Microsoft Power Platform: DLP 정책을 활용한 데이터 손실 방지

By Mirko Peters · 2026-02-21 · Updated 2026-03-24

Power Platform DLP 정책: 데이터 손실 방지에 대한 완벽 가이드. DLP 정책으로 Power Automate의 커넥터를 제어하여 데이터를 보호하세요.

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데이터 손실 방지(DLP) 정책은 Microsoft Power Platform에서 데이터 보안과 규정 준수를 담당하는 모든 분들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 이 가이드에서는 DLP 정책의 작동 방식, 구성 방법, 그리고 Power Apps, Power Automate, Copilot Studio 전반에서 조직 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 전체적으로 살펴봅니다.

새 환경을 구성하시든, 섀도 IT와 위험 관리 과제를 해결하시든, 이 글에서 실용적인 단계와 전략적인 지침을 찾으실 수 있습니다. 커넥터 분류부터 실제 적용과 고급 관리까지, 여기서 다루는 내용은 Microsoft 기반 기업에서 거버넌스, 규정 준수, 위험 완화에 한발 앞서 대응해야 하는 IT 리더와 의사 결정자를 위해 구성되었습니다.

1. DLP는 단순한 규칙보다 행동에 관한 것입니다. 효과적인 DLP는 정적인 규칙 일치만이 아니라 위험한 사용자 행동 패턴과 맥락을 탐지하므로, 데이터가 정상으로 보이더라도 유출을 막을 수 있습니다.
2. 콘텐츠 지문 분석은 데이터가 변경되어도 찾아냅니다. 최신 DLP는 정확한 지문 분석과 유사 지문 분석을 사용하여 수정되었거나, 이름이 바뀌었거나, 다른 문서 안에 포함된 민감한 파일을 탐지할 수 있습니다.
3. 클라우드 앱에는 적응형 DLP가 필요합니다. DLP 정책은 SaaS 협업 기능(공유 링크, 외부 게스트, 채팅)에 맞춰 조정되어야 하므로, 실제 환경에서 보호하려면 클라우드를 인식하는 제어가 필수적입니다.
4. DLP는 파일과 이메일뿐 아니라 구조화된 데이터와 API도 보호할 수 있습니다. 고급 솔루션은 데이터베이스 필드, API 트래픽, 텔레메트리를 검사하며, 기존 파일 검사로는 놓치기 쉬운 노출을 찾아내는 데 유용합니다.
5. 사용자 불편도는 DLP 성공의 핵심 지표입니다. 지나치게 엄격한 규칙은 위험한 우회 방법을 부추깁니다. 정상 사용자의 업무 방해를 측정하고 최소화하면 보안과 규정 준수가 함께 개선됩니다.
6. 자동 교정은 효과를 증폭시킵니다. DLP를 CASB, 엔드포인트 에이전트, 워크플로 도구와 통합하면 자동 격리, 액세스 권한 취소, 암호화 작업을 수행할 수 있어 보호 범위를 확장할 수 있습니다.
7. Power Platform용 DLP 정책에는 로우 코드에 대한 이해가 필요합니다. Power Platform 앱과 커넥터는 여러 서비스에 걸쳐 민감한 데이터를 노출할 수 있습니다. Power Platform용 DLP 정책은 커넥터를 분류하고, 비즈니스 커넥터와 비비즈니스 커넥터 간의 데이터 경계를 강제하며, 환경 간 유출을 막기 위한 런타임 검사를 포함해야 합니다.

Power Platform용 DLP 정책 이해하기

기술적인 정책 구성이나 고급 자동화에 들어가기 전에, DLP 정책이 무엇이며 Power Platform 환경에서 왜 중요한지 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. DLP는 본질적으로 조직의 데이터를 위한 '교통 경찰' 역할을 하며, Microsoft 비즈니스 애플리케이션 밖으로 민감한 정보가 잘못된 경로로 빠져나가지 않도록 합니다.

Power Apps, Power Automate, Copilot Studio와 타사 서비스 커넥터가 결합된 Power Platform은 혁신을 이끄는 강력한 플랫폼입니다. 하지만 그 힘은 심각한 거버넌스 과제도 함께 가져옵니다. 새로운 앱이나 자동화는 의도하지 않은 곳으로 데이터를 옮길 수 있습니다. DLP의 역할은 명확한 경계를 설정하고 통제력을 유지하도록 돕는 것입니다.

DLP는 단순히 유출을 막는 것에 그치지 않습니다. 잘 설계된 DLP 정책은 규제 요건 준수를 지원하고, 합리적인 데이터 경계를 강제하며, 사용자가 더 빠르고 창의적으로 개발하는 동안에도 안심할 수 있게 해 줍니다. 환경 설계와 커넥터 전략이 DLP와 어떻게 맞물리는지 더 자세히 알고 싶다면 복원력 있는 보안 모델에 대한 이 논의를 확인해 보시기 바랍니다.

이어지는 섹션에서는 DLP의 기본 원리, 이러한 가드레일이 Power Platform 구성 요소 전반에 실제로 어떻게 적용되는지, 그리고 빠르게 변화하는 비즈니스 앱과 자동화 환경에서 주의해야 할 점을 살펴보겠습니다. 위험 관리와 규정 준수를 진지하게 고민하신다면, Power Platform DLP의 세부 사항을 익히는 것은 선택이 아닌 필수입니다.

Power Platform의 DLP 정책이란?

Power Platform의 DLP 정책은 관리자가 서비스, 앱, 커넥터 간에 데이터가 이동하는 방식을 통제하기 위해 만드는 규칙입니다. 주된 목적은 특히 사용자가 업무 데이터를 타사 서비스나 개인 스토리지에 연결할 때, 조직의 민감한 정보가 승인되지 않은 방식으로 공유되거나 이동하는 것을 막는 것입니다.

실제로 DLP 정책은 Power Platform의 방화벽 역할을 합니다. 앱이나 자동화 안에서 어떤 커넥터(예: Outlook, SharePoint, Twitter)를 함께 사용할 수 있는지를 지정합니다. 이러한 정책은 조직 컴플라이언스 도구의 핵심 요소입니다. 강제 적용이 가능한 가드레일 역할을 하여, 앱과 흐름이 규제 대상이거나 기밀인 데이터를 실수로든 의도적으로든 신뢰할 수 있는 업무 시스템 밖으로 노출하지 않도록 보장합니다.

Microsoft의 보다 넓은 보안 생태계에서 DLP 정책은 Microsoft Purview, 정보 보호 레이블, 액세스 제어 같은 도구를 보완하여, 데이터 보호와 컴플라이언스를 위한 다층적 접근 방식을 구성합니다.

Power Platform 구성 요소 전반에서 DLP 정책이 통합되는 방식

• Power Apps: DLP 정책은 앱이 상호 작용할 수 있는 데이터 소스를 제어하며, 업무용 커넥터와 비업무용 커넥터를 분리하여 민감한 데이터가 섞이는 것을 방지합니다.
• Power Automate: 흐름을 만들거나 실행할 때마다 DLP 규칙이 적용되어, 자동화가 위험한 커넥터로 데이터를 보내거나 가져오지 않도록 합니다. 정책 위반이 발생하면 흐름의 생성이나 실행이 차단될 수 있습니다.
• Copilot Studio: AI 기반 자동화가 확산되면서, DLP는 배후에서 작동하여 사용자 프롬프트와 출력이 컴플라이언스 범위 안에 머물도록 합니다. 생성형 AI가 업무 데이터와 상호 작용할 때 특히 중요합니다.
• 커넥터 계층: 사용자 지정 커넥터와 표준 커넥터를 포함한 모든 커넥터는 DLP에 의해 분류되고 제어됩니다. Power Platform 관리 센터는 이러한 범주를 설정하고 모니터링할 수 있는 중앙 위치를 제공합니다.
• 환경 및 라이선스 경계: DLP는 환경 수준과 테넌트 수준의 경계를 따릅니다. 정책은 특정 사업부에 맞게 조정하거나 전역으로 적용할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 민첩성과 통제 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. Power Platform 거버넌스에 대한 자세한 내용은 Power Platform 보안 모범 사례를 참고하십시오.

Power Platform 전반에 데이터 정책 구현하기

DLP가 무엇이며 왜 중요한지 이해하셨다면, 다음 단계는 그 지식을 실행으로 옮기는 것입니다. Power Platform에서 데이터 정책을 구현하는 일은 모든 상황에 똑같이 적용되는 작업이 아닙니다. 대신 사용자가 만들고 자동화할 수 있도록 하면서도 데이터를 보호하고 잘 거버넌스되도록 유지하는, 전략과 유연성의 적절한 조합을 찾는 일입니다.

정책 관리에는 두 가지 주요 방식이 있습니다. 정밀한 통제를 위한 환경 수준 정책과 광범위한 적용을 위한 테넌트 전체 정책입니다. 각 방식에는 고유한 장단점이 있습니다. 조직은 컴플라이언스 요구 사항, 위험 허용도, 운영 복잡성을 따져 자신의 상황에 맞는 조합을 정해야 하며, 때로는 두 전략을 함께 사용해 최대 효과를 얻기도 합니다.

처음 시작하든 기존 설정을 조정하든, 성공적인 DLP 전략은 기술적인 측면에만 그치지 않는다는 점을 기억하십시오. 사전 테스트부터 개발 환경과 운영 환경 간 커넥터 정렬에 이르기까지 사람과 프로세스의 측면이 크게 작용합니다. 정책 관리와 환경 전략에 대한 실제 현장 조언을 더 원하신다면, Power Platform 개발자를 위해 구성된 이 실용적인 가이드를 꼭 확인해 보십시오.

아래 하위 섹션에서는 핵심 관리자 작업을 살펴보고, 탄력적인 정책 포트폴리오를 구축하는 방법에 대한 인사이트를 얻으며, 환경 수준과 테넌트 수준 적용 중 무엇을 선택할지에 대한 의사 결정 과정을 이해하게 됩니다.

데이터 정책을 관리하고 데이터 정책 전략을 수립하는 방법

1. 중요 데이터 및 커넥터 목록화: 어떤 업무 프로세스, 커넥터, 환경이 민감하거나 규제 대상인 데이터를 다루는지 먼저 매핑하십시오. 이 기반은 모든 DLP 접근 방식에서 핵심입니다.
2. Power Platform 관리 센터에서 정책 만들기: 관리 센터에서는 커넥터를 "비즈니스", "비비즈니스", "차단됨" 그룹으로 나눌 수 있습니다. 조직의 필요에 따라 이 범주를 정의하여 보안 영역 밖으로 데이터가 실수로 이동하는 것을 방지하십시오.
3. 영향 테스트 및 시뮬레이션: 새 정책을 활성화하기 전에 샌드박스나 파일럿 환경에서 테스트를 실행하여 앱, 흐름 및 사용자 생산성에 미칠 수 있는 중단 요소를 확인하십시오. 부정 테스트(negative testing)는 필수입니다. 실제 장애가 발생할 때까지 기다리지 마십시오.
4. 시간이 지남에 따라 정책 모니터링 및 조정: DLP는 "한 번 설정하고 끝"나는 것이 아닙니다. 정책의 효과를 정기적으로 검토하고, 조용히 발생하는 실패나 우회 방법이 있는지 살펴보십시오. 감사 로그와 규정 준수 대시보드를 활용하여 정책 위반을 파악하고, 필요한 경우 인시던트 대응을 시작하십시오.
5. 데이터 정책과 비즈니스 목표 맞추기: 정책이 혁신을 가로막지 않도록 하십시오. 거버넌스 요구 사항과 팀이 비즈니스 우선순위 변화에 따라 구축, 배포 및 적응할 수 있는 충분한 유연성 사이에서 균형을 맞춰야 합니다.

선제적 거버넌스와 복원력 있는 자동화 전략을 더 깊이 알고 싶으시다면 Power Platform 개발자를 위한 DLP 관리 관련 자료를 확인해 보십시오.

Power Platform의 환경 수준 대 테넌트 수준 DLP 정책 구현

• 환경 수준 정책: 고유한 제어가 필요한 팀에 적합합니다. 특정 프로젝트, 사업부 또는 앱의 요구에 따라 커넥터를 제한하거나 허용할 수 있습니다. 세밀한 제어가 가능하지만 규모가 커지면 관리가 복잡해질 수 있습니다.
• 테넌트 수준 정책: 조직 전체에 적용되는 보호 장치로, 모든 조직에 공통으로 필요한 규정 준수를 보장합니다. 관리가 쉽고 엄격한 규제 요건이 있는 산업에 적합하지만, 예외적인 상황에서는 고급 사용자의 유연성을 제한할 수 있습니다.
• 하이브리드 전략: 많은 조직이 두 방식을 함께 사용합니다. 테넌트 규칙은 엄격하게 적용하고, R&D나 파일럿 환경에는 더 완화된 정책을 추가로 적용하는 방식입니다. 핵심은 이 거버넌스 모범 사례 가이드에서 설명하는 것처럼 모든 계층에서 커넥터 목록을 깔끔하고 일관되게 유지하는 것입니다.

Power Platform의 커넥터 분류 및 관리

커넥터 관리는 모든 DLP 정책이 제대로 작동하도록 하는 핵심입니다. Power Platform에서 커넥터는 앱이나 자동화와 외부 세계, 즉 Microsoft 365, 내부 데이터 또는 타사 클라우드 사이를 연결하는 통로입니다. 이러한 커넥터를 비즈니스 중요도나 위험도에 따라 그룹화하면 조직의 보안 성향에 맞게 DLP를 조정할 수 있습니다.

분류는 선택 사항이 아니라 지속 가능한 거버넌스의 기반입니다. 분류가 없으면 섀도 IT, 과도한 데이터 공유, 그리고 예상치 못한 데이터 유출로 인한 규정 준수 문제가 결국 발생할 위험이 있습니다. 새 커넥터가 게시되거나 업데이트될 때마다 새로운 위험이 생길 수 있으므로, 커넥터 관리는 지속적으로 살아 있는 방식으로 접근해야 합니다.

DLP는 명확한 규칙에 의존합니다. 어떤 커넥터를 허용할지, 어떤 커넥터에 위험 표시를 할지, 어떤 커넥터를 정기적으로 검토하거나 완전히 차단할지를 정해야 합니다. 사후 대응이 아니라 선제적으로 대응하십시오. 섀도 IT와 불법 앱 시나리오는 이론적인 위험이 아니라 실제로 일어나는 위험입니다. 이러한 변화에 대응하는 실질적인 방법은 이 섀도 IT 거버넌스 플레이북에서 확인할 수 있습니다.

특히 AI와 맞춤형 통합이 증가하면서 커넥터 생태계가 확장됨에 따라 검토와 재분류는 지속적으로 수행해야 하는 작업이 되었습니다. 다음 섹션에서는 커넥터 환경을 통제하고 조직이 사고 뉴스에 오르지 않도록 하는 검증된 전략을 살펴보겠습니다.

커넥터 분류 체계의 모범 사례

• 비즈니스 커넥터: 민감하거나 중요한 비즈니스 데이터를 처리하는 데 신뢰할 수 있는 커넥터입니다. 예를 들어 SharePoint, Dataverse, SQL이 있습니다. 검증되고 꼭 필요한 서비스로만 제한하십시오.
• 비비즈니스 커넥터: 소셜 미디어, 분석, 가벼운 협업 등 위험도가 낮은 시나리오에 사용됩니다. Twitter, Dropbox, 공개 RSS 피드와 같은 커넥터를 여기에 배치하십시오.
• 차단된 커넥터: 규정 준수, 위험 또는 오용 가능성 때문에 사용이 전면 금지된 커넥터입니다. HTTP/CUSTOM 커넥터와 광범위한 데이터 유출 기능을 가진 모든 커넥터가 일반적으로 여기에 해당합니다.
• 지속적인 검토 워크플로: 앱을 배포하기 전에 "사전 점검(pre-flight)"을 구현합니다. 새로운 커넥터를 검토하고 문서화하며, 정책과 규정 준수 문서를 함께 업데이트합니다. SharePoint 목록 대신 Dataverse가 거버넌스 측면에서 더 나은 선택인 이유는 이 거버넌스 비교에서 확인할 수 있습니다.
• 문서화 및 감사 추적: 규정 준수 감사의 일환으로 커넥터 분류와 정책 변경 내역을 지속적으로 갱신된 기록으로 유지합니다. 차단 또는 프로덕션 승격 조치마다 버전 관리와 근거를 함께 남깁니다.

비즈니스 목적이 아니거나 위험도가 높은 커넥터 차단

• 위험 범주 식별: HTTP, 이메일, 일반 웹훅, 통제가 취약한 클라우드 스토리지처럼 외부 데이터 공유와 관련된 것으로 알려진 커넥터를 표시합니다.
• 사전 차단 목록 설정: 특히 규제가 엄격한 환경에서는 보수적인 차단 목록으로 시작합니다. 새로운 커넥터나 위협이 등장할 때마다 자주 업데이트합니다. AI 에이전트와 섀도 IT는 매우 빠르게 파고들 수 있습니다.
• 재평가 및 감사: 비즈니스와 Power Platform이 변화함에 따라 새롭게 위험해진 커넥터나 규정 준수 범위에서 벗어난 커넥터를 찾아내기 위해 정기적인 검토를 예약합니다. 자율형 AI 에이전트 같은 새로운 위험에 대응하는 실질적인 차단 목록 전략은 이 섀도 IT 및 AI 거버넌스 팟캐스트에서 들어볼 수 있습니다.

Copilot Studio 및 Power Platform 구성 요소를 위한 DLP 정책

Power Platform은 더 이상 기존의 앱과 흐름만을 의미하지 않습니다. Copilot Studio, 데스크톱 RPA, 그리고 더 깊이 통합된 AI 기반 기능이 등장하면서 DLP 적용도 달라진 환경에 맞게 발전해야 합니다. 각 플랫폼 구성 요소는 고유한 위협 모델과 정책 고려 사항을 함께 가져옵니다.

기존 DLP 접근 방식은 자연어 프롬프트, 생성형 AI, 또는 사용자 PC에서 민감한 데이터와 상호 작용하는 데스크톱 자동화 앞에서는 한계를 드러낼 때가 있습니다. 정책이 클라우드에서만 멈춘다면 예상치 못한 상황을 마주할 수 있습니다. 그래서 거버넌스 팀은 일반 앱과 클라우드 흐름뿐 아니라 Power Platform의 주요 축 각각에 대해 적용 방식을 검토하고 조정해야 합니다.

이어서 Copilot Studio 환경, 데스크톱 흐름, 그리고 Power Apps와 Automate가 만나는 통합 영역에서 DLP의 세부 사항과 새롭게 떠오르는 위험을 집중적으로 살펴보겠습니다. 빈틈을 메우고 보안을 미래에 대비하는 구체적인 전략을 원한다면 Copilot 거버넌스에 대한 심층 가이드와 안전한 AI 도입을 위한 실질적인 단계도 함께 확인해 보시기 바랍니다.

차세대 기능과 전통적인 위험 관리가 만나는 지점에서 데이터를 안전하게 지키는 방법을 함께 살펴보겠습니다.

Copilot Studio 환경을 위한 DLP

Copilot Studio는 생성형 AI, 자동화된 에이전트, 강력한 통합 기능으로 기존 데이터 위험을 증폭시킵니다. Copilot 경험과 상호 작용할 수 있는 커넥터와 데이터를 정의하려면 전용 DLP 정책이 필수적입니다.

이 영역의 정책 설계는 프롬프트 주입, AI를 통한 비즈니스 데이터의 의도치 않은 공유, 외부 또는 사용자 지정 API에 Copilot을 연결할 때의 위험을 다뤄야 합니다. Copilot 환경 또는 테넌트 수준에서 HTTP처럼 범위가 넓은 커넥터를 차단하는 것이 권장 모범 사례입니다. 커넥터 그룹화와 테넌트 격리에 대한 자세한 내용은 Purview를 활용한 고급 Copilot 에이전트 거버넌스 기법을 참고하십시오.

정책 관리를 통한 데스크톱 흐름 보안

Power Automate에서 구축하는 데스크톱 흐름은 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용자의 워크스테이션으로 가져옵니다. 즉, 데이터가 클라우드를 벗어나 로컬 엔드포인트에 닿을 수 있으며, 이는 DLP에 새로운 과제를 안겨줍니다.

데이터 노출을 통제하려면 데스크톱 흐름과 상호 작용할 수 있는 커넥터를 DLP로 제한합니다. 세분화된 액세스 제어를 사용하고, 한 사용자가 민감한 데이터를 검증 없이 가져와 공유하는 프로세스를 자동화하지 못하도록 职무 분리도 고려합니다. 로컬 위험과 SaaS 위험이 자주 혼재하므로 데스크톱 흐름은 지속적인 검토가 필요합니다.

Power Apps 및 클라우드 흐름에 DLP 통합하기

Power Apps와 클라우드 흐름의 접점에서 DLP를 적용하는 것은 앱 자동화의 허점을 막는 데 필수적입니다. 앱이 흐름을 트리거하거나 그 반대의 경우에도 정책 경계는 항상 일치해야 합니다.

민감한 비즈니스 데이터가 비즈니스 전용 커넥터에서 비즈니스 외 또는 위험할 수 있는 커넥터로 "선로를 벗어나는" 일이 없도록 정책을 설정하십시오. 경계를 넘나드는 흐름을 문서화하고 규정 준수 여부를 모니터링하십시오. 감사 및 시행에 관한 실제 모범 사례는 이 Purview 기반 감사 가이드를 참고하십시오.

고급 DLP 정책 관리 및 자동화

기본적인 정책 관리로는 규모를 감당하기 어려워지면, 고급 DLP 관리, 특히 자동화가 필수가 됩니다. 환경이 수백 개이든 흐름이 수천 개이든 수작업으로는 한계가 있습니다. 이때 PowerShell, 감사 로그, 고급 알림이 시간을 절약하고 문제가 커지기 전에 이를 포착하는 역할을 합니다.

정책 관리를 자동화하면 대규모 변경을 간소화하고, 정책 위반에 대한 대응 속도를 높이며, 계속 변화하는 커넥터, 앱, 클라우드 시스템 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 로깅, 알림, 상세 분석은 정책의 효과를 측정하고, 사고를 조사하며, 까다로운 규정 준수 감사를 통과하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

이 마지막 섹션에서는 대규모 DLP를 위해 PowerShell을 활용하는 방법을 다루고, 데이터 유출을 탐지하고 차단하는 기법을 현실적인 관점에서 점검합니다. Power Platform이 성장함에 따라 정책 시행은 적응력이 있어야 하며 언제든 감사에 대응할 수 있어야 합니다. PowerShell로 보안을 자동화하고 위험한 공유를 찾아내는 팁은 이 외부 공유 제어 플레이북을 참고하십시오.

클라우드가 얼마나 빠르게 변하든 데이터를 단단히 지켜 주는 스크립팅과 알림의 구체적인 내용을 살펴보겠습니다.

DLP 정책 관리를 위한 PowerShell 명령 사용

• 대규모 정책 생성 또는 수정: New-DlpPolicy 또는 Set-DlpPolicy 같은 PowerShell cmdlet을 사용하면 여러 환경이나 테넌트 전체에 규칙을 빠르게 설정할 수 있어, 관리 UI에서 작업하는 것보다 몇 시간을 절약할 수 있습니다.
• 대량 보고 및 규정 준수 점검: 자동화된 스크립트로 기존 DLP 규칙을 목록화하고, 규정 준수 보고서를 생성하며, 불일치나 정책 편차를 찾아낼 수 있습니다.
• 감사 및 사고 대응: 스크립트를 로그와 연동하여 정책 위반이나 의심스러운 커넥터 사용에 대한 알림을 발생시키십시오. 스크립트를 테스트하고 롤백 절차를 문서화하면 흔히 발생하는 자동화 함정을 피할 수 있습니다.
• 효율성 참고 자료: 자동화에 대한 아이디어를 얻거나 문제를 해결하려면 Microsoft의 PowerShell 문서나 관련 논의를 살펴보십시오. 예를 들어 이 팟캐스트 리디렉션에서 연결된 최근 에피소드도 도움이 됩니다.

DLP 정책으로 데이터 유출 방지하기

DLP 정책은 어떤 데이터가 어디로 이동할 수 있는지를 정의하여 데이터 유출을 방지하고, 상황이 잘못될 때 알려 줍니다. 위험도가 높은 커넥터를 차단하는 규칙, 격리(비즈니스 대 비즈니스 외) 적용, 민감한 흐름에 대한 승인 워크플로 요구를 설정하십시오.

로깅과 실시간 알림을 활용하여 대량 데이터 내보내기나 비즈니스 데이터를 알려진 위험한 대상에 연결하려는 시도 같은 의심스러운 패턴을 찾아내십시오. 완전한 보호와 신속한 사고 대응을 위해, 이 외부 공유 제어 가이드에서 설명하듯이 DLP에 강화된 모니터링과 지속적인 검토를 더하십시오.

정기적인 감사와 정책 조정은 취약점을 찾아내고 새로운 위협에 대응하는 데 도움이 되며, 조직의 데이터를 안전하고 통제되며 규정을 준수하는 상태로 유지합니다.

Power Platform DLP 정책 및 DLP 구현

Power Platform에서 데이터 손실 방지(DLP) 정책의 목적은 무엇입니까?

데이터 손실 방지(DLP) 정책은 Power Apps와 Power Automate 흐름에서 사용할 수 있는 커넥터와 데이터 원본을 정의하여 Power Platform 생태계 내 데이터 유출 위험을 줄이도록 설계되었습니다. DLP 정책의 목적은 Power Platform 환경 전반에서 민감한 정보를 보호하고, 데이터 분류 규칙을 적용하며, 관리자가 시민 개발자를 지원하면서도 데이터를 보호할 수 있도록 거버넌스를 제공하는 것입니다.

앱이나 흐름에 대한 DLP 정책은 어떻게 만들고 관리합니까?

DLP 정책을 만들려면 Power Platform 관리 센터 또는 PowerShell을 사용하여, 함께 사용할 수 있는 커넥터를 지정하는 데이터 정책을 만들어야 합니다. 정책을 만들 때 환경 정책 또는 테넌트 전체 DLP를 선택하고, 프로덕션 환경 또는 대상으로 지정한 다른 Power Platform 환경에 정책을 할당한 후 저장합니다. 만든 후에는 관리자가 DLP 정책 집합을 생성하고 관리할 수 있으며, 커넥터가 차단되거나 허용되는 경우 정책을 업데이트하고, 관리 센터의 DLP 편집기를 사용하여 규칙을 세부적으로 조정할 수 있습니다.

테넌트 전체 DLP와 환경 정책의 차이점은 무엇입니까?

테넌트 전체 DLP는 전체 테넌트에 적용되며, 모든 사용자에 대해 허용 및 차단 커넥터의 기준선을 설정합니다. 반면 환경 정책은 특정 Power Platform 환경에 범위가 지정되므로, 개발, 테스트, 프로덕션 환경 인스턴스마다 다른 규칙을 적용할 수 있습니다. 두 가지를 함께 사용하면 Power Platform 관리자가 광범위한 보호와 환경별 요구 사항의 균형을 맞출 수 있습니다. 예를 들어 프로덕션 환경에는 더 엄격한 정책을, 샌드박스 환경에는 더 느슨한 정책을 적용할 수 있습니다.

흐름이 조직의 데이터 손실 방지 규칙을 위반하면 어떻게 됩니까?

Power Automate 흐름이 조직의 데이터 손실 또는 커넥터 규칙을 위반하는 커넥터 조합을 사용하면, 해당 흐름의 실행이 차단될 수 있으며 사용자에게는 커넥터가 차단되었거나 흐름이 조직의 데이터 정책을 위반한다는 오류 메시지가 표시됩니다. 관리자는 영향을 받는 앱과 Power Automate 흐름을 검토하고, 기존 정책을 업데이트하거나, 적절한 경우 필요한 커넥터를 허용하는 새 DLP 정책을 만들 수 있습니다. 이때도 거버넌스는 유지해야 합니다.

사용자 지정 커넥터와 다양한 데이터 원본은 DLP 정책에 어떤 영향을 줍니까?

Power Apps 또는 Power Automate 흐름에서 사용하는 사용자 지정 커넥터와 다양한 데이터 원본은 DLP 정책을 구현할 때 분류해야 합니다. 이들을 비즈니스 데이터, 비즈니스 이외의 데이터, 차단됨으로 분류할 수 있습니다. 사용자 지정 커넥터를 잘못 분류하면 DLP 정책에 의해 차단될 수 있으므로, 필요한 곳에서 커넥터를 사용할 수 있도록 하면서 새로운 데이터가 노출되지 않게 하려면 정책 생성과 데이터 분류가 필수 단계입니다.

DLP 정책을 만들거나 정책을 변경할 때 PowerShell을 사용할 수 있습니까?

예, PowerShell을 사용하면 정책 생성과 정책 변경을 자동화하여 대규모로 처리할 수 있습니다. PowerShell 스크립트로 DLP 정책을 만들고 관리하고, 테넌트 및 환경 정책을 적용하고, 여러 환경에 동일한 구성을 배포할 수 있습니다. 또한 Power Platform Center of Excellence 도구와 통합하여 거버넌스와 감사를 간소화할 수 있습니다.

프로덕션 환경에서 DLP 정책은 Power Automate 흐름 및 Power Apps와 어떻게 작동합니까?

DLP 정책은 환경 또는 테넌트 수준에서 규칙을 적용하여, 프로덕션 환경에서 Power Automate 흐름과 Power Apps가 어떤 커넥터를 사용할 수 있는지 결정합니다. DLP 정책이 적용되면 허용된 커넥터 조합이 강제되므로, 차단된 커넥터를 사용하는 흐름과 앱은 정책이 업데이트되거나 커넥터의 분류가 변경될 때까지 해당 프로덕션 환경에서 실행되지 않습니다. 이를 통해 데이터가 실수로 노출될 위험을 줄일 수 있습니다.

Power Platform 관리자는 DLP 정책을 처음 구현할 때 어떤 단계를 거쳐야 합니까?

Power Platform 관리자는 먼저 기존 정책과 커넥터를 감사하고, 새로운 데이터와 민감한 원본을 식별하기 위해 데이터 분류를 수행한 다음, 기준이 되는 테넌트 전체 DLP 정책을 만들고, 프로덕션 환경과 개발 요구 사항에 맞게 환경 정책을 조정해야 합니다. DLP 정책을 구현할 때는 앱과 흐름의 규정 준수 여부를 테스트하고, 메이커에게 변경 사항을 알리며, Power Platform Center of Excellence를 사용하여 정책의 효과와 인시던트를 모니터링하는 작업도 포함됩니다.

DLP 정책은 Microsoft 365와 Power Platform 생태계 전반에서 데이터를 어떻게 보호하는 데 도움이 됩니까?

DLP 정책은 M365 및 기타 거버넌스 제어와 통합되어, Power Apps와 Power Automate 내에서 Microsoft 서비스 및 외부 시스템의 데이터가 사용되는 방식을 제한함으로써 일관된 데이터 보호를 제공합니다. 정책에서 허용할 커넥터와 데이터 유형을 정의하면 시스템 간 데이터 유출을 방지하고, 데이터 침해 위험을 줄이며, 조직 규칙과 규제 요건을 준수할 수 있습니다.

새로운 DLP 정책이 예기치 않게 업무에 필수적인 커넥터를 차단한다면 어떻게 해야 할까요?

새로운 DLP 정책이 운영에 중요한 커넥터를 차단하는 경우, 먼저 정책이 올바르게 적용되었는지 확인하고 정책 설정과 로그를 검토하여 해당 커넥터가 차단된 이유를 파악합니다. 그런 다음 대상 환경 정책을 통해 예외를 만들거나, 필요한 경우 커넥터를 다시 분류하거나, 위험을 문서화한 상태에서 커넥터를 허용하도록 정책을 조정하는 방법을 검토할 수 있습니다. DLP 또는 정책 변경을 구현할 때는 DLP 편집기와 변경 관리 프로세스를 사용하여 향후 업무 중단을 방지하십시오.