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[IT뉴스]AI 유출방지, DLP가 만능?…과도한 오탐·효율저하 피하려면

온카뱅크관리자

2026-06-06 14:47:31

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 [디지털데일리 오병훈기자] 생성형 AI 활용이 기업 업무 전반으로 확산되면서 ‘데이터 유출방지(DLP)’ 솔루션 중요성이 커지고 있다. 임직원이 내부 문서나 고객 정보, 재무 자료 등을 외부 협업 도구나 AI 챗봇에 입력하는 순간 기업 기밀이 외부로 빠져나갈 수 있기 때문이다.
 DLP는 기업의 중요 문서, 재무 자료, 고객 정보 등 민감한 데이터가 외부 협업 도구나 AI 등을 통해 무단으로 빠져나가는 것을 차단하는 보안 솔루션 일종이다.
 다만 DLP를 단순히 ‘막는 도구’로만 접근할 경우 효과보다 부작용이 커질 수 있다는 전문가 지적이 나온다. 보호해야 할 데이터를 명확히 정하지 않은 채 광범위한 차단 정책을 적용하면 오탐이 늘고 업무 흐름이 막히며 보안팀 업무 효율성도 떨어뜨릴 수 있다는 분석이다.
 가트너는 최근 발간한 보고서 ‘DLP 프로그램을 약화시키는 3가지 실수와 해결책’을 통해 기업들이 DLP 도입 과정에서 반복적으로 저지르는 오류를 분석했다.
 보고서는 DLP 프로그램이 민감 데이터 보호와 규제 대응에 중요한 역할을 하지만 많은 기업이 투자 대비 효과를 충분히 얻지 못하고 있다고 봤다.
 첫 번째 실수는 ‘모든 것을 보호하겠다’는 접근이다. 보안팀은 흔히 “데이터 유출을 막겠다”거나 “민감 정보를 보호하겠다”는 목표로 DLP를 도입하지만 정작 어떤 데이터가 기업에 손실을 초래하는지는 구체화하지 못하는 경우가 많다는 분석이다.
 결과적으로 DLP 정책이 지나치게 넓어지고 정상 업무까지 위험 행위로 판단하는 오탐이 늘어난다. 보안팀은 쏟아지는 경고를 처리하느라 실제 위험 징후를 놓칠 수 있으며 그 외 부서 직원들도 협업이 차단되는 불편을 겪는다. 결국 DLP는 데이터 보호 장치가 아니라 업무 효율을 떨어뜨리는 통제 수단으로 받아들여질 수 있다.
 보고서는 DLP 보호 범위를 특정하는 것이 중요하다고 봤다. 먼저 유출에 따른 사업 손실, 법적 책임 문제를 야기할 데이터를 선별해야 한다. 예를 들어 가격표, 계약서, 인수합병 문서, 재무 보고서처럼 외부 노출 때 매출 협상이나 규제 대응, 투자자 신뢰에 직접 영향을 줄 수 있는 자료를 우선 대상으로 삼는 방식이다.
 데이터가 어떤 경로에서 유출 가능성이 높은지도 따져봐야 한다. 어떤 업무 흐름에서 생성·활용·공유되는지, 이메일·웹·협업툴·클라우드 저장소·AI 챗봇 등 어떤 사내 IT 서비스를 거치게 되는지 등을 살피는 것이다. 사업적 근거가 있는 우선순위 데이터와 유출 우려가 큰 채널을 중심으로 설계돼야 오탐을 줄이고 실효성을 높일 수 있다는 것이다.
 보고서가 지적한 또 다른 실수는 DLP를 한 번 구축하면 끝나는 ‘일회성’ 프로젝트로 보는 태도다. DLP는 설치 후 바로 차단 정책을 켜는 솔루션이 아니라 데이터 위험을 식별하고 정책을 조정하며 현업 피드백을 반영하는 지속적 프로그램에 가깝다는 것이다. 보고서는 일회성 DLP 구축으로 접근하면 기업은 몇년마다 DLP 프로젝트를 다시 시작하면서도 정작 안정적인 데이터 보호 체계나 사업적 성과를 얻지 못할 가능성이 크다고 분석했다.
 도입 초기는 ‘모니터링 전용’ 방식으로 출발하는 것을 권고하고 있다. 이메일이나 웹 등 우선순위가 높은 1~2개 채널에서 먼저 데이터를 관찰하고 정상 행위와 위험 행위를 구분하는 기준을 다듬어야 한다는 것이다. 이후 탐지 정확도에 대한 확신이 생기고 고위험 시나리오가 안정적으로 잡히는 단계에서 선택적으로 모니터링에서 경고·차단 등 집행 단계로 넘어가야 한다고 봤다.
 마지막 실수는 DLP가 취약한 ‘보안 기본기’를 대신 보완해줄 것이라는 기대다. 접근 권한이 과도하게 넓거나 데이터 소유권이 불분명한 AI 도구 사용이 방치된 조직에서 DLP를 곧바로 차단 도구로 쓰면 부작용이 커진다. 예컨대 데이터 접근 권한이 제대로 정리되지 않은 상태에서 외부 파일 공유를 일괄 차단하면 외부 협력사와 협업하는 직원까지 차단될 수 있다.
 DLP 도입 전 기본적인 데이터 보안 체계를 먼저 정비해야 한다는 것이 보고서 분석이다. 데이터 탐색, 분류, 라벨링 체계를 마련해 어떤 정보가 민감한지 식별하고, 데이터 소유권과 거버넌스를 명확히 해야 한다. 최소 권한 원칙을 적용해 불필요한 접근 권한을 줄이고 허용 가능한 업무 관행과 보안 통제 기준도 일치시켜야 한다.
 결국 DLP 핵심은 ‘더 많이 막는 것’이 아니라 ‘더 정확히 막는 데’ 있다. AI 시대 데이터 유출 위험이 커진 만큼 DLP는 기업 보안 전략의 중요한 마지막 방어선이 될 수 있다. 그러나 보호 대상, 업무 맥락, 운영 책임, 기본 보안 체계가 정리되지 않은 상태에서 도입된 DLP는 과도한 오탐과 사용자 반발을 낳을 수 있다. 보고서는 DLP 투자를 성과로 연결하려면 기술 도입보다 먼저 ‘어떤 데이터를, 어떤 이유로, 어떤 업무 흐름에서 보호할 것인가’를 정의하는 작업이 선행돼야 한다고 강조하고 있다.
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