왜 Microsoft 365에서 DLP가 민감한 정보를 탐지하지 못할까?

By Mirko Peters · 2026-04-20

Microsoft 365의 데이터 손실 방지(DLP)가 민감한 정보를 탐지하지 못해 고민 중이시라면, 여러분만 그런 것이 아닙니다. …

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Titelbild: Why Is DLP Not Detecting Sensitive Info in Microsoft 365?

Microsoft 365의 데이터 손실 방지(DLP)가 민감한 정보를 탐지하지 못해 고민 중이시라면, 여러분만 그런 것이 아닙니다. DLP는 신용카드 번호, 주민등록번호, 기업의 기밀 정보 등이 조직 외부로 빠져나가기 전에 이를 잡아내도록 설계되어 있습니다. 그럼에도 많은 조직이 DLP가 전혀 작동하지 않는 허점을 계속 발견하고 있으며, 그 결과 민감한 정보가 보호되지 않은 채 남아 있습니다.

DLP 탐지가 실패하는 이유는 잘못 구성된 정책과 규칙 로직에서부터 라이선스 제약, 복잡한 설정 절차, 민감한 데이터를 숨기는 파일 및 인코딩 기법에 이르기까지 다양합니다. 설정한 정책이 문제인 경우도 있고, 데이터 유형이나 데이터가 저장된 위치, 또는 사용자가 데이터를 이동시키는 교묘한 방식이 문제인 경우도 있습니다. 이러한 DLP 사각지대의 실제 원인을 이해하는 것이 이를 해결하고 Microsoft 365 워크로드 전반에서 데이터를 안전하게 지키는 첫걸음입니다. 이 가이드에서는 현실에서 나타나는 원인과 이에 대한 대처 방법을 자세히 살펴봅니다.

DLP의 기본 개념과 실패할 수 있는 이유 이해하기

핵심적으로 Microsoft 365의 데이터 손실 방지(DLP)는 이메일로 전송된 신용카드 번호나 조직 외부와 공유된 기밀 파일처럼, 민감한 정보가 무단으로 공유되는 것을 찾아내고 차단하는 기능입니다. DLP는 미리 정의된 패턴을 검사하고 규칙을 적용하여 데이터가 누락되지 않도록 돕습니다.

다만 한 가지 짚고 넘어갈 점이 있습니다. DLP는 만능이 아니며, 함께 맞물려 작동해야 하는 요소가 많습니다. 정책이 올바르게 설정되지 않았거나 '민감함'의 정의가 지나치게 좁거나, 사용자가 우회 방법을 찾아내는 경우에는 DLP가 목표를 놓칠 수 있습니다. 구성상의 기본적인 실수부터 특정 파일이나 대화를 DLP가 분석하는 방식의 한계에 이르기까지, 여러 문제가 발생할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 정책 설정의 실수나 민감한 데이터의 좁은 정의가 Microsoft 365 방어 체계에 어떻게 허점을 만들 수 있는지 자세히 살펴봅니다. 또한 모든 환경에 동일한 방식으로 적용하는 DLP 접근 방식이 왜 위험한지, 그리고 DLP가 할 수 있는 일과 자주 놓치는 일을 함께 이해하는 것이 왜 중요한지도 살펴봅니다.

잘못 구성된 DLP 정책과 규칙 로직이 탐지 공백으로 이어지는 방식

누락된 조건과 불완전한 규칙 집합:DLP 정책이 환경의 모든 조건을 포괄하지 않으면 사각지대가 생길 수밖에 없습니다. 예를 들어 미국 사회보장번호만 찾는 정책은 여권 번호, 내부 코드, 비즈니스에만 해당하는 맞춤형 데이터를 놓칩니다. 조건이 하나라도 빠지면 그만큼 구멍이 생깁니다.
정책 적용 범위의 부적절한 설정:DLP 규칙은 엉뚱한 위치를 대상으로 하면 제 역할을 하지 못합니다. 많은 조직이 Teams 채팅, SharePoint 폴더, OneDrive처럼 중요한 위치를 정책 범위에 포함하는 것을 잊곤 합니다. 그 결과 민감한 정보가 DLP의 감시가 닿지 않는 영역으로 소리 없이 이동하게 됩니다.
중복되거나 충돌하는 규칙:상충하거나 중복되는 조건을 가진 DLP 정책을 여러 개 겹쳐 적용하면, 시스템조차 혼란을 겪을 수 있습니다. 한 정책의 '허용'이 다른 정책의 '차단'을 무력화하면서 예측할 수 없는 동작과 탐지되지 않은 데이터 유출이 발생할 수 있습니다.
방치된 규칙 업데이트:비즈니스 환경은 끊임없이 변하지만 DLP 정책은 그렇지 않은 경우가 많습니다. 새로운 유형의 민감한 데이터를 탐지하도록 규칙을 업데이트하지 않거나 변경된 규정을 반영하지 않으면 DLP는 뒤처지게 됩니다. 현관문은 잠가 두고 뒤쪽 창문은 활짝 열어 두는 것과 다르지 않습니다.
정책 결과 테스트 미실시:모르는 문제는 고칠 수 없습니다. 많은 팀이 DLP 규칙을 설정한 뒤 실제 상황을 시뮬레이션해 규칙이 제대로 작동하는지 확인하지 않은 채 모든 것이 괜찮다고 가정합니다. Power Platform 개발자를 위한 이 실용적인 DLP 가이드에서 소개하는 것처럼 정기적인 검토와 직접 테스트를 진행하면, 심각한 문제로 이어지기 전에 조용히 발생하는 실패를 찾아낼 수 있습니다.

정책 규칙을 구성하거나 배포하는 방식의 작은 실수 하나도 데이터 노출의 문을 열 수 있습니다. 그래서 DLP를 정기적으로 검토하고 테스트하며 조정하는 일은 좋은 관행일 뿐만 아니라 반드시 필요한 작업입니다.

사용자 지정 DLP 민감한 정보 유형과 민감한 데이터 대상 지정

표준 정보 유형만으로는 부족한 경우가 많습니다:“신용카드”나 “주민등록번호” 같은 기본 제공 DLP 정보 유형은 출발점일 뿐입니다. 고객 ID, 독점 수식, 특정 프로젝트 코드명처럼 비즈니스에만 중요한 데이터는 이러한 유형으로 잡히지 않습니다. 기본 패턴에 해당하지 않는 항목에는 별도의 맞춤 설정이 필요합니다.
고유 민감 데이터 식별 누락:Microsoft가 “민감하다”고 정의한 항목에만 의존한다면, 가장 큰 위험이 될 수 있는 세부 사항을 놓치게 됩니다. 핵심 노하우, 지적 재산, 규제 준수 책임과 관련된 데이터를 먼저 명확히 파악하십시오. 이처럼 명시적으로 식별하지 않으면 DLP는 해당 데이터를 그대로 지나치게 됩니다.
탐지 성능 향상을 위한 사용자 지정 규칙 구축:Microsoft Purview에서 사용자 지정 민감한 정보 유형을 만드는 것을 주저하지 마십시오. 직원 번호 형식이든 계약서의 특정 키워드 인식이든, 환경에 맞게 규칙을 조정하십시오. Purview 관리 인터페이스를 사용하여 이러한 패턴을 정의하고 시간이 지나면서 개선할 수 있습니다.
위치 또는 사용자 그룹별 대상 지정:어떤 유형의 데이터를 차단할지뿐만 아니라, 그 데이터가 어디에서 누가 다루는지에 따라 DLP를 조정하십시오. 예를 들어 재무팀에는 더 엄격한 규칙을 적용하거나, Teams 및 SharePoint와 같은 협업 플랫폼에 별도의 규칙을 둘 수 있습니다. 이렇게 여러 층위로 대상을 지정하면 가장 중요한 영역을 효과적으로 보호할 수 있습니다.
더 넓은 보안 모델과 DLP 통합:많은 데이터 유출은 DLP 규칙이 없어서가 아니라, 기본 환경이 거버넌스 없이 운영되어 위험한 데이터가 “모든 것을 담는 곳”처럼 쌓이기 때문에 발생합니다. 이는 DLP와 Power Platform 위험을 다룬 심층 팟캐스트에서도 강조된 내용입니다. DLP를 전반적인 데이터 거버넌스 전략과 함께 운영하면 규칙만 조정할 때보다 더 많은 취약점을 해소할 수 있습니다.

DLP가 실질적인 효과를 내려면 올바른 민감 데이터를 정의하고 대상으로 지정하는 것이 무엇보다 중요합니다. 맞춤 설정은 든든한 도구이며, 현대 비즈니스 위험 관리에 반드시 필요합니다.

Microsoft 365 DLP 라이선스 및 배포 격차

DLP 정책을 아무리 잘 만들었더라도 조직에 적절한 라이선스가 없거나 배포 절차를 제대로 거치지 않았다면 효과를 발휘할 수 없습니다. Microsoft 365의 고급 DLP 기능은 모든 구독에 기본으로 포함되어 있지 않습니다. 또한 배포 중에 중요한 위치를 놓치기 쉬우며, 선택한 플랜에 따라 제약이 생기기도 합니다.

이 섹션에서는 DLP 기능을 완전히 활용하는 데 필요한 Microsoft 365 라이선스를 살펴보고, 정책 생성 및 배포에 대한 모범 사례를 안내합니다. 라이선스와 배포 선택은 예상치 못한 사각지대를 만들 수 있으므로, 완전한 보호를 위해서는 이러한 사전 요건을 이해하는 것이 필수적입니다. Microsoft 365 환경에 대한 통제력을 유지하는 방법에 대해 더 알고 싶다면 보존 및 거버넌스에서 발생하는 컴플라이언스 드리프트와 숨은 격차에 관한 자료도 참고해 보시기 바랍니다.

Microsoft 365 DLP 적용 범위를 위한 라이선스 요구 사항

Microsoft 365 E5 & Microsoft 365 E5 Compliance:DLP 분야의 최상위 기준입니다. Exchange, SharePoint Online, OneDrive, Teams 등 여러 서비스에서 고급 DLP 기능을 사용할 수 있습니다. 조직에 전체 범위의 보호가 필요하다면 이 구독을 선택해야 합니다.
Microsoft 365 E3 + 추가 기능:E3에는 기본적인 DLP 기능이 포함되어 있지만, 더 넓은 기능을 쓰려면 Compliance 또는 Information Protection 추가 기능을 별도로 구매해야 합니다. 적절한 추가 기능을 함께 사용하지 않으면 Teams와 고급 분석 영역에서 적용 범위의 공백이 생기는 경우가 많습니다.
Microsoft Purview 추가 기능:사용자 지정 정보 유형, 고급 규칙, 심층 감사를 활용하려면 해당 Microsoft Purview 라이선스가 필요합니다. 이 라이선스를 통해 기본 DLP로는 감당하기 어려운 환경에서도 중앙 집중식 관리를 할 수 있습니다.
Office 365 DLP 제한 사항:Business Premium과 같은 일반 Office 365 플랜은 최소한의 DLP 기능만 제공하며, 보통 Exchange Online에만 적용됩니다. 민감한 파일이 Teams, SharePoint 또는 OneDrive에 저장되어 있다면 업그레이드하지 않는 한 해당 파일을 전혀 보호할 수 없습니다.
적용 범위 공백 확인:라이선스가 있다고 해서 제대로 보호되는 것은 아닙니다. 정책은 모든 워크로드에 매핑되어야 하며, 사용자 전체가 일관되게 보호 대상에 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 데이터 액세스, 거버넌스, AI 워크로드를 맞추는 방법은 이 Microsoft 365 보안 데이터 거버넌스 가이드를 참고하시기 바랍니다.

결론적으로, DLP가 민감한 정보를 놓치고 있다면 가장 먼저 라이선스부터 확인하십시오. 보호 기능에 대한 비용을 지불하지 않았다면 그 보호도 받을 수 없습니다.

DLP 정책 작성 및 배포 모범 사례

적절한 정책 템플릿 선택:PCI나 HIPAA 같은 주요 규정에 대해 Microsoft가 제공하는 기본 DLP 템플릿으로 시작한 다음, 조직의 요구 사항에 맞게 수정하십시오. 처음부터 새로 만들 필요는 없지만, 기본값을 무조건 신뢰해서도 안 됩니다.
여러 위치에 걸친 적용 범위 확보:Teams, Exchange, SharePoint, OneDrive 등 주요 Microsoft 365 워크로드를 모두 대상으로 설정하십시오. 한 곳이라도 누락되면 사용자가 민감한 데이터를 이동할 수 있는 우회 경로가 생깁니다.
Purview로 정책 관리 중앙화:클라우드 서비스 전반의 DLP를 위해 Microsoft Purview를 "단일 창(single pane of glass)"으로 활용하십시오. 이렇게 하면 정책을 일관되게 관리, 업데이트, 모니터링할 수 있습니다. 직접 따라 해 보는 과정은 이 팟캐스트에서 Microsoft 365에서 DLP 설정하기 편을 확인하시기 바랍니다.
정책 효과 테스트 및 모니터링:전사 배포 전에 실제 데이터가 아닌 민감하지 않은 데이터로 파일럿을 진행해 정책을 테스트하십시오. 차단, 암호화, 알림 같은 정책 작업이 예상한 위치에서 실제로 동작하는지 확인하고, 모든 사용자에게 적용하기 전에 조정하십시오.
최종 사용자와 관리자 교육:정책의 효과는 최종 사용자와 IT 관리자가 이를 얼마나 잘 이해하고 있는지에 달려 있습니다. 정기적인 교육은 공백을 조기에 발견하는 데 도움이 되며, 업무를 방해하는 의도치 않은 데이터 차단을 줄여 줍니다. 환경이 확장되거나 변경될 때마다 교육 내용을 다시 점검하십시오.

일관되고 조율된 배포를 통해 DLP 정책이 문서상으로만 훌륭해 보이는 것이 아니라, 구성원들이 실제로 업무를 수행하고 데이터를 공유하는 실제 방식을 제대로 포괄하도록 보장할 수 있습니다.

사용자 지정 DLP 민감한 정보 유형 및 고급 기능으로 탐지 강화

기본 제공 DLP 템플릿은 훌륭한 출발점이지만, 많은 조직은 곧 민감한 데이터가 획일적인 패턴 밖에 존재한다는 사실을 깨닫게 됩니다. 독자적인 수식부터 고유한 비즈니스 식별자에 이르기까지, 많은 위험은 사용자 지정 정보 유형과 고급 설정을 활용해 DLP를 한 단계 더 발전시켜야 대응할 수 있습니다.

Microsoft Purview는 맞춤형 탐지를 구축할 수 있는 도구를 제공하여, 특이한 형식, 내부 계정 번호, 매우 특정한 콘텐츠도 정확하게 인식하도록 해 줍니다. 또한 신뢰도 수준과 일치 임곗값을 조정하면 실제 위험을 잡아내는 것과 업무를 방해하는 거짓 긍정을 피하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾을 수 있습니다.

다음 섹션에서는 Purview에서 사용자 지정 탐지 로직을 구축하고, 규칙의 정확도를 조정하며, 고급 기능을 활용해 고유한 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 차례로 살펴보겠습니다. 문서 혼란을 방지하고 감사에 대비한 데이터 방어 체계를 구축하는 방법을 더 자세히 알고 싶다면, 이 에피소드에서 Purview 방어 체계 구축에 관한 내용을 들어 보시기 바랍니다.

Microsoft Purview에서 사용자 지정 DLP 민감한 정보 유형 구축하기

특별한 보호가 필요한 데이터 식별:기본 DLP 정보 유형으로 다루지 않는 데이터를 먼저 파악하십시오. 예를 들어 내부 직원 번호나 고객 번호, 사용자 지정 프로젝트 코드, 제품 설계도, 규제 대상인 지역별 식별자 등이 여기에 해당합니다. 패턴을 설명할 수 있다면 보호할 수 있습니다.
Purview 관리 인터페이스에서 사용자 지정 패턴 정의:Microsoft Purview의 사용하기 쉬운 인터페이스를 사용해 새로운 민감한 정보 유형을 만드십시오. 패턴 규칙을 설정하고, 근접 키워드 같은 보조 증거를 추가할 수 있으며, 일반 템플릿보다 더 세밀하게 탐지를 조정할 수 있습니다.
고급 일치 및 상황 기반 규칙 활용:부분 일치, 다중 검증 검사, 다른 키워드와 함께 나타나야 하는 데이터 등 더 복잡한 시나리오에는 사용자 지정 로직을 여러 겹으로 적용할 수 있습니다. 판단이 모호한 지적 재산이나 규정 준수 요건에 특히 유용합니다.
강제 적용 전에 사용자 지정 형식 테스트하기:감사 모드에서 전체 적용으로 전환하기 전에, 환경 전반에서 새 민감한 정보 유형을 테스트하십시오. 실제 환경에 가까운 샘플을 넣어 보고, 중요한 항목은 제대로 탐지하면서 불필요한 경고는 발생하지 않는지 확인하십시오.
규정 준수 및 감사 대응을 위한 모니터링과 개선:규정은 계속 바뀌므로 DLP 규칙도 계속 조정해야 합니다. Purview 감사 로그를 활용해 패턴을 세밀하게 다듬고, 시간이 지나도 규정을 준수하고 있음을 입증하십시오. Purview 감사에 대한 자세한 내용은 이 Purview 감사 가이드를 참고하십시오.

사용자 지정 DLP 형식은 표준 템플릿이 다루지 못하는 빈틈을 메우고, 조직에만 있는 고유한 중요 비즈니스 정보를 안전하게 보호하는 데 도움이 됩니다.

DLP에서 신뢰도 수준 조정 및 오탐 줄이기

적절한 신뢰도 임곗값 설정하기:DLP 규칙에서는 엔진이 어느 정도 확신할 때 민감한 정보로 표시할지 선택할 수 있습니다. 임곗값을 높이면 오탐은 줄지만 놓치는 항목이 늘고, 낮추면 원치 않는 경고까지 더 많이 발생할 수 있습니다. 이 슬라이더를 조직의 위험 수용 수준에 맞게 조정하십시오.
일치 정확도 실험하기:정확히 일치하는 값을 요구하거나, 일부 패턴만 일치하도록 하거나, 데이터 주변의 관련 키워드를 찾도록 설정할 수 있습니다. 이 설정을 적절히 조정하는 것이 핵심입니다. 기준이 너무 느슨하면 경고에 파묻히고, 너무 엄격하면 민감한 정보가 빠져나갑니다.
사용자 재정의 허용하기(신중하게):사용자에게 타당한 이유가 있을 때 DLP 경고를 재정의할 수 있도록 허용하고 싶을 때가 있습니다. 하지만 재정의 내역은 모두 문서화하고, 예외가 원칙이 되지 않도록 정기적으로 검토하십시오. 보안과 사용 편의성의 균형에 관한 내용은 Power Platform DLP 에피소드에서 자세히 다루고 있으며, 이 주제는 특히 많은 관심을 받고 있습니다.
경고 및 인시던트 로그 검토하기:DLP 경고를 인시던트 대응 또는 SIEM 도구와 연결하고 정기적으로 모니터링하십시오. 오탐이 너무 많다면 팀에 맞는 "골디락스" 구간을 찾을 때까지 신뢰도 수준을 높여 보십시오.
피드백을 바탕으로 개선하기:DLP 정책의 첫 버전이 완벽한 경우는 거의 없습니다. 사용자 피드백을 받고 경고 로그를 검토하여, 규칙과 신뢰도 수준, 재정의 옵션을 정기적으로 조정하십시오.

제대로 적용하면 신뢰도 수준 조정을 통해 최적의 균형점을 찾을 수 있습니다. 강력한 보안, 낮은 업무 방해, 그리고 사용자가 우회하지 않고 존중하는 DLP 프로그램을 함께 얻을 수 있습니다.

DLP 정책 테스트 및 민감한 데이터 탐지 검증

Microsoft 365에서 아무리 정교한 DLP 구성을 만들어도 실제로 테스트하지 않으면 제대로 작동하는지 알 수 없습니다. DLP가 계속 효과를 발휘하려면 좋은 의도와 괜찮은 정책 작성만으로는 부족하며, 지속적인 검증과 문제 해결이 필요합니다.

이 섹션에서는 실제 데이터 노출 상황을 시뮬레이션하여 DLP 트리거가 적절한 순간에 작동하는지 확인하는 방법을 다룹니다. 또한 결과를 모니터링하고 피드백을 수집하며, 정책 접근 방식을 계속 개선하는 방법도 설명합니다. M365 전반에서 DLP를 설정하고 검증하는 방법을 음성으로 확인하고 싶다면 이 실습 팟캐스트를 참고하십시오.

DLP 테스트에서 데이터 노출 시뮬레이션 및 차단 활동 확인하기

현실적인 테스트 시나리오 준비하기:실제 데이터를 사용하지 않고도 테스트할 수 있도록, 가짜이지만 패턴은 실제와 같은 민감한 정보(예: 더미 카드 번호나 모의 프로젝트 코드)를 포함한 샘플 문서, 이메일 또는 채팅 메시지를 만드십시오. 이를 통해 DLP가 감지해야 할 것을 제대로 감지하는지 확인할 수 있습니다.
모든 워크로드에서 테스트하기:Exchange만 테스트하지 말고 Teams 채팅, SharePoint 파일, OneDrive 폴더도 함께 테스트하십시오. DLP의 사각지대는 정책이 배포되지 않았거나 가로채기가 예상대로 작동하지 않는 간과된 서비스에 숨어 있는 경우가 많습니다.
사용자 작업 시뮬레이션하기:데이터 복사, 외부 공유, 파일 첨부 또는 이미지에 붙여넣은 데이터나 압축 파일 같은 알려진 우회 방법을 시도해 보십시오. 이 방법으로 DLP가 놓칠 수 있는 인코딩 우회나 회피 기법을 찾아낼 수 있습니다.
테스트 결과 검토 및 해석하기:정책 경고, 차단, 주의 메시지가 올바르게 표시되는지 확인하십시오. 발생해야 할 때 아무 일도 일어나지 않는다면 로직, 범위, 또는 보호 범위의 공백을 해결하기 위한 라이선스까지 다시 확인하십시오.
정책 영향 검증:먼저 DLP의 "테스트 모드"를 사용해 차단되거나 플래그되었을 항목을 확인하십시오. 이렇게 하면 실제 사용자의 업무를 방해하지 않으면서 시행 스위치를 켜기 전에 정책을 안전하게 세부 조정할 수 있습니다.

직접 신중하게 테스트해야만 DLP 정책이 문서상이 아니라 실제 환경에서도 기대한 대로 동작하는지 확실히 알 수 있습니다.

DLP 문제 모니터링과 결과 기반 개선

DLP 로그와 알림을 자주 확인하십시오:DLP는 무엇을 플래그했는지에 대한 기록을 계속 남깁니다. 이 로그를 정기적으로 살펴보십시오. 누락된 탐지, 오탐, 사용자의 재정의 패턴을 보여 줍니다. 고급 모니터링 팁은 Defender for Cloud를 활용한 규정 준수 모니터링 상세 가이드를 참고하십시오.
사용자 피드백 수집:정상적인 업무가 차단되었다고 보고하거나 의심스러운 활동이 빠져나갔다는 사용자의 의견을 주의 깊게 들으십시오. 사용자의 의견은 로그만으로는 놓치기 쉬운 공백이나 운영상의 문제를 드러내는 경우가 많습니다.
공백과 탐지 누락 조사:민감한 데이터가 탐지되지 않았다면 정책 범위 문제, 누락된 규칙, 파일 형식 및 인코딩의 제약 사항을 확인하십시오. DLP가 암호화된 압축 파일이나 교묘하게 인코딩된 파일을 검사하지 못하는 경우도 있습니다. 형태를 바꿔 가며 숨는 위협을 찾아내려면 이 Purview 감사 실습 가이드에서 설명하는 고급 감사 도구를 사용하십시오.
정책과 규칙을 반복적으로 조정하십시오:조사 결과를 바탕으로 정책을 업데이트하십시오. 신뢰도 수준을 조정하거나, 사용자 지정 정보 유형을 확장하거나, 비즈니스 변화에 맞춰 적용 범위를 넓히십시오. 한 번 설정하고 방치하기보다 지속적으로 조정하는 편이 항상 낫습니다.
예외 사례와 비정상적인 활동을 살펴보십시오:반복된 실패 시도, 이상한 인코딩, 예상치 못한 섀도 IT 사용처럼 사용자가 우회를 시도하는 신호를 주시하십시오. 이에 대응하려면 더 넓은 보호를 위해 행동 분석이나 엔드포인트 모니터링을 활용하십시오.

반복적인 모니터링과 피드백은 단순히 누출을 막는 데 그치지 않고, 팀이 마주한 실제 위협에 맞춰 발전하는 살아 있는 DLP 프로그램을 만드는 일입니다. 항상 경계하고, 호기심을 가지고, 방심하지 마십시오.