기업 내 Shadow AI의 숨은 위험 파헤치기

By Mirko Peters · 2026-08-26

오늘날 기업이 직면한 가장 시급한 사이버 보안 및 규정 준수 과제 중 하나인 Shadow AI와 비관리 데이터의 급속한 확산을 깊이 있게 살펴보겠습니다.

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오늘날 기업이 직면한 가장 시급한 사이버 보안 및 규정 준수 과제 중 하나, 즉 Shadow AI와 관리되지 않는 데이터의 급속한 확산을 깊이 있게 다뤄 보겠습니다. 직원들이 생산성을 극대화할 방법을 끊임없이 찾는 시대에, 승인되지 않은 애플리케이션, 허가되지 않은 클라우드 플랫폼, 규제되지 않은 생성형 AI 도구를 사용하고 싶은 유혹은 그 어느 때보다 커졌습니다. 이런 도구들은 개인 차원에서는 무해하거나 심지어 유익해 보이기도 하지만, 기업의 보안 태세를 심각하게 약화시킬 수 있는 막대한 사각지대를 만듭니다.

이 주제를 더 자세히 살펴보고 업계 전문가들의 실무적인 대화를 듣고 싶다면, 관련 팟캐스트 에피소드인 Shadow Data Discovery and Governance with Microsoft Purview를 꼭 확인해 보시기 바랍니다.

Shadow Data 사각지대 설명

Shadow Data란 무엇인가?

데이터 보안과 관련된 대화에서 "shadow data"라는 용어를 들어 보셨을 것입니다. Shadow data는 조직의 IT 거버넌스 및 보안 프로토콜 바깥에 존재하는, 관리되지도 모니터링되지도 않는 정보를 말합니다. 이런 데이터는 개인 기기, 승인되지 않은 클라우드 스토리지, 허용되지 않은 애플리케이션에 숨어 있는 경우가 많습니다. IT 부서가 이 정보를 통제하거나 모니터링하지 못하기 때문에 조직에 상당한 위험이 됩니다. Shadow data에는 민감한 고객 정보부터 기밀 사업 계획까지 무엇이든 포함될 수 있습니다. 데이터가 어디에 있는지 알지 못하면 그 데이터를 보호할 수 없습니다.

참고: Shadow data는 단순한 기술 문제가 아닙니다. 데이터 유출, 규정 준수 실패, 신뢰 상실로 이어질 수 있는 비즈니스 위험입니다.

사각지대가 생기는 이유

Shadow data 사각지대가 왜 이렇게 자주 발생하는지 궁금하실 수 있습니다. 여러 일반적인 이유가 있습니다.

• 직원들은 더 빠른 해결책을 원합니다. 촉박한 마감일에 직면하면 IT 부서를 거치지 않고 더 빨리 일할 수 있게 해 주는 도구를 사용하게 될 수 있습니다. 이러한 행동이 shadow IT를 만듭니다.
• 때로는 IT 부서가 제공하는 솔루션이 필요를 충족하지 못합니다. 그러면 대체 도구를 찾게 되고, 이것이 보안 허점을 열 수 있습니다.
• 클라우드 기반 서비스는 접근하기 쉽습니다. IT 부서의 관여 없이도 새로운 앱을 배포할 수 있습니다. 이런 도구들이 보안 표준을 충족하지 못하면 취약점을 초래합니다.

이러한 요인들 때문에 shadow data는 눈에 띄지 않게 쉽게 늘어납니다. 문제가 발생하기 전까지는 얼마나 많은 정보가 공식적인 감독을 벗어나 있는지 깨닫지 못할 수 있습니다.

주요 발생 원인

Shadow data는 일상 업무의 여러 곳에서 생길 수 있습니다. 가장 빈번한 원인 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 승인되지 않은 SaaS 및 shadow AI 도구: IT 승인 없이 앱이나 AI 서비스를 사용할 수 있습니다. 이런 도구들은 승인되지 않은 클라우드 서비스에 데이터를 저장합니다.
• 테스트 또는 개발 데이터베이스: 테스트 환경을 만들면 데이터의 추가 사본이 자주 생성됩니다. 이를 보호하지 않으면 shadow data가 됩니다.
• 개인 기기 및 모바일 또는 클라우드 동기화 유출: 업무 데이터를 휴대폰이나 노트북에 동기화하면 추적되지 않는 사본이 만들어집니다. 이런 기기에는 적절한 보안 통제가 없을 수 있습니다.
• 잊힌 아티팩트, 보관 자료 및 레거시 앱: 오래된 로그, 방치된 클라우드 스토리지, 사용하지 않는 애플리케이션에는 민감한 정보가 들어 있을 수 있습니다. 이들을 잊어버리면 숨은 위험이 됩니다.

Shadow data 사각지대를 줄이려면 이러한 원인을 계속 인식하고 있어야 합니다. Shadow data가 어디에 숨어 있는지 이해하는 것이 더 나은 데이터 보안과 규정 준수를 향한 첫걸음입니다.

Shadow data의 데이터 보안 위험

취약점과 노출

Shadow data가 통제를 벗어나면 심각한 위협에 직면하게 됩니다. Shadow data는 IT 팀이 보거나 관리할 수 없는 곳에 숨어 있는 경우가 많습니다. 이런 가시성의 부족은 취약한 데이터 보안 태세를 만듭니다. 민감한 파일에 누가 접근할 수 있는지, 기밀 정보가 어디에 있는지 알지 못할 수 있습니다. 이런 상황은 무단 액세스와 데이터 손실 방지 실패의 위험을 높입니다.

다음은 shadow data와 관련된 가장 흔한 위협을 보여 주는 표입니다.

섀도 데이터는 여러 방식으로 위협에 노출될 가능성을 높입니다.

• 기업은 AI 도구를 제대로 보호하지 못하는 경우가 많으며, 이로 인해 더 광범위한 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.
• 섀도 IT로 인해 팀은 IT 부서가 모니터링할 수 없는 애플리케이션을 쉽게 사용하게 되며, 이는 승인되지 않은 데이터 축적을 초래합니다.
• 섀도 데이터가 존재하면 유출의 범위와 영향이 커지고, 데이터 손실 방지는 훨씬 더 어려워집니다.

직원이 개인 기기나 승인되지 않은 앱을 사용할 때 내부자 위협에도 노출됩니다. 이러한 행위는 공식 보안 통제를 우회합니다. 내부자 위협은 의도적이든 우발적이든 데이터 유출로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이고 조직을 위협으로부터 보호하려면 강력한 데이터 보안 조치가 필요합니다.

AI 및 운영에 미치는 영향

섀도 데이터는 데이터 보안만 위협하는 것이 아닙니다. AI 프로젝트와 일상 운영에도 영향을 미칩니다. 섀도 AI 도구를 사용하거나 승인되지 않은 데이터를 모델에 입력하면 새로운 위협이 생깁니다. 섀도 AI는 감지되지 않은 오류와 편향된 결과를 만들어낼 수 있습니다. 이러한 실수는 의사 결정을 해치고 운영 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다.

규제 산업에서는 위험이 더욱 커집니다. 부정확한 AI 결과는 규정 위반과 운영 차질로 이어질 수 있습니다. 승인된 데이터만 AI 시스템에 들어가도록 하려면 효과적인 데이터 손실 방지 전략이 필요합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 품질 저하와 감독 부재에서 비롯되는 위협을 피하는 데 도움이 됩니다.

AI 워크플로에서도 내부자 위협을 고려해야 합니다. 직원은 위험을 인식하지 못한 채 섀도 데이터를 사용할 수 있습니다. 이런 행위는 데이터 보안 태세를 약화시키는 위협이 될 수 있습니다. 데이터 위험 관리와 데이터 손실 방지에 집중하면 조직 내부와 외부에서 오는 위협에 대한 방어력을 높일 수 있습니다.

팁: 데이터 보안 정책을 정기적으로 검토하고 섀도 데이터를 모니터링하십시오. 이렇게 하면 위협을 조기에 발견하고 강력한 데이터 보안 태세를 유지하는 데 도움이 됩니다.

규정 준수 및 거버넌스 과제

규제 위험

많은 산업에서 엄격한 규정 준수 요건을 적용받습니다. 규제 기관은 민감한 정보를 보호하고 명확한 거버넌스 규칙을 따를 것을 요구합니다. 섀도 데이터가 늘어나면 이러한 규칙을 위반할 위험이 커집니다. 관리되지 않는 데이터는 종종 규정 준수 점검을 빠져나갑니다. 이런 상황은 벌금, 법적 조치, 운영 중단으로 이어질 수 있습니다.

규제 준수는 단순히 규칙을 따르는 것이 아니라는 점을 이해해야 합니다. 고객 및 파트너와의 신뢰를 쌓는 일이기도 합니다.

아래 표는 관리되지 않는 섀도 데이터가 어떻게 규제 위험을 초래할 수 있는지 보여줍니다.

규정 준수 태세를 견고하게 유지해야 합니다. 감사 중 숨겨진 데이터를 놓치면 과징금을 물을 수 있습니다. 규제 기관은 데이터가 어디에 있고 어떻게 보호되는지 파악하고 있기를 기대합니다. 값비싼 실수를 피하려면 규정 준수 요건을 반드시 충족해야 합니다.

기존 거버넌스의 공백

기존 거버넌스 프레임워크는 섀도 데이터의 사각지대를 제대로 다루지 못하는 경우가 많습니다. 정적 인벤토리와 정기 감사에 의존할 수도 있지만, 이러한 방식으로는 데이터가 생성되는 빠른 속도를 따라잡을 수 없습니다. 직원들은 매주 AI 도구와 승인되지 않은 앱을 사용합니다. 많은 직원이 민감한 정보를 승인 없이 공유합니다.

아래 차트는 직원들이 공식 거버넌스 밖에서 AI 도구를 사용하고 데이터를 공유하는 방식을 보여줍니다.

직원의 86%가 매주 AI 도구를 사용하는 것으로 나타났습니다. 거의 절반은 승인되지 않은 도구를 사용합니다. 많은 직원이 직원 데이터와 연구 데이터 세트를 공유합니다. 이러한 행위는 거버넌스 및 규정 준수 노력에 사각지대를 만듭니다.

기존 거버넌스로는 새로운 도구나 플랫폼을 모두 추적할 수 없다는 점을 인식해야 합니다. 직원들은 개인 기기와 외부 서비스를 자주 사용합니다. 이러한 플랫폼은 규정 준수 통제 범위 밖에서 작동합니다. 새로운 위험에 적응하고 규정 준수 태세를 견고하게 유지할 수 있는 현대적인 거버넌스 접근 방식이 필요합니다.

팁: 거버넌스 전략을 자주 검토하십시오. 섀도 데이터가 숨어 있을 수 있는 빈틈을 찾아보십시오. 변화하는 규제 환경에 맞추어 컴플라이언스 프로세스를 업데이트하십시오.

이러한 빈틈을 메우면 더 나은 보안 태세를 갖출 수 있습니다. 민감한 정보를 보호하고 컴플라이언스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 향후 규제 변화에 대비하도록 조직을 준비시킬 수 있습니다.

섀도 데이터를 위한 Microsoft Purview

지속적인 검색

섀도 데이터 위험으로부터 조직을 보호하려면 지속적인 검색이 필요합니다. Microsoft Purview는 Unified Data Security Posture Management를 사용하여 민감한 정보를 자동화되고 지속적으로 검색합니다. 이 방식을 사용하면 클라우드 플랫폼 전반에서 급증하는 데이터 증가에 대응할 수 있습니다. 오래된 인벤토리나 수동 점검에 의존할 필요가 없습니다. 대신 데이터 환경을 실시간으로 파악할 수 있습니다.

지속적인 검색을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 클라우드, 온프레미스, SaaS 환경에 숨어 있는 민감한 데이터를 찾아냅니다.
• 데이터 흐름을 매핑하고 민감한 비즈니스 데이터가 이동하는 위치를 추적합니다.
• 승인되지 않은 시스템 외부에 저장된 민감한 정보를 식별합니다.

Microsoft Purview를 사용하면 환경이 더 복잡해지더라도 민감한 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다. 섀도 데이터가 위협이 되기 전에 발견할 수 있습니다. 이러한 선제적 접근은 데이터 보호 전략을 뒷받침하고 전반적인 보호 태세를 강화합니다.

팁: 지속적인 검색은 위협보다 한발 앞서 대응하는 데 도움이 됩니다. 민감한 데이터 처리 프로세스에 영향을 주기 전에 위험에 대응할 수 있습니다.

Microsoft Purview의 지속적인 검색 도구는 강력한 데이터 보호의 기반이 됩니다. 민감한 데이터가 예상치 못한 곳에 숨어 있더라도 놓치지 않을 수 있습니다.

데이터 맵과 데이터 탐색기

보호와 컴플라이언스를 관리하려면 데이터를 명확하게 파악해야 합니다. Microsoft Purview의 Data Map과 Data Explorer가 이러한 가시성을 제공합니다. Data Map은 정형 및 비정형 소스를 포함한 전체 데이터 환경을 스캔합니다. Microsoft 플랫폼뿐만 아니라 AWS, Google Cloud와 같은 멀티 클라우드 환경도 다룹니다. 데이터 계보를 추적할 수 있으며, 이는 민감한 데이터가 어디에서 왔고 어디로 가는지 파악할 수 있다는 뜻입니다.

Data Explorer를 사용하면 데이터 자산을 검색, 필터링, 분석할 수 있습니다. 민감한 비즈니스 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 또한 민감한 정보가 조직 내에서 어떻게 이동하는지도 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 보호 조치를 시행하고 무단 공유를 차단할 수 있습니다.

• 승인된 업무 역할로만 민감한 데이터 세트에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다.
• 기밀 파일의 외부 공유를 차단할 수 있습니다.
• 법적 이유로 보관해야 하는 레코드에 보존 규칙을 적용할 수 있습니다.
• 규제 대상 데이터가 관리되지 않는 위치로 이동하는 것을 금지된 동작으로 표시할 수 있습니다.

Microsoft Purview의 Data Map과 Data Explorer는 섀도 데이터를 통제하는 데 도움이 됩니다. 민감한 데이터 처리를 자신 있게 관리할 수 있습니다. 또한 GDPR, CCPA와 같은 규정 준수를 지원합니다. 기본 제공 템플릿과 자동 보고 기능을 통해 감사 시 데이터 보호 기준을 더 쉽게 입증할 수 있습니다.

참고: Data Map과 Data Explorer는 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 높여 줍니다. 이는 보호와 컴플라이언스를 위한 견고한 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다.

민감한 데이터 분류

민감한 데이터를 보호하려면 먼저 분류해야 합니다. Microsoft Purview는 고급 방법을 사용하여 민감한 정보를 식별하고 레이블을 지정합니다. 신용카드 번호나 세금 식별자와 같은 정형 데이터에는 패턴 기반 탐지기를 사용할 수 있습니다. 학습 가능 분류기는 고정된 패턴을 따르지 않더라도 특정 범주에 해당하는 문서를 인식하는 데 도움이 됩니다. Exact Data Match를 사용하면 승인된 데이터 세트와 정보를 대조할 수 있어 오탐을 줄일 수 있습니다. 문서 지문 식별(Document Fingerprinting)은 알려진 문서의 사본이나 유사 사본을 찾아내며, 지적 재산을 보호하는 데 중요합니다.

• 민감한 정보 유형: 정형 및 준정형 데이터에서 패턴을 탐지합니다.
• 학습 가능 분류기: 예제를 학습하여 민감한 문서를 식별합니다.
• Exact Data Match: 승인된 목록과 데이터를 대조하여 정확한 보호를 제공합니다.
• 문서 지문 식별: 중복 항목을 식별하여 민감한 비즈니스 데이터를 보호합니다.

이러한 도구를 사용하면 조직 전체에서 민감한 데이터를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 보호 정책을 적용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 보호 요구 사항을 충족하고 데이터 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한 민감한 데이터 처리에 관한 모범 사례를 지원합니다.

Microsoft Purview의 민감한 데이터 분류는 주요 규정 준수를 지원합니다. 데이터 위치를 추적하고, 정보 주체의 요청에 대응하며, 감사 시 보호 조치에 대한 증빙을 제시할 수 있습니다. 또한 무단 액세스 위험을 줄이고 전반적인 보호 전략을 강화할 수 있습니다.

참고: 정확한 분류는 강력한 데이터 보호의 첫 단계입니다. 식별할 수 없는 데이터는 보호할 수 없습니다.

Microsoft Purview가 민감한 데이터를 검색하고, 매핑하고, 분류할 수 있는 도구를 제공한다는 것을 확인할 수 있습니다. 섀도 데이터를 통제할 수 있게 되고 보호 노력이 강화됩니다. 또한 높은 수준의 데이터 보호 표준을 준수함으로써 고객과 파트너의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

섀도 데이터 모니터링 및 관리

실시간 모니터링

데이터를 안전하고 규정에 맞게 유지하려면 실시간 모니터링이 필요합니다. Microsoft Purview는 전체 데이터 환경에 걸쳐 지속적인 모니터링을 설정할 수 있는 도구를 제공합니다. 과도한 공유나 무단 액세스와 같은 정책 위반을 탐지하려면 먼저 실시간 모니터링을 활성화하십시오. 이 방식을 사용하면 사후에 발견하는 것이 아니라 위험이 발생하는 순간 이를 포착할 수 있습니다. 데이터 보안 상태 관리(DSPM)를 사용하면 새로운 위험을 초래할 수 있는 섀도 AI 도구를 탐지하는 데 집중할 수 있습니다. DSPM은 승인되지 않았거나 관리되지 않는 AI 애플리케이션을 검사하여 모니터링을 지원합니다.

Microsoft Purview로 실시간 모니터링을 설정하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. 클라우드 및 온프레미스 환경을 포함한 모든 데이터 소스에 대해 지속적인 모니터링을 활성화하십시오.
2. 기밀 데이터를 승인되지 않은 위치로 이동하려는 시도와 같은 위험한 동작을 식별하도록 탐지 규칙을 구성하십시오.
3. 정책 위반이나 의심스러운 활동이 발생하면 알림을 받을 수 있도록 모니터링에 대한 자동 경고를 설정하십시오.
4. Purview가 제공하는 권장 사항을 검토하여 문제가 심각해지기 전에 신속하게 대응하고 해결하십시오.
5. 승인되지 않은 AI 챗봇에 민감한 정보를 붙여넣는 것과 같은 일반적인 섀도 데이터 시나리오를 시뮬레이션하여 모니터링 설정을 테스트하십시오.

예를 들어 사용자가 외부 사용자와 기밀 파일을 공유하려고 하면, Purview의 모니터링 및 탐지 기능이 해당 작업을 차단하고 보안 팀에 실시간으로 경고를 보낼 수 있습니다. 이 수준의 모니터링은 통제력을 유지하는 데 도움이 되며 규정 준수 노력을 지원합니다.

정보 장벽

Microsoft Purview의 정보 장벽을 사용하면 모니터링 전략을 강화할 수 있습니다. 이러한 장벽은 사용자 또는 그룹 간의 커뮤니케이션을 제한하며, 민감한 정보를 보호해야 하는 조직에는 필수적입니다. 내부 경계를 설정함으로써 무단 상호 작용이 발생하기 전에 이를 방지할 수 있습니다. 이러한 사전 모니터링 방식은 규정 준수를 지원하고 우발적인 데이터 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다.

정보 장벽은 상충하는 이해관계를 가진 팀이 민감한 데이터를 공유하지 못하도록 하여 모니터링에서 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어 내부자 거래나 기밀 정보의 의도치 않은 노출을 방지하기 위해 연구팀과 영업팀을 분리할 수 있습니다. 이러한 경계를 모니터링하면 조직 내에서 기밀성과 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다.

정책 시행

효과적인 섀도 데이터 모니터링 및 탐지를 위해서는 정책 시행이 매우 중요합니다. Microsoft Purview는 이메일, 파일, 데이터베이스를 위한 세분화된 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 제공합니다. 사용자 컨텍스트와 위협 신호에 따라 조정되는 적응형 제어를 설정할 수 있습니다. DLP는 분류 레이블과 연결되므로 민감한 데이터의 모니터링 및 탐지가 자동으로 적절한 정책을 트리거합니다.

Microsoft Defender 또는 Sentinel과 통합되는 인시던트 대응 자동화를 활용할 수 있습니다. 이 통합을 통해 모니터링 중 탐지된 DLP 인시던트를 신속하게 분류할 수 있습니다. DLP 정책을 정기적으로 모니터링하고 테스트하면 정책이 계속 효과적이고 감사에 대비된 상태를 유지할 수 있습니다. 예를 들어 모니터링을 통해 사용자가 민감한 데이터를 내보내려는 시도가 탐지되면, Purview는 해당 작업을 차단하고 검토를 위해 인시던트를 기록할 수 있습니다.

팁: 일관된 모니터링, 탐지 및 시행을 통해 위협보다 앞서 나가고 데이터를 안전하게 유지할 수 있습니다.

선제적 데이터 거버넌스 전략 구축

살아 있는 인벤토리 접근 방식

데이터를 효과적으로 관리하려면 살아 있는 인벤토리가 필요합니다. 살아 있는 인벤토리란 데이터가 어디에 있고 어떻게 변하는지를 항상 파악하고 있는 상태를 말합니다. Microsoft Purview는 데이터 소스를 지속적으로 스캔하여 이러한 방식을 구축하는 데 도움을 줍니다. 민감한 정보가 어디에 숨어 있는지 추측할 필요가 없습니다. 업데이트 내용도 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 방법은 강력한 데이터 거버넌스와 위험 관리를 뒷받침합니다.

먼저 데이터 거버넌스 프로그램의 명확한 목표를 설정하는 것부터 시작합니다. 조직에서 성공이 어떤 모습인지 정의하십시오. 가장 중요한 데이터 소스를 Microsoft Purview에 등록하십시오. 인벤토리를 최신 상태로 유지하도록 스캔을 설정하십시오. 용어집 용어와 메타데이터로 데이터를 보강하십시오. 비즈니스 팀과 함께 데이터 소유권과 계보를 점검하십시오. 이 과정을 거치면 위험 관리의 공백을 메울 수 있고 데이터 맵을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

팁: 살아 있는 인벤토리가 있으면 위험을 조기에 발견하고 신속하게 대응할 수 있습니다.

Purview를 워크플로와 통합하기

기존 도구에 Microsoft Purview를 연결하면 데이터 거버넌스를 일상 업무의 일부로 만들 수 있습니다. Purview는 Teams, SharePoint, OneDrive 같은 Microsoft 365 앱과 함께 작동합니다. 이들 플랫폼 전반에서 검색과 탐색 기능이 향상됩니다. 이를 통해 섀도 데이터가 위험 관리 문제로 커지기 전에 찾아서 관리할 수 있습니다.

• Microsoft Purview는 데이터 거버넌스와 보안을 하나의 장소에서 관리할 수 있게 해 줍니다.
• 데이터가 앱 사이를 어떻게 이동하는지 확인할 수 있으므로 데이터 흐름과 종속성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• Purview는 관리되지 않는 앱까지 보호 범위를 확장하므로, 팀의 속도를 늦추지 않으면서 섀도 AI 위험에 대응할 수 있습니다.
• 이 플랫폼은 공개 공유 링크 제거나 데이터 손실 방지 정책 적용 같은 조치를 자동화합니다.

업무 방식을 바꿀 필요는 없습니다. Purview는 현재의 워크플로에 맞춰 적용되며 위험 관리를 더 쉽게 만들어 줍니다. 핵심 업무에 집중하면서도 데이터를 안전하게 지킬 수 있습니다.

지속적인 개선

데이터 거버넌스는 끝나지 않는 여정으로 다루어야 합니다. 먼저 카탈로그와 정책이 어떻게 작동하는지 검토하십시오. 통제 장치가 모든 위험을 잡아내는지 확인하십시오. 보존 및 규정 준수 규칙을 자주 업데이트하십시오. 위험 관리 전략이 계속 견고한지 확인하려면 감사를 정기적으로 실시하십시오.

• Microsoft Purview를 사용하여 데이터 품질을 모니터링하고 문제를 찾아내십시오.
• 규칙을 설정하고 스캔 일정을 잡아 문제를 점검하십시오.
• 더 나은 품질 검사를 위해 사용자 지정 규칙이나 AI 기반 규칙을 만드십시오.
• 여러 팀에 피드백을 요청하여 도입을 높이고 공백을 메우십시오.

위험 관리에 관심을 기울이는 모습을 보여 줄 때 신뢰가 쌓입니다. 정기적인 업데이트와 검토는 새로운 위협보다 앞서 나가는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터 거버넌스 프로그램을 견고하게 유지하고 미래에도 대비할 수 있습니다.

참고: 지속적인 개선은 배움과 적응을 멈추지 않는다는 뜻입니다. 데이터는 계속 보호되고, 조직은 변화에 대비된 상태를 유지합니다.

조직을 위한 실행 단계

Purview 시작하기

명확한 로드맵을 따르면 섀도 데이터를 찾아내는 여정을 시작할 수 있습니다. 먼저 환경을 철저히 감사하십시오. 브라우저 확장 프로그램을 확인하고 방화벽 및 프록시 로그를 검토하여 활성 상태의 섀도 IT를 모두 목록화하십시오. 이 단계에서 민감한 데이터를 저장하거나 처리할 수 있는 승인되지 않은 애플리케이션을 찾아낼 수 있습니다.

다음으로 위험과 사용 패턴을 평가하십시오. 각 섀도 IT 도구를 사용 빈도와 위험 수준에 따라 순위를 매기십시오. 이 순위는 노력을 어디에 집중할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 유용하고 규정을 준수하는 도구와 해로운 도구를 구분하십시오. 승인된 도구는 거버넌스 프레임워크에 통합하고, 위협이 되는 도구는 차단하십시오. 팀에는 안전한 대안을 제안하십시오.

섀도 IT 사용에 대한 정기 보고서를 생성하십시오. 이 보고서는 진행 상황을 추적하고 새로운 위험을 발견하는 데 도움이 됩니다. 승인된 애플리케이션에 대해서는 정책을 시행하십시오. 정책이 효과적으로 유지되도록 자주 검토하십시오. 섀도 IT 탐지와 모니터링에는 Microsoft Purview의 전문 도구를 사용하십시오. 승인된 도구의 보안 설정은 항상 확인하십시오. AI 도입은 고유한 데이터 노출 위험을 관리할 수 있도록 일찍 다루십시오. 도구 액세스 요청에 대해 명확한 승인 절차를 정의하십시오.

섀도 데이터 사각지대 해결을 위한 체크리스트:

1. 활성 섀도 IT를 목록화합니다.
2. 위험과 사용 패턴을 평가합니다.
3. 유용한 섀도 IT와 악성 섀도 IT를 식별합니다.
4. 섀도 IT 보고서를 생성합니다.
5. 승인된 애플리케이션에 대한 정책을 시행합니다.
6. 탐지와 모니터링에 전문 도구를 사용합니다.
7. 승인된 도구의 보안 설정을 확인합니다.
8. AI 도입을 선제적으로 다룹니다.
9. 도구 요청에 대한 승인 절차를 정의합니다.

이해관계자 참여

섀도 데이터 관리를 성공적으로 하려면 이해관계자의 강력한 참여가 필요합니다. 이 과정에서는 역할마다 핵심적인 역할을 맡습니다. 아래 표는 일반적인 이해관계자와 그들의 책임을 보여 줍니다:

이들 그룹은 초기 단계부터 참여시켜야 합니다. 명확한 커뮤니케이션과 교육은 모든 구성원이 데이터 보호에서 자신의 역할을 이해하도록 돕습니다.

데이터 보안 및 컴플라이언스 지속 유지

데이터 보안 및 컴플라이언스 노력을 시간이 지나도 강하게 유지해야 합니다. 아이덴티티 및 액세스 관리를 사용하여 누가 어떤 수준의 데이터에 접근할 수 있는지 제어하십시오. 조건부 액세스를 사용하면 사용자 역할이나 기타 조건에 따라 권한을 부여할 수 있습니다. Microsoft Purview에서는 인증과 권한 부여가 함께 작동하여 사용자 ID와 권한을 확인합니다.

팁: 지속적인 모니터링과 정기적인 정책 검토는 새로운 위험에 앞서 대응하는 데 도움이 됩니다. 데이터 거버넌스는 일회성 프로젝트가 아니라 지속적인 프로세스로 만드십시오.

이러한 단계를 따르고 접근 방식을 지속적으로 개선하면 더 안전하고 규정을 잘 준수하는 조직을 만들 수 있습니다.

섀도 데이터의 사각지대에서 비롯된 시급한 위험에 직면해 있습니다. 조직의 80% 이상에서 승인되지 않은 AI 활동의 징후가 나타나고 있으며, 일반적인 기업은 매달 223건의 데이터 정책 위반을 겪습니다.

Microsoft Purview는 지속적인 검색, 고급 분류, 공유 데이터 보기를 통해 역량을 강화합니다. 먼저 정책을 검토하고, 사용자 지정 정보 유형을 만들고, 민감한 데이터를 모니터링하십시오. 전략을 맞추고, 데이터 관리자를 포함시키며, 미래 대비 역량을 다듬어 선제적 거버넌스 문화를 구축하십시오.

자주 묻는 질문

섀도 데이터란 무엇입니까?

섀도 데이터는 조직의 공식 데이터 관리 시스템 외부에 존재하는 정보입니다. 승인되지 않은 앱, 개인 디바이스, 잊혀진 스토리지에서 찾을 수 있습니다. 이러한 데이터는 보안 및 컴플라이언스 통제를 벗어나는 경우가 많습니다.

Microsoft Purview는 섀도 데이터를 찾는 데 어떻게 도움이 됩니까?

Microsoft Purview는 지속적인 검색을 사용하여 모든 데이터 원본을 검사합니다. 클라우드 및 온프레미스 환경 전반의 정형 및 비정형 데이터를 실시간으로 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 숨겨져 있거나 관리되지 않는 데이터를 신속하게 찾아낼 수 있습니다.

섀도 데이터에 왜 주의를 기울여야 합니까?

섀도 데이터는 데이터 유출, 컴플라이언스 위반, 운영상의 문제 위험을 높입니다. 보이지 않는 데이터는 보호하거나 거버넌스를 적용할 수 없습니다. 섀도 데이터를 관리하면 조직을 안전하고 규정을 준수하는 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

Microsoft Purview가 민감한 데이터를 자동으로 분류할 수 있습니까?

예. Microsoft Purview는 기본 제공 분류자와 사용자 지정 분류자를 사용하여 민감한 정보를 식별합니다. 신용카드 번호나 개인 정보 같은 패턴을 탐지할 수 있습니다. 이러한 자동 분류를 통해 적절한 보호 정책을 적용할 수 있습니다.

Microsoft Purview는 어떤 유형의 환경을 지원합니까?

Microsoft Purview는 클라우드, 온프레미스 및 SaaS 플랫폼과 함께 사용할 수 있습니다. Microsoft 365, Azure, AWS, Google Cloud 및 그 밖의 여러 데이터 원본과 함께 작동합니다.

Microsoft Purview를 섀도 데이터에 활용하려면 어떻게 시작합니까?

먼저 Purview에 데이터 원본을 연결하십시오. 검사를 설정하여 데이터를 검색하고 분류하십시오. 데이터 맵을 검토하고 기본 제공 보고서를 사용하여 위험을 모니터링하십시오. 그다음 정책을 시행하여 민감한 정보를 보호할 수 있습니다.

Microsoft Purview는 규제 준수에 도움이 됩니까?

예. Microsoft Purview는 GDPR, HIPAA, EU AI 법과 같은 프레임워크의 준수를 지원합니다. 기본 제공 도구를 사용하여 데이터 위치를 추적하고, 감사에 대응하며, 보호 증거를 제시할 수 있습니다.

섀도 데이터 관리에는 누가 참여해야 합니까?

팀 차원의 접근 방식이 필요합니다. IT, 보안, 컴플라이언스 및 비즈니스 리더를 참여시키십시오. 데이터를 식별하고, 모니터링하고, 보호하는 데는 모두가 역할을 맡습니다. 교육과 명확한 커뮤니케이션이 팀의 성공을 돕습니다.

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Microsoft Purview로 Shadow Data Discovery and Governance를 실무 관점에서 쉽게 설명하고 싶으신가요? 이번 에피소드는 이 주제를 명확한 언어로 풀어내고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적인 업무 환경에서 왜 중요한지 보여드립니다.

다음과 같은 경우 이 에피소드를 들어보세요:

• Microsoft Purview로 Shadow Data Discovery and Governance를 이해하는 데 필요한 핵심 개념 파악하기
• 이 주제가 더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 어떤 위치에 있는지 확인하기
• 조직에서 실질적인 가치를 만들어낼 수 있는 지점 알아보기

함께 들으시면 좋은 M365 FM 관련 에피소드:

• 정보 설계자를 위한 Microsoft Purview 데이터 거버넌스
• 섀도 IT를 늘리지 않는 Power Platform 거버넌스
• 완벽한 데이터를 기다리지 않는 Microsoft Copilot 거버넌스
• Power Platform 거버넌스: 섀도 IT에서 안전한 확장까지
• 데이터 계보를 넘어서는 Microsoft Fabric 거버넌스

M365 FM에서 더 많은 실무 중심의 Microsoft 이야기를 찾아보세요.

최종 검토: 2026년 7월.

누구에게 권하는가

이 에피소드는 구현, 운영 또는 거버넌스 결정을 내리기 전에 실무적인 기초 지식이 필요한 Microsoft 관리자, 아키텍트, 개발자, 보안 전문가, 그리고 비즈니스 리더를 위한 것입니다.

🎧 함께 들으면 좋은 에피소드

• Microsoft Security Copilot — 이 주제를 확장하는 데 매우 연관성 높은 다음 단계입니다.
• Microsoft Defender for Endpoint — 이 주제를 확장하는 데 매우 연관성 높은 다음 단계입니다.
• Microsoft Defender for Identity — 이 주제를 확장하는 데 매우 연관성 높은 다음 단계입니다.

🎧 함께 들으면 좋은 에피소드

• Microsoft Purview – 쉽게 이해하기

  거버넌스 및 규정 준수 맥락을 살펴보세요.

• Teams 텔레포니 – 쉽게 이해하기

  Teams 通話 및 커뮤니케이션의 기초를 이해하세요.

• Microsoft 365 거버넌스 운영 모델

  지속 가능한 소유권과 통제 방법을 알아보세요.