Microsoft 365 Copilot: 보안 및 규정 준수 필수 가이드

By Mirko Peters · 2026-03-15 · Updated 2026-03-24

Microsoft 365의 생성형 AI 코파일럿에 대한 보안 및 규정 준수를 살펴보세요. Microsoft Copilot을 관리하고, 데이터를 보호하며, 규정 준수 요구 사항을 충족하는 방법을 알아봅니다.

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솔직히 말해서, 비즈니스 분야의 AI는 빠르게 발전하고 있으며 Microsoft Copilot도 그 중심에 있습니다. 미국 내 조직들이 생산성을 크게 높이기 위해 Copilot을 점점 더 많이 도입하고 있지만, 이로 인해 IT 팀과 규정 준수 팀은 세부 사항을 꼼꼼히 살펴봐야 하는 상황입니다. Copilot은 단순한 기능 추가가 아닙니다. 기업 데이터에 접근하고, 민감한 정보를 드러낼 수 있으며, 복잡한 규제 환경 안에서 작동하는 AI 어시스턴트입니다.

규정은 매주 바뀌고 있으므로, 모든 기업은 Copilot의 규정 준수 요구 사항을 현실적으로 직시해야 합니다. 단순히 체크리스트의 항목 하나를 채우는 문제가 아닙니다. Copilot은 데이터 보안, 감사, 책임 있는 AI에 대해 새로운 관점을 요구합니다. 이 가이드에서는 미국 규제 체계라는 복잡한 환경에서 Copilot을 보호하고, 관리하고, 감사하기 위한 실용적이고 위험 중심의 전략을 자세히 살펴봅니다. 여기에는 많은 것이 걸려 있으니, 이를 여러분에게 유리하게 활용해 보겠습니다.

Microsoft 365 Copilot을 평가하고 계신다면, 특히 규제가 엄격한 환경이라면 다음의 놀라운 사실들이 중요한 기능과 microsoft copilot 규정 준수 고려 사항을 잘 보여 줍니다.

1. Copilot은 테넌트 데이터 경계를 존중합니다: Copilot은 조직의 Microsoft 365 데이터를 활용해 응답을 생성하며, 기본적으로 테넌트 콘텐츠로 Microsoft 모델을 학습시키지 않습니다. 이를 통해 데이터 거주성을 유지하고 규제 대상 데이터의 위험을 줄일 수 있습니다.
2. 관리 센터에 세부적인 규정 준수 제어 기능이 내장되어 있습니다: 관리자는 데이터 손실 방지(DLP), eDiscovery, 보존 레이블, 액세스 제어를 Copilot 상호 작용에 특별히 적용할 수 있으며, 이를 통해 조직 정책을 시행하고 감사 추적을 확보할 수 있습니다.
3. 민감한 데이터는 여러 계층에서 필터링됩니다: Copilot은 콘텐츠 분류, 암호화, 정책 시행을 Microsoft Purview 기능과 결합하여 프롬프트와 응답에서 민감한 정보를 차단하거나 수정합니다. 대화형으로 느껴지는 도구에서 이런 기능이 있다는 점이 놀라울 수 있습니다.
4. Copilot 활동은 조사를 위해 감사 및 기록할 수 있습니다: 모든 Copilot 쿼리와 응답을 로그에 기록하여 포렌식 검토와 규정 준수 보고에 활용할 수 있으며, 이를 통해 규제 증빙 및 감독 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
5. 모델 동작은 프롬프트와 안전 경계로 제한할 수 있습니다: 기술적 제어 외에도 관리자는 가드레일과 프롬프트 필터를 구성하여 금지된 출력(예: 규제 대상 금융 조언 또는 개인 데이터 노출)의 생성을 막을 수 있으며, 이를 통해 Copilot 사용을 내부 규정 준수 체계에 맞출 수 있습니다.

Microsoft Copilot 보안 및 규정 준수 프레임워크 설명

Microsoft Copilot은 외부에서 들어온 도구가 아니라 Microsoft 365 생태계에 직접 통합되도록 설계되었으며, Microsoft 엔터프라이즈 플랫폼에서 기대할 수 있는 수준의 보안 기반을 갖추고 있습니다. 다만 Copilot은 기존 앱과 여러 면에서 다르므로, 기존의 보안 통제만으로 충분하다고 가정하는 것은 충분하지 않습니다.

Copilot의 보안 및 규정 준수 프레임워크는 다층 방어(defense in depth)를 기반으로 합니다. 출발점은 엔터프라이즈급 데이터 보호로, 암호화, 테넌트 격리, 처음부터 개인정보 보호를 고려한 설계가 여기에 해당합니다. Microsoft는 여기서 멈추지 않고, Copilot에 역할 기반 액세스 제어와 기업 ID 공급자와의 긴밀한 인증 연동도 함께 제공하여 적절한 사용자만 허용된 정보를 볼 수 있도록 합니다.

기업 독자에게 중요한 것은 거버넌스와 정책 시행이 AI 계층까지 어떻게 전달되는지 이해하는 것입니다. Copilot은 Microsoft 365에서 설정한 정보 관리, 보존, DLP 정책을 활용하고 확장합니다. 관리자는 경계를 설정하고, 로그를 모니터링하며, AI 활동을 조직의 가드레일에 맞출 수 있습니다. 무법지대는 허용되지 않습니다.

다음 하위 섹션에서 데이터 보호, 액세스 제어, 거버넌스가 어떻게 맞물리는지 살펴보겠습니다. Copilot의 보안은 주행하는 교통보다 여러분이 구축하는 도로와 더 밀접한 관계가 있습니다. 이제 자세히 알아볼 준비가 되셨나요?

Copilot의 데이터 보호 및 정보 보안 조치

1. 모든 단계에서의 암호화: Copilot이 액세스하거나 생성하는 데이터는 전송 중이든 저장 중이든 항상 암호화됩니다. Microsoft는 저장 데이터와 전송 데이터 모두에 강력한 암호화 프로토콜을 사용하므로, 클라우드 안에서 데이터가 오가는 동안 노출될 것을 걱정하지 않으셔도 됩니다.
2. 테넌트 데이터 격리: Copilot은 회사 데이터를 다른 조직의 데이터와 절대 섞지 않습니다. 각 조직의 데이터는 Microsoft 365 플랫폼에 내장된 강화된 경계로 다른 테넌트와 분리되어 자체 영역에 보관됩니다. 이를 통해 테넌트 간 데이터 유출 위험을 줄이고 내부 규정 준수 태세를 강화할 수 있습니다.
3. 민감도 레이블 및 데이터 분류: Copilot은 Microsoft Purview 민감도 레이블을 인식하고 존중합니다. 어떤 항목을 기밀로 레이블링하면 Copilot도 이를 따릅니다. 즉, AI가 생성하는 응답과 파일 액세스가 조직의 레이블링 및 거버넌스 규칙을 그대로 따릅니다. 놓치기 쉬운 위험이 하나 줄어드는 셈입니다.
4. 엔터프라이즈 데이터 보안 및 설계 단계부터의 개인 정보 보호: Copilot은 처음부터 개인 정보 보호를 염두에 두고 설계되었습니다. Microsoft는 코딩, 테스트, 배포 전 과정에 설계 기반 개인 정보 보호(privacy-by-design) 원칙을 적용하고, 보안 표준 충족 여부를 정기적으로 감사합니다.
5. 고급 위협 보호: Copilot의 플랫폼은 Microsoft Defender 및 엔터프라이즈 보안 통합 기능의 혜택을 받아, 선제적인 위협 검사를 수행하고 악성 코드를 즉시 차단합니다. 여기에 견고한 거버넌스 전략을 더하면 AI 에이전트에 고유한 위험에도 대응할 수 있습니다.
6. 지속적인 모니터링 및 감사 로깅: Copilot과의 모든 상호 작용은 Microsoft 365의 규정 준수 도구를 통해 기록하고 모니터링할 수 있습니다. 이는 감사 과정에서 규정 준수를 입증하고, 승인되지 않았거나 위험한 동작을 빠르게 식별하는 데 필수적입니다.

Microsoft Purview를 기반으로 모든 단계에서 데이터 보안을 분류, 모니터링, 시행할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 결론적으로, Copilot의 보안은 나중에 덧붙인 기능이 아니라 처음부터 내장되어 있으며, 모든 AI 상호 작용에 Microsoft 클라우드의 역량을 제공합니다.

Copilot을 위한 액세스 제어 및 인증 시스템

1. 역할 기반 액세스 제어(RBAC): Copilot은 조직의 역할과 권한을 기준으로 동작하며, 사용자에게 업무와 일치하는 데이터와 작업에만 액세스를 허용합니다. 사용자가 Copilot에 더 많은 정보를 요청하더라도 민감한 콘텐츠가 부적절한 사람에게 노출되지 않도록 합니다.
2. Entra ID(Azure Active Directory) 통합: 모든 인증은 Microsoft Entra ID(이전 명칭 Azure AD)를 통해 이루어집니다. 따라서 이미 사용 중인 보안 로그인, 조건부 액세스, 다단계 인증이 Copilot에도 그대로 적용됩니다. 어디서나 강력하고 일관된 보안을 유지할 수 있습니다.
3. 조건부 액세스 정책: Copilot은 조직의 조건부 액세스 정책을 준수하며, 위험한 상황이 감지되면 액세스를 차단합니다. 보다 확장 가능한 제어가 필요하다면 Entra ID 정책 修復 관련 인사이트를 참고하십시오.
4. 최소 권한 원칙 적용: Copilot은 기본적으로 "최소 권한" 원칙을 따르며, 사용자와 워크로드가 실제로 필요한 액세스만 가지도록 보장합니다. 권한을 넘어서려는 시도는 문제가 발생하기 전에 모니터링하고 차단할 수 있습니다.

Copilot 배포의 거버넌스 및 정책 시행

1. 중앙 정책 관리: 관리자는 Copilot이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대한 규칙을 설정할 수 있으며, 관리 센터와 Purview 기능을 통해 Copilot 사용을 더 넓은 Microsoft 365 정보 거버넌스 전략에 맞출 수 있습니다.
2. 감사 로깅 및 모니터링: Copilot을 통한 모든 요청, 응답, 자동화 작업을 기록할 수 있어 사고 조사, 규정 준수 위험 표시, 감사 시 증빙 자료 제공이 더 쉬워집니다. 엄격한 감사는 책임성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
3. 민감도 레이블 및 DLP 확장: 기존 데이터 손실 방지(DLP) 정책과 Microsoft Purview 민감도 레이블을 활용하면, Copilot이 생성한 콘텐츠도 다른 M365 데이터와 동일하게 분류되고 보호되도록 할 수 있습니다.
4. 자동 시행: 정책 위반이 발생하면 자동 레이블 지정, 콘텐츠 차단, 거버넌스 팀에 대한 경고 등의 자동 조치가 실행됩니다. 문제가 사후에만 처리되는 것이 아니라 사전에 선제적으로 해결됩니다.

Playbook, 역할 그룹, 감사 추적을 활용하면 배포 규모가 커지더라도 Copilot 운영이 규정을 준수하고 가시성을 유지할 수 있습니다.

AI 위험 관리와 책임 있는 AI 사례

AI는 일반적인 기술과 다릅니다. Copilot을 도입하면 명확한 위험뿐 아니라 완전히 새로운 위험까지 함께 들어오게 됩니다. 생성형 AI는 연관성을 찾고 콘텐츠를 생성하는 데 뛰어나지만, 바로 그 능력 때문에 실수에 의한 오용과 의도적인 오용 모두의 경로가 열립니다. 데이터 유출, 의도치 않은 노출, 모델 재구성 공격 등이 여기에 해당합니다.

Microsoft는 책임 있는 AI 개발을 바탕으로 한 철학으로 이러한 과제에 대응하고 있습니다. 단순히 해커를 막는 데 그치지 않고, Copilot이 공정하고 투명하며 윤리 및 규제 기준에 부합하는 방식으로 사용되도록 하는 데 중점을 둡니다. 모델 역전 공격이나 AI '환각'(엉뚱하게 빗나간 답변)과 같은 핵심 위협에는 구체적인 통제 수단과 지속적인 주의가 필요합니다.

책임 있는 AI를 위한 프레임워크는 단순한 서류 작업이 아닙니다. 투명성, 감사 가능성, 그리고 실제 환경에서의 검증을 요구하여 기술이 통제를 벗어나거나 정당화할 수 없는 결정을 내리는 것을 방지합니다. Microsoft의 접근 방식은 모든 단계에 거버넌스와 윤리를 내재화하므로, Copilot은 새로운 섀도 IT 문제를 일으키지 않고 여러분의 컴플라이언스 요구를 지원할 수 있습니다.

세부 내용을 살펴보면, 의도치 않은 데이터 노출이나 윤리적 사각지대와 같은 AI 고유의 위험에는 새로운 정책과 도구가 필요하다는 점을 이해하게 될 것입니다. 보안 방어 체계부터 책임 있는 AI 워크플로까지, 바로 실행할 수 있는 구체적인 내용을 이어서 확인해 보십시오.

AI 보안 위협: 모델 역전 공격 이해하기

1. 모델 역전 위협: 공격자는 교묘하게 작성한 프롬프트로 Copilot의 AI가 학습한 민감한 데이터를 재구성하려고 시도할 수 있습니다. 이를 모델 역전 공격이라고 하며, 독점 데이터나 민감한 데이터를 보유한 조직에는 심각한 문제입니다.
2. 기업에 미치는 영향: 공격이 성공하면 악의적인 사용자가 기밀 문서, 고객 레코드, 제한된 재무 데이터의 일부를 추출할 수 있으며, 이로 인해 Copilot이 의도치 않게 정보를 유출하는 통로가 될 수 있습니다.
3. Microsoft의 방어 체계: Copilot 아키텍처는 개인 정보 보호 학습, 엄격한 데이터 분리, 프롬프트 필터링, 활동 모니터링을 결합하여 사용합니다. 방어 체계에는 이상 징후 탐지와 '무작위 정보 수집' 프롬프트를 감시하는 정책 제어가 포함됩니다.
4. 모니터링 및 대응: 모범 사례에는 정기적인 AI 보안 테스트, 의심스러운 활동에 대한 로그 검토, 그리고 Copilot이 생성한 콘텐츠가 선을 넘을 경우에 대비한 Playbook 준비가 포함됩니다. M365 환경의 고급 공격 사례를 보려면 이 실제 침해 분석을 확인하십시오.
5. 지속적인 평가: AI 위험은 빠르게 변합니다. Copilot과 생성형 AI 모델이 더 똑똑해지는 만큼 공격자도 더 똑똑해지므로, 기업은 이러한 통제 수단을 자주 재검토해야 합니다.

책임 있는 AI 구현과 윤리적인 Azure 프레임워크

Microsoft의 책임 있는 AI 표준은 AI 시스템을 윤리적이고 책임감 있게 설계, 개발, 배포하기 위한 규칙과 프로세스의 집합입니다. Copilot은 이러한 원칙을 준수하며, 전체 수명 주기에 걸쳐 투명성, 공정성, 안정성, 개인 정보 보호, 보안, 포용성, 책임성을 보장합니다.

Copilot에 내장된 주요 통제 수단에는 문서화된 데이터 사용, 명확한 옵트인/옵트아웃 워크플로, 강력한 데이터 최소화 기준, 그리고 Microsoft 글로벌 컴플라이언스 팀의 지속적인 감독이 포함됩니다. 미국 기업은 법적 및 평판 위험을 최소화하기 위해 이러한 책임 있는 AI 원칙을 자사의 AI 거버넌스 내부 정책과 매핑할 것을 권장합니다.

이러한 접근 방식은 모든 Copilot 배포가 글로벌 규제 기준과 모범 사례를 준수하도록 하여, 혁신과 컴플라이언스 사이의 간극을 메워 줍니다.

데이터 거주성 및 지역별 규정 준수 요구 사항

AI에는 국경이 없지만, 데이터에는 국경이 있습니다. 특히 규정 준수와 관련해서는 더 그렇습니다. Copilot은 지역 경계를 넘나드는 정보에 접근하고, 이를 생성하거나 처리할 수 있습니다. 그래서 데이터 상주성(데이터가 물리적으로 어디에 있는지)과 데이터 주권(누가 데이터를 통제하는지)에 관한 중요한 문제가 제기됩니다. 특히 미국 다국적 기업은 Copilot 사용을 엄격한 지역별 및 산업별 규제에 맞춰 조정해야 합니다.

Microsoft는 강력한 데이터 상주성 제어 기능으로 이러한 우려에 정면으로 대응합니다. 조직은 데이터가 어디에 저장되고 어떻게 처리되는지를 세밀하게 결정할 수 있습니다. 이는 GDPR이 적용되는 유럽연합처럼 개인정보 보호가 중시되는 지역뿐 아니라, 잘못하면 벌금이나 서비스 중단으로 이어질 수 있는 의료 및 금융 서비스 같은 규제 산업에도 중요합니다.

이러한 제어 기능은 모든 조직에 똑같이 적용되는 방식이 아닙니다. 조직은 Copilot 활동이 승인된 지역 내에서 이루어지고, 현지 요구 사항을 충족하며, 전반적인 글로벌 규정 준수 목표와 자연스럽게 연결되도록 보장하는 도구를 제공받습니다. 다음 섹션에서는 EU, 미국의 주요 규제 산업, 그리고 이를 가능하게 하는 도구를 자세히 살펴봅니다.

Copilot용 EU 데이터 경계: 미국 조직이 알아야 할 사항

EU 데이터 경계는 EU 고객의 데이터가 유럽연합 내에 머물도록 보장하기 위한 Microsoft의 이니셔티브입니다. 명시적으로 허용되지 않는 한 국경 간 전송은 없습니다. EU에 사업장이나 최종 사용자를 둔 미국 기업의 경우, 이는 Copilot 상호 작용(프롬프트와 생성된 콘텐츠 포함)이 승인된 유럽 데이터 센터 내에 머문다는 뜻입니다.

Microsoft는 지역 제한 테넌트 제어와 워크로드별 정책을 통해 이러한 경계를 시행하며, GDPR 및 기타 현지 법률에 맞춰 운영합니다. 비즈니스가 미국과 EU 모두에서 운영된다면 EU 데이터 경계 기능을 활성화하고, 필요한 예외 사항을 검토하며, 의도치 않은 규제 위반을 피하기 위해 데이터 흐름을 감사하십시오.

Copilot을 위한 의료 규정 준수 및 금융 서비스 보안

1. HIPAA 및 PHI 보호: 의료 기관은 Copilot이 비즈니스 제휴 계약(BAA)의 적용을 받도록 하고, PHI(보호 대상 건강 정보)가 HIPAA 요구 사항에 따라서만 액세스, 저장 또는 처리되도록 해야 합니다.
2. GLBA, SOX, PCI-DSS 규정 준수: 금융 서비스 분야에서 Copilot은 개인 금융 데이터, 거래 보고, 감사 추적과 관련된 규칙을 준수해야 합니다. 따라서 해당되는 경우 Copilot 구성을 GLBA, SOX, PCI-DSS 요구 사항에 맞춰야 합니다.
3. 위험 평가 및 매핑: 두 산업 분야 모두 Copilot 활동과 연결된 정기적인 위험 평가가 필요하며, 액세스, 로깅, DLP 제어를 산업별 프레임워크에 맞춰야 합니다. 앱 개발에서의 실질적인 거버넌스에 대해서는 Power Platform 보안 전략과 Power Platform DLP 정책 모범 사례를 참고하십시오.
4. 감사 가능성 및 정책 연계: 감사 로그를 설정하고, 보고 및 규제 검토를 위해 Copilot 정책이 더 광범위한 규정 준수 시스템과 연결되어 있는지 확인하십시오. 규정 준수 단계를 하나도 빠뜨리지 마십시오.

Copilot의 데이터 상주성 및 저장 위치 제어

Copilot의 데이터 상주성 제어를 사용하면 조직은 테넌트 수준 및 워크로드별 옵션을 통해 정보가 저장되는 위치를 관리할 수 있습니다. 관리자는 데이터 저장소를 미국, EU 또는 기타 승인된 지역 내에 머물도록 구성하고, 정책 규칙을 적용하여 Copilot 상호 작용이 규정을 준수하는 지역 내에서만 이루어지도록 제한할 수 있습니다.

데이터를 부적절하게 저장할 경우 규제 벌금부터 계약 위반까지 다양한 위험이 발생할 수 있으며, 특히 EU 사업장이나 규제 대상 데이터를 보유한 미국 기업에 중요합니다. Microsoft는 Microsoft 365 테넌트 설정과 Purview 규정 준수 포털을 통해 관리 도구를 제공합니다. 지속 가능한 데이터 거버넌스에 대해 더 깊이 알아보려면 이 거버넌스 심층 분석을 참고하고, 통합 데이터 생태계가 규정 준수를 강화하는 방법도 확인해 보십시오.

Microsoft Copilot 데이터 수명 주기 관리 모범 사례

기존의 문서나 이메일과 달리 Copilot으로 생성된 데이터는 항상 예측할 수 있는 것은 아닙니다. 일시적인 프롬프트, 요약, 또는 채팅 기록에 포함된 콘텐츠 형태로 존재할 수 있습니다. 이로 인해 보존, 삭제, 검색, 규정 준수 감사와 관련된 문제가 생기며, 이 모든 문제에는 체계적인 "AI 인식" 접근 방식이 필요합니다.

Microsoft는 Copilot 데이터를 생성부터 삭제까지 관리할 수 있는 도구를 조직에 제공합니다. Copilot의 수명 주기 관리를 설정하려면 보존 기간을 정의하고, 삭제 절차를 자동화하며, eDiscovery에 대비하고, AI 출력물을 회사의 규제 의무와 매핑해야 합니다. Purview, SharePoint 같은 Microsoft의 통합 지점이 이러한 고급 거버넌스 워크플로의 기반을 이룹니다.

기존의 문서 보존 방식과는 분명한 차이가 있을 것입니다. AI 데이터는 더 빠르게 이동하고, 더 일시적일 수 있으며, 감사와 eDiscovery를 위해 특별한 처리가 필요한 경우가 많습니다. 다음 섹션에서는 이러한 변화를 따라가며 규정을 준수하고, Copilot이 발전함에 따라 법적 요청과 정책 변경에 신속하게 대응하는 방법을 다룹니다.

Copilot 생성 콘텐츠의 보존 및 삭제

1. 기본 보존 규칙: Copilot 콘텐츠는 기본적으로 조직의 Microsoft 365 보존 정책을 따릅니다. 30일 동안 보관하든 7년 동안 보관하든 마찬가지입니다. 테넌트 또는 워크로드 수준에서 그 범위를 설정합니다.
2. 맞춤형 보존: 데이터 유형에 따라 보존 기간을 세밀하게 조정합니다. 수명이 짧은 초안 콘텐츠는 주기적으로 삭제할 수 있는 반면, 규정 준수 기록이나 민감한 데이터는 더 오래 보관할 수 있습니다. 사용자 지정 규칙은 Microsoft Purview 및 SharePoint ECM과 같은 도구와 통합됩니다 (문서 혼란 관리).
3. 자동 삭제 및 법적 保留: 중요하지 않은 Copilot 파일에 대해서는 삭제 일정을 예약하되, 조사 또는 분쟁 중인 항목에 대해서는 법적 또는 규제상의 보류가 반드시 존중되도록 합니다. 민감하거나 위험도가 높은 데이터에 대한 특별 처리도 기본으로 포함되어 있습니다.
4. 감사 가능한 절차: 모든 보존 및 삭제 활동은 기록하고 감사할 수 있습니다. 감사나 법적 문의가 발생했을 때 말한 대로 실행했음을 증명하는 데 필수적입니다. 법무, 인사, 보안 부서 간의 협업은 규정 준수 시너지를 위해 매우 중요합니다.

Copilot 워크플로의 eDiscovery 및 법적 규정 준수

• 검색 및 수집: Microsoft Purview eDiscovery 도구는 기존 M365 자산과 함께 Copilot 생성 콘텐츠도 찾아냅니다. 빠짐없이 확인할 수 있습니다.
• 법적 보류 지원: 분쟁이나 조사 중에는 자동화로 삭제될 콘텐츠라도 Copilot 데이터를 보류 상태로 둘 수 있습니다.
• 규정 준수 감사 추적: 모든 작업이 증거 자료로 기록됩니다. 민감하거나 규제를 받는 분야라면 Audit Standard에서 Premium으로 전환하는 것이 권장됩니다 (감사 팁 보기).
• 효율적인 법적 대응: 신속한 수집, 필터링, 전송으로 법원 요청에 대한 대응이 간소화되며 업무 중단을 최소화합니다.

Microsoft 365 Copilot 통합 및 규정 준수 아키텍처

Copilot의 진정한 강점은 IT 경계 밖에서 떠도는 무단 앱이 아니라는 점입니다. Microsoft 365의 보안, 규정 준수, ID 인프라에 깊이 연결되어 있습니다. 이러한 설계 덕분에 정책을 적용하고, 권한을 관리하고, 활동을 모니터링하기 위해 처음부터 다시 만들 필요가 없습니다. 모든 것이 신뢰하는 M365의 제어 기능과 다시 연결됩니다.

Copilot은 Entra ID와 같은 기존 ID 소스를 활용하고, 테넌트 정책을 적용하며, 조직이 선택한 규정 준수 도구 세트를 통해 작업을 기록합니다. 여러 테넌트 또는 하이브리드 환경에서도 설정한 경계를 지키면서 관련 데이터를 찾아 보여주는 지능형 계층을 더합니다. 관리자에게는 AI 에이전트마다 새로운 거버넌스 시스템을 구축하지 않아도 가시성, 적용, 분석 기능이 생긴다는 뜻입니다.

Purview, Defender 등 컴플라이언스 솔루션과 연동되어 Copilot은 기존 보안 태세를 물려받고 강화합니다. 다음 섹션에서 살펴보겠지만, 핵심은 Copilot이 환경의 어디에 연결되는지 파악하고, 감사에서 문제가 되기 전에 공백을 메우는 것입니다. 최신 모범 사례는 기술적 통제, 테넌트 보안, 그리고 Copilot을 위한 컴플라이언스 분석을 결합하여, 똑똑하면서도 안전한 Copilot을 만드는 방향으로 이어집니다. 추가로 연습해 보시려면 이 M365 보안 팁과 숨겨진 컴플라이언스 드리프트 시나리오를 확인해 보십시오.

Microsoft 365 통합 지점 및 테넌트 보안 고려 사항

1. 멀티 테넌트 격리: Copilot은 공유 Microsoft 365 리소스를 탐색하더라도 조직 데이터와 워크플로를 다른 테넌트와 철저히 분리된 상태로 유지합니다.
2. 조직 경계 및 권한: Copilot의 권한은 Microsoft 365 그룹과 역할에서 상속됩니다. 별도의 ID 사일로가 없으므로 보안을 엄격하게 유지하고 감사하기가 더 쉽습니다.
3. 실시간 감사: Copilot 관련 모든 작업은 실시간으로 기록되어 컴플라이언스 감사의 근거가 되며, 비정상적인 활동을 신속하게 탐지하는 데 도움이 됩니다(일반적인 거버넌스 실패 사례에서 배우기).
4. 설정 및 보안 강화: 하이브리드 및 멀티 테넌트 환경에서 Copilot을 설정할 때의 모범 사례를 따르십시오. 액세스 검토, 소유자 지정, 민감도 레이블을 점검하십시오(M365 데이터 거버넌스 설명).
5. 피해야 할 구성 함정: 오래된 콘텐츠, 일관되지 않은 액세스 검토, 소유자가 없는 항목 때문에 Copilot이 노출할 수 있는 컴플라이언스 취약점이 생기지 않도록 하십시오.

Microsoft Purview 및 Copilot과의 컴플라이언스 도구 통합

Copilot의 컴플라이언스 역량은 Microsoft Purview와의 긴밀한 통합에서 나옵니다. 기본 제공 기능으로 고급 감사, 활동 보고, DLP 정책, 자동 레이블 지정, 내부 위험 관리를 사용할 수 있으며, 이 모든 기능은 앱과 워크로드 전반에서 Copilot이 생성한 콘텐츠를 추적합니다. Purview의 구성 옵션을 이용하면 Copilot 전용 모니터링을 쉽게 설정하거나 AI 출력물을 분류할 수 있어, 테넌트 전체 보고와 신속한 인시던트 대응이 가능합니다.

한 단계 더 나아가고 싶으신가요? 기본 제공 DLP 커넥터를 활용해 위험한 외부 전송을 차단하고, 환경 수준에서 데이터 경계를 적용하며, Entra 역할로 액세스 범위를 지정하십시오. 고급 보고 기능을 사용하면 Copilot 활동을 Power BI로 가져와 중앙에서 실시간으로 볼 수 있는 컴플라이언스 대시보드를 만들 수 있습니다. 더 자세한 내용은 테넌트 격리 및 DLP 경계 모범 사례와 Defender for Cloud 컴플라이언스 자동화를 살펴보십시오.

규제 준수 및 Copilot 위험 평가

AI에 대한 규제 조사가 강화되고 있으며, Microsoft Copilot도 예외가 아닙니다. 위험 평가는 감사인을 만족시키기 위한 것만이 아닙니다. 위협이 확대되기 전에 차단하면서, Copilot 사용을 법률, 업계, 회사별 의무에 맞추기 위한 로드맵입니다.

Copilot의 컴플라이언스 체계는 NIST, ISO, GDPR, 그리고 여러 주 단위 개인정보 보호법 같은 프레임워크를 기반으로 합니다. 특히 미국은 규제가 날마다 복잡해지고 있습니다. 이 영역의 위험 관리는 Copilot 정책을 정기적으로 평가하고 문서화하며, 액세스를 감사하고, 워크플로를 검토하며, 기술과 규정이 발전함에 따라 통제 수단을 업데이트하는 것을 의미합니다.

지속적인 모니터링, 취약점 관리, 부서 간 감사가 핵심입니다. Copilot은 고유한 공격 표면을 만들어 내며, 특히 데이터가 광범위하게 노출될 가능성이 있어 이를 위한 전용 위험 통제가 필요합니다. 아래 섹션에서는 규정 준수 요구 사항을 명확히 하고, 새로운 규제에 뒤처지지 않으면서 Copilot 위험 관리를 실제 운영에 적용하는 실용적인 전략을 소개합니다. 더 깊이 살펴보려면 Copilot 거버넌스 사례 연구를 검토하고, 이 빠른 시작 가이드에서 섀도 IT 완화 방법을 확인해 보시기 바랍니다.

규정 준수 요구 사항과 위험 관리 프레임워크

1. 표준에 매핑: 데이터 처리, 개인 정보 보호, 감사 요구 사항에 맞춰 Copilot 통제를 NIST SP 800-53, ISO 27001, GDPR과 같이 확립된 프레임워크에 맞춰 정렬합니다.
2. 지속적인 위험 평가: Copilot의 공격 표면을 정기적으로 검토하고, 새롭게 생긴 위험, 변경된 사항, 위험이 이동한 지점을 문서로 기록합니다.
3. 격차 분석: 보존, 모니터링, DLP 적용 범위 등에서 현재 통제가 Copilot을 포함하지 못하는 부분을 찾아내고, 신속하게 보완합니다.
4. 정책 및 문서 업데이트: Copilot 업데이트가 배포될 때마다 규정 준수 플레이북과 사용자 동의 문서를 최신 상태로 유지합니다. 버전 압축, 공동 편집 등 숨겨진 격차는 이 규정 준수 드리프트 분석에서 자세히 다루고 있으니 함께 검토하시기 바랍니다.
5. 교육 및 변경 관리: 변경 사항을 사용자에게 교육하고, AI 기반 규정 준수 위험의 미묘한 차이에 대한 인식을 높입니다.

Copilot을 위한 보안 위험 및 취약점 관리

1. 공격 벡터 식별: 프롬프트 인젝션, 토큰 탈취, OAuth 남용 등 Copilot 특유의 위협을 꾸준히 파악합니다. 공격 체인 분석과 비인간 위험에 대한 해결책을 참고하시기 바랍니다.
2. 지속적인 모니터링: 로그, 경고, 이상 징후 탐지 같은 고급 탐지 통제를 활용하여 의심스러운 활동이나 침해가 큰 사고로 번지기 전에 포착합니다.
3. 패치 및 修復: Microsoft 업데이트가 출시되는 대로 적용하고 보안 권고를 모니터링하여 Copilot의 기반 플랫폼을 안전하게 유지합니다.
4. 지표 및 보고: 탐지 소요 시간, 사고 대응, 패치 현황과 관련된 KPI를 설정합니다. 규정 준수 및 감사 대시보드를 활용하여 위험 태세를 추적하고 개선합니다.
5. 제로 트러스트 실천: 위험한 서비스 계정을 Entra Workload Identities로 대체하여 비인간 액세스의 격차를 해소하고 전체 수명 주기 관리를 도입합니다. 자세한 내용은 이 제로 트러스트 해설을 참고하시기 바랍니다.

Copilot을 위한 정책 및 법적 규정 준수 고려 사항

AI 규제는 EU만의 문제가 아닙니다. 미국 입법부 역시 강경한 움직임을 보이고 있습니다. 정부 기관의 사용 금지부터 주(State) 단위의 의무 규정에 이르기까지, Copilot 배포 시에는 입법 동향을 주시하고 새로운 법이 시행될 때마다 정책을 신속하게 조정해야 합니다.

이 영역의 규정 준수를 추적하려면 제안된 법률과 제정된 법률을 모두 모니터링해야 합니다. 일부는 정부 업무에서 모든 생성형 AI를 제한하고(예: 미국 의회의 사용 금지), 다른 일부는 데이터 개인 정보 보호나 산업 분야별 추가 규칙을 제안합니다. 현명한 조직은 시행을 기다리지 않고, 법이 바뀔 때 Copilot 기능을 제한하거나 끌 수 있도록 유연성을 미리 갖춥니다.

이제 적응력은 규정 준수의 핵심 경쟁력입니다. 내부 정책과 기술 통제를 새로운 규제 장벽을 예측하도록 맞춰 두면 사업 위험을 줄이고 값비싼 뜻밖의 상황을 피할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 신흥 입법 동향에서 무엇을 살펴봐야 하는지, 그리고 법이 기술만큼 빠르게 변화하는 상황에서 Copilot의 규정 준수를 어떻게 유지할지 자세히 설명합니다.

입법 제한 및 미국 의회 사용 금지

미국 의회는 최근 정부 네트워크에서 Microsoft Copilot을 포함한 생성형 AI 도구를 금지하는 방향으로 움직이고 있으며, 이는 전국적으로 커지는 입법 검토 흐름과 맞물려 있습니다. 주 단위의 법안도 논의 중이며, 일부 관할 구역은 공공 부문, 의료, 금융 서비스 분야에서 AI 사용을 제한하려 하고 있습니다.

기업의 컴플라이언스 팀은 신뢰할 수 있는 추적 도구와 Microsoft 정책 업데이트를 활용해 이러한 법적 동향을 면밀히 살펴봐야 합니다. 금지 또는 제한 조치가 나타나면, 영향을 받는 사용자 그룹에 대해 Copilot 기능을 비활성화하거나 제한할 수 있는 대응 절차를 미리 준비해 두어야 합니다. 법규가 변화하는 동안 컴플라이언스 공백을 피하려면 법적 알림을 선제적으로 확인하고 부서 간 협업을 유지하는 것이 필수적입니다.

Copilot을 위한 크로스 플랫폼 컴플라이언스 통합

현대 기업은 Microsoft만 사용하는 환경에서 거의 일하지 않습니다. 여러 클라우드 벤더, 레거시 온프레미스 시스템, 하이브리드 아키텍처가 뒤섞여 있어 컴플라이언스는 훨씬 더 까다로운 과제가 됩니다. Copilot이 이러한 환경 전반에 걸쳐 작동할 때는 거버넌스가 끊김 없이 이어져야 하며, 부분적으로만 적용되어서는 안 됩니다.

가장 큰 장애물은 무엇일까요? 정책 드리프트, 일관성 없는 시행, 그리고 파편화입니다. 데이터는 온프레미스 스토리지와 클라우드 플랫폼 사이에서 쉽게 유출되거나, 여러 벤더를 거치며 흘러갈 수 있으며, 각 벤더는 '준수'가 무엇을 의미하는지 저마다 다르게 정의합니다. Copilot의 컴플라이언스 모델은 통합 정책, 중앙 집중식 모니터링, 그리고 오케스트레이션 모범 사례를 활용해 이러한 환경 사이의 간극을 조율하는 것을 목표로 합니다.

아키텍트에게 컴플라이언스 달성이란 데이터가 이동할 수 있는 모든 경로, 즉 Microsoft 클라우드에서 AWS, Google, 또는 자체 서버실에 이르기까지 모든 구간을 아우르는 가드레일을 구축하는 것을 의미합니다. 다음 두 섹션에서는 하이브리드 및 멀티 클라우드 모범 사례를 자세히 살펴봅니다. 규모가 커지면서 무질서가 스며드는 것이 우려된다면 설계 단계부터 적용하는 Azure 거버넌스에 관한 심층 분석과 부서 간 통제 플레인 접근 방식을 확인해 보십시오.

하이브리드 근무 환경에서의 Copilot 컴플라이언스

1. 모니터링과 정책 오케스트레이션의 중앙화: Microsoft Purview와 같은 단일 컴플라이언스 플랫폼을 사용해 클라우드와 온프레미스 데이터 전반의 DLP 및 감사를 관리하십시오. 레거시 사일로가 사각지대가 되지 않도록 해야 합니다.
2. 레거시 통제와 최신 통제의 연결: SharePoint 또는 온프레미스 파일 저장소의 기존 DLP, 역할 검토, 정책 시행을 클라우드 우선 통제와 연결하십시오. 전략이 서로 단절되면 취약 지점이 생깁니다. 로우 코드 환경에서 이것이 어떻게 잘못될 수 있는지는 Dataverse 대 SharePoint 거버넌스 교훈을 참고하십시오.
3. 통합 역할 기반 액세스: 액세스 권한을 중앙에서 매핑하여 하이브리드 사용자가 일관된 권한을 갖도록 하십시오. "클라우드에서는 되는데 서버에서는 안 된다"는 식의 번거로운 문제를 없애야 합니다.
4. 자동화된 에스컬레이션과 대응: 컴플라이언스 문제가 발생하면 인시던트 알림, 격리 조치, 에스컬레이션이 아홉 개의 서로 다른 절차가 아니라 하나의 플레이북을 통해 진행되어야 합니다.

용어 정리와 전략 청사진이 필요하다면 Azure 랜딩 존과 정책 시행 가이드를 확인해 보십시오.

멀티 클라우드 데이터 처리와 규제 정합성

1. 클라우드 간 정책 표준화: 여러 플랫폼에 그대로 적용할 수 있는 통합 DLP, 보존, 액세스 제어 규칙을 구축하십시오. 컴플라이언스 요구 사항이 AWS, GCP, Microsoft 사이를 오갈 때 발생하는 "번역 오류"를 줄일 수 있습니다.
2. 데이터 매핑과 인벤토리 자동화: 데이터가 어디에 있는지, 클라우드 간에 어떻게 이동하는지, 어떤 관할권이 관련되어 있는지를 정기적으로 감사하십시오. 이를 소홀히 하면 의도치 않은 데이터 주권 위반에 노출될 수 있습니다.
3. 통합 동의 및 감사 추적: Copilot이 데이터를 어디에서 처리하든 사용자 동의와 감사 문서가 유지되도록 하십시오.
4. 규제 동등성: 가장 엄격한 지역 요구 사항(예: GDPR, CCPA)을 우선 적용하고, 이를 모든 곳의 최소 기준으로 삼으십시오. 지속 가능성 및 운영 컴플라이언스 프레임워크도 맞추십시오. 추적 가능성과 거버넌스가 어떻게 맞물리는지는 Microsoft Carbon Control Plane을 참고하십시오.

Copilot 사용에 대한 사용자 행동 모니터링과 컴플라이언스 시행

때로는 위험이 기술 자체가 아니라 사람들이 그 기술을 어떻게 사용하느냐에 있습니다. 정책을 아무리 잘 구성해도 사용자가 우회하거나 실수로 잘못 사용한다면 아무 의미가 없으므로, 사용자 행동이 Copilot 규정 준수의 다음 최전선이 됩니다. 사용자 상호 작용을 모니터링하고, 위험한 프롬프트를 식별하며, 처음부터 규정 준수를 강제하면 "신뢰하되 검증하라"는 모델이 만들어지는데, 이는 엔터프라이즈 Copilot 프로그램에 필수적입니다.

Microsoft는 분석 엔진과 고급 DLP 컨트롤을 활용해 위험한 활동을 추적, 로깅, 플래그 지정할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이는 단순히 "악의적인 행위자"를 잡는 것 이상의 일입니다. 민감한 데이터를 유출하거나 새로운 규정 준수 문제를 일으킬 수 있는 부주의한 실수, 내부자 위협, 창의적인 프롬프트 오용까지 살펴봐야 합니다. CISO와 IT 관리자는 알림, 이상 징후 탐지, 자동 또는 수동 대응을 위한 플레이북을 활용할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 사용자 중심의 규정 준수를 실현하는 실질적인 전략과 분석 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 사용자 활동 감사와 적응형 DLP 시스템 구축을 실습하려면 먼저 Purview 감사 가이드와 내부자 DLP 전략을 확인해 보시기 바랍니다.

Copilot 상호 작용에서 규정 준수 위반 탐지 및 예방

• 동작 분석 및 알림: Purview 감사를 활용해 비정상적인 프롬프트나 요청을 식별하고, 위험도를 점수화하여 에스컬레이션 여부를 결정합니다(감사 세부 정보 보기).
• 이상 징후 탐지: Copilot 쿼리의 급격한 증가, 민감도가 높은 파일에 대한 접근, 또는 회사의 기밀 데이터를 추출하려는 시도를 모니터링합니다.
• 사고 대응 플레이북: 자동 알림, 의심스러운 세션의 즉시 잠금 또는 격리, 사고 발생 후 상세 조사 절차를 위한 워크플로를 구축합니다.
• 감사 로깅 및 에스컬레이션: 포괄적인 로그를 통해 규정 준수 팀은 검토나 법적 조사에 필요한 증거로 사고를 신속하게 재구성할 수 있습니다.

Copilot을 위한 역할 기반 액세스 및 사용 감사

Copilot의 역할 기반 액세스 감사는 어떤 사용자(및 서비스 계정)가 어떤 데이터에 접근할 수 있고 어떤 작업을 수행하는지 추적하는 것을 의미합니다. 분석 대시보드에서는 역할별 사용 현황을 보여주고, 비정상적이거나 승인되지 않은 요청을 강조 표시하며, 시간에 따른 액세스 변경 사항을 문서화해야 합니다.

이를 통해 승인되지 않은 데이터 노출을 방지하고 최소 권한 원칙에 관한 규정 준수 요건을 충족할 수 있습니다. 정기적인 액세스 검토, 지속적인 모니터링, 그리고 (Microsoft Purview 및 통합 도구를 활용한) 문서화된 감사 추적은 견고하고 실행 가능한 규정 준수를 위해 필수적입니다. 세부 단계는 세분화된 역할 제어와 Shadow IT 거버넌스 플레이북에서 자세히 확인해 보시기 바랍니다.

Microsoft Copilot의 타사 앱 및 API 규정 준수 위험

사용자 지정 플러그인, 커넥터 또는 타사 애플리케이션으로 Copilot을 확장하면 생산성을 크게 높일 수 있지만, 규정 준수 경계에 새로운 취약점이 생길 수도 있습니다. 충분한 검증 없이 타사 코드를 도입하면 규제 대상 워크플로에 데이터 유출, 관리되지 않는 권한, 심각한 보안 실패를 직접 끌어들일 수 있습니다.

Copilot API 통합에는 위험을 최우선으로 고려하는 사고방식이 필요합니다. 즉, 플러그인에 대한 엄격한 승인과 지속적인 평가, 정기적인 코드 검토, 엔터프라이즈 데이터에 접근하는 모든 항목에 대한 활성 감사 추적이 필요합니다. 벤더와 내부 개발자가 통합 기능을 계속 추가함에 따라, 조직은 규정 준수 규칙이 사용자뿐만 아니라 데이터와 함께 이동하도록 보장해야 합니다.

다음 섹션에서는 플러그인 위험을 관리하고 동의를 시행하는 방법을 설명하여, 규제 요건을 충족하면서도 빠르게 움직일 수 있도록 돕겠습니다. Copilot 학습 및 Shadow IT 위협에 대한 배경 지식은 테넌트 인식 Copilot 센터 모범 사례와 타사 에이전트를 위한 AI 거버넌스에서 확인해 보시기 바랍니다.

사용자 지정 플러그인 및 확장 기능에서 발생하는 규정 준수 위험 관리

1. 플러그인 및 확장 기능 검토: 새로운 Copilot 확장 기능을 켜기 전에 코드 검토, 권한 감사, 내부 규정 준수 요건과의 일치 여부 확인을 철저히 수행하십시오. '마켓플레이스'에 있다고 해서 안전하다고 단정하지 마십시오.
2. 지속적인 위험 평가: 정기적인 검토 일정을 유지하십시오. 플러그인 위험과 권한 누적(permission creep)은 시간이 지나면서 커집니다. 새로운 취약점에는 신속하게 대응하십시오(빠른 거버넌스 프레임워크에 대비하십시오).
3. 데이터 확산 제한: 어떤 애플리케이션이 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 명확하게 정의하고, Entra 역할과 환경 격리를 활용해 경계를 적용하십시오. Copilot의 접근 범위는 승인된 확장 기능에 의해서만 넓혀져야 합니다.
4. 표준화된 승인 절차: 플러그인 승인 정책을 문서화하고 게시하며, 개발자, 최종 사용자, IT 부서가 따라야 할 단계를 명확히 제시하십시오. 다중 계층 통제를 활용해 '규정 준수'의 기준을 템플릿으로 정의하십시오(명확한 제어 계층으로 에이전트 기반 이점을 관리하십시오).

Copilot 통합 애플리케이션과의 데이터 공유 및 동의

Copilot이 타사 앱과 데이터를 공유할 때는 명시적인 사용자 동의와 견고한 감사 추적이 반드시 필요합니다. 규제 요건에 따라 누가 데이터 흐름을 승인했는지, 무엇이 공유되었는지, 언제 이루어졌는지를 기록해야 하며, 민감하거나 규제 대상인 콘텐츠가 관련된 경우에는 특히 그러합니다.

조직의 모범 사례는 Entra ID를 사용해 사용자 및 관리자 동의 워크플로를 시행하고, 무분별한 OAuth 권한 부여를 제한하며, 모든 타사 권한을 정기적으로 검토하도록 요구하는 것입니다(동의 공격 벡터에 대해 알아보십시오). 필요한 데이터만 공유하는 데이터 최소화와 명확한 감사 기록의 보관은 조직이 감사나 침해 사고 조사에 대비할 수 있도록 해 줍니다.

워크플로를 제로 트러스트 원칙 및 적응형 인증과 맞추어 M365 및 통합 플랫폼 전반에 적용하십시오(실제 적용된 Zero Trust by Design). 이렇게 하면 규정 준수를 유지하고 사용자 불편을 낮추는 동시에 동의 관련 위험을 신속하게 차단할 수 있습니다.

자주 묻는 질문: Microsoft 365 Copilot 보안 및 규정 준수: 핵심 보안, 생성형 AI, 데이터 액세스, 데이터 개인 정보 보호

Microsoft 365 테넌트에서 Microsoft Copilot을 사용할 때 주요 규정 준수 고려 사항은 무엇입니까?

Microsoft 365에서 Copilot을 사용할 때 주요 고려 사항에는 데이터 액세스 제어, 데이터 보존 정책, 규제 준수 요건(예: GDPR), 그리고 Microsoft 365 앱 및 서비스 전반에 데이터 보안 및 규정 준수 보호가 적용되도록 하는 것이 포함됩니다. 관리자는 기존 Microsoft 365 권한을 검토하고, Microsoft 365 관리 센터에서 Copilot 설정을 구성하며, Copilot이 조직의 거버넌스 모델 안에서 작동하도록 Microsoft Purview 데이터 보안과 Microsoft Purview 정보 보호를 통합해야 합니다.

Microsoft 365 Copilot은 Microsoft Teams 및 Outlook과 같은 Microsoft 365 앱의 데이터에 어떻게 액세스하고 처리합니까?

Copilot은 Microsoft 365 서비스 내의 Microsoft Graph 및 기타 커넥터를 통해 데이터에 액세스하며, 기존 Microsoft 365 권한 모델을 따릅니다. Microsoft 365 Copilot과의 상호 작용은 테넌트 수준의 액세스 제어에 따라 관리되며, 관리자는 Copilot이 사용할 수 있는 데이터를 구성할 수 있습니다. Copilot과 Microsoft의 처리는 Microsoft의 데이터 보안 프레임워크에 따라 이루어집니다. 메일, 파일, Teams 콘텐츠에 Copilot이 어떻게 액세스하는지 이해하는 것은 잠재적 위험을 관리하고 데이터 개인 정보 보호를 보장하는 데 필수적입니다.

Copilot이 사용할 수 있는 데이터와 해당 데이터가 저장되는 위치(데이터 보존)를 제어할 수 있습니까?

예. Microsoft 365의 Microsoft Purview와 Microsoft 365 관리 센터의 정책을 통해 Copilot 사용 및 데이터 보존을 구성할 수 있습니다. Microsoft Purview 데이터 및 정보 보호를 사용해 보존 레이블, 보존 기간, 삭제 정책을 정의하십시오. 이러한 제어를 통해 데이터 보존이 규제 준수 요건과 조직 정책에 부합하도록 할 수 있습니다.

Copilot이 민감한 정보를 노출하지 않도록 방지하기 위해 어떤 보호 기능을 사용할 수 있습니까?

Microsoft 365 Copilot 보안에는 데이터 손실 방지(DLP) 정책, Microsoft Purview 정보 보호 레이블, 민감도 레이블, 기존 Microsoft 365 권한과 통합되는 액세스 제어 등 기본 제공 보호 기능이 포함됩니다. 관리자는 Copilot 응답에 민감한 데이터가 노출될 위험을 줄이고 견고한 보안 운영과 모니터링을 보장하기 위해 Microsoft Teams, Exchange, SharePoint 전반에 DLP를 구현해야 합니다.

Microsoft는 Copilot이 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 지역별 규정을 준수하도록 어떻게 보장하나요?

Microsoft는 GDPR을 포함하여 Microsoft 365 Copilot이 규제 준수 요구 사항을 충족하는 방법을 보여 주는 규정 준수 약속과 문서를 제공합니다. 데이터 상주 위치, 감사 로그, Microsoft Purview 데이터 보안을 통한 데이터 액세스 제어는 지역별 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 다만 조직은 여전히 법적 의무를 Copilot 사용과 연결하고, 특정 규제 요구 사항을 충족하도록 테넌트 설정을 구성해야 합니다.

Microsoft 365 Copilot과의 상호 작용에 대해 어떤 로깅 및 감사 기능이 있나요?

감사 로그는 Microsoft 365 관리 센터와 Microsoft Purview 감사 솔루션을 통해 Copilot 사용량과 Microsoft 365 Copilot 상호 작용을 기록합니다. 이 로그는 기존 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 통합되어 누가 Copilot을 사용했는지, 어떤 데이터에 액세스했는지, 그리고 언제 액세스했는지를 모니터링합니다. 로깅을 사용하도록 설정하면 규정 준수 보고와 포렌식 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되며, 보안 업데이트와 정책 시행을 지원합니다.

사용자가 Copilot을 안전하게 사용하고 잠재적 위험을 최소화하도록 어떻게 교육해야 하나요?

Copilot 사용 방법에 대한 명확한 정책을 수립하세요. 데이터 개인 정보 보호를 강조하고, 민감한 개인 데이터를 붙여 넣거나 요청하지 않도록 하며, Microsoft 365 권한의 범위 내에서 Copilot을 사용하도록 안내합니다. Microsoft 365 Copilot 사용과 Microsoft 365 앱 및 Microsoft Teams 모범 사례에 관한 Microsoft Learn 교육 자료를 제공하세요. 사용자에게 데이터 분류, 민감도 레이블, 그리고 규정 준수 문제를 관리자에게 언제 에스컬레이션해야 하는지 교육하세요.

Microsoft Purview를 Microsoft 365 Copilot과 통합하여 규정 준수 제어를 적용할 수 있나요?

네, 가능합니다. Microsoft Purview를 Microsoft 365 Copilot과 함께 사용하면 Copilot 상호 작용 전반에 데이터 분류, 민감도 레이블, 보존 정책을 적용할 수 있습니다. Microsoft Purview 데이터 보안과 Microsoft Purview 정보 보호를 사용하면 Copilot이 데이터 처리 규칙을 준수하도록 보장하고, 보호된 콘텐츠의 무단 공유를 막는 자동 보호 기능을 구현할 수 있습니다.

Copilot은 프롬프트나 응답을 저장하나요? 그리고 이것이 데이터 개인 정보 보호에 어떤 영향을 미치나요?

Copilot은 운영 및 보안 목적으로 텔레메트리와 메타데이터를 기록할 수 있습니다. 프롬프트와 응답의 보존은 Microsoft 정책과 테넌트의 데이터 보존 구성에 따라 결정됩니다. 관리자는 Microsoft 문서를 검토하고, Microsoft 365 관리 센터와 Microsoft Purview에서 보존 및 개인 정보 보호 설정을 구성하여 Copilot 관련 데이터의 보관 기간을 관리하고 데이터 개인 정보 보호 의무에 부합하도록 해야 합니다.

Copilot을 안전하게 구성하고 규정 준수를 보장하려면 관리자는 어떤 단계를 거쳐야 하나요?

관리자는 다음 작업을 수행해야 합니다. 기존 Microsoft 365 권한을 검토하고, Microsoft Purview 데이터 보안 및 정보 보호를 사용하도록 설정하여 구성하며, Microsoft 365 앱(Teams와 Outlook 포함) 전반에 DLP를 구현하고, 데이터 보존 정책을 설정하며, 감사 및 로깅을 사용하도록 설정하고, 민감도 레이블을 적용해야 합니다. 또한 Microsoft Learn과 규정 준수 문서의 지침을 따르고, 보안 업데이트를 정기적으로 검토하며, 잠재적 위험을 평가하여 Copilot이 규정 준수 요구 사항에 계속 부합하도록 유지해야 합니다.