트 기록, 데이터 액세스 이벤트, 도입 지표를 추적할 수 있습니다.

민감도 레이블로 보호할 수 있는 데이터 유형은 무엇입니까?

민감도 레이블은 Word 문서, Excel 스프레드시트, PowerPoint 프레젠테이션, 이메일, Microsoft Teams 채팅, SharePoint 및 OneDrive에 저장된 파일 등 다양한 자산에 적용할 수 있습니다.

DLP 정책은 Microsoft 365 Copilot과 어떻게 상호 작용합니까?

DLP 정책은 콘텐츠를 실시간으로 검사합니다. 사용자가 Copilot을 통해 기업 규정 준수 규칙을 위반하는 민감한 정보를 처리하거나 공유하려고 하면, 시스템이 작업을 일시 중지하거나 차단하여 실수로 인한 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

안전한 Copilot 배포를 위해 사용자 교육이 필요합니까?

물론입니다. 기술적 통제만으로는 사람의 실수를 막을 수 없습니다. 역할별 맞춤 교육을 정기적으로 시행하면 직원들이 프롬프트 주입, 섀도 AI의 위험성과 올바른 데이터 처리 방법을 제대로 이해할 수 있습니다.

Purview를 통해 제로 트러스트 원칙을 구현하는 것은 생성형 AI의 혁신적인 힘을 활용하면서도 기업 데이터를 안전하고 규정을 준수하도록 유지하는 가장 효과적인 방법입니다. 명시적 검증, 최소 권한 액세스, 침해 가정(assume breach) 사고방식을 결합하면 현대적인 생산성을 위한 탄탄한 기반을 구축할 수 있습니다. 이 주제를 더 깊이 살펴보고 실제 배포 전략에 대한 전문가의 통찰을 듣고 싶다면, 관련 에피소드 Microsoft Purview for Copilot Security with Peter Rising [Microsoft]를 들어 보십시오.