2025-11-03

Microsoft Purview DSPM로 Copilot 데이터 유출 조사하기

AI는 더 이상 SIEM의 예외 사례가 아니라 조사 대상의 참여자입니다. 이번 에피소드는 어려운 질문을 던집니다. Copilot이 사용자가 기술적으로 접근할 수 있는 기밀 파일을 보여줄 때, 이것은 침해인가, 정책 공백인가, 아니면 "설계대로 작동한 것"인가? 기존의 킬 체인 사고방식이 AI 접근 경고에 잘 맞지 않는 이유와, 과도하게 공유된 데이터와 취약한 레이블링이 어떻게 Copilot을 의도치 않은 유출 경로로 만드는지 살펴봅니다. 해법은 공포가 아니라 정렬입니다. Microsoft Purview와 DSPM으로 민감도와 레이블 이력을 매핑하고, DLP 및 레이블 기반 제외 설정으로 고위험 콘텐츠에 대한 AI 접근을 차단하며, Microsoft Defender XDR로 AI 접근과 엔드포인트 이동을 상관 분석하고, 프롬프트 및 상호작용 감사를 통해 조사에 근거 자료를 확보하는 방법입니다. AI 사고를 "악의적인가, 권한 남용인가, 정당한가?"로 판단하는 사고 모델, SOC에 필요한 신호 연결 고리(레이블 변경 → AI 접근 → 후속 이동), 그리고 "Copilot이 파일에 접근했다"는 소음 같은 경고를 실행 가능한 조사로 바꾸는 사전 구성된 조합을 소개합니다.

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Investigate Copilot Data Leaks with Microsoft Purview DSPM (English)