기존 DLP와 AI DLP는 서로를 대신해

완전히 바꿔치기하는 관계가 아닙니다.

​

AI DLP는 기존의 탐지 방식에

‘문맥 분석’과 ‘기밀정보 유사도 분석’이라는

똑똑한 기술을 보완한 것으로 이해하시면 쉽습니다

※ AI DLP는 개별 제품과 구축 방식에 따라 세부적인 탐지 범위가 다를 수 있습니다.

형식이 명확한 주민등록번호나 카드번호는

기존 방식(정규식)으로 찾는 것이 가장 빠르고 정확합니다.

​

반면, 사업계획서나 제품 출시 정보처럼 정해진 서식이 없는

기밀은 문맥과 유사도를 함께 분석하는 AI DLP가 훨씬 효과적입니다.

해외 주요 기술 기업들 역시

“단순 패턴만 찾으면 잘못 알아채는 오탐이 많아진다”는 점을 인지하고

문맥 중심의 보안을 강화하고 있습니다.

​

1) Google Cloud (Sensitive Data Protection)

구글 클라우드는 공식 기술 자료에서

“패턴만 찾으면 문맥이 부족해 오탐이 생길 수 있다”고 밝히며,

문장의 상황을 구별하는 기술을 적용하고 있습니다.

​

-예시: “팔이 부러져 터치스크린을 쓸 수 없다”는

문장은 ‘건강/의료 정보’ 관련 문맥으로 분류하지만,

“와이파이가 고장 났다”는 문장은 ‘일반 기술 문의’로 다르게 구별해 판단합니다.

2) Microsoft (Microsoft Purview)

마이크로소프트의 Purview DLP 역시

문장 속 깊은 내용과 문맥을 분석해

금융, 건강, 지식재산권 같은 민감정보를 가려냅니다.

​

-사용자가 웹 브라우저를 통해 외부 AI 서비스에

민감한 회사 정보를 붙여넣으려고 하면

경고를 띄우거나 즉시 차단합니다.

-프롬프트 입력 내용 분석부터 민감정보 마스킹,

이용 기록(감사 로그) 저장까지 종합적으로 관리해 줍니다.

2026년 8월 열린 ISEC 2026 보안 컨퍼런스에서도

생성형 AI 보안과 AI DLP 관련 강연이 큰 관심을 모았습니다.

​

-AI 시대 데이터 유출 방지를 위한 의도(Intent) 분석

-기업 환경에서의 AI 서비스 보안 및 통제 전략

-생성형 AI 및 AI 에이전트를 안전하게 쓰기 위한 가드레일 수립

​

이제는 단순히 “사내에서 AI 웹사이트 접속을 막을까, 말까?”를 고민하는 단계를 지났습니다

임직원이 입력하는 질문 내용, 첨부파일, AI 에이전트의 동작까지

안전하게 통제하는 시대로 넘어왔음을 보여줍니다.

컴트루테크놀로지의 ‘Sphinx AI’는 생성형 AI로

데이터가 전달되기 바로 직전, 프롬프트와 첨부파일을

실시간으로 검사해 주는 AI 전용 DLP 솔루션입니다.

🛡️ Sphinx AI DLP의 핵심 역할

1.다채로운 탐지: 패턴 탐지 + 문맥 뜻 분석 + 등록된 기밀문서와의 유사도 비교

2.똑똑한 보호 조치: 위험한 정보 발견 시 입력 차단,

별표(***) 마스킹, 다른 가상 데이터로 치환

3.파일 & 이미지 검사: 텍스트뿐만 아니라 첨부파일과

스캔 이미지 속 개인정보(OCR)까지 탐지

4.유연한 보안 정책: 사용자나 부서별로 다르게 보안 정책을 세우고,

질의 이력 및 토큰 사용량 모니터링

5.다양한 생성형 AI 지원: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot 등

외부 AI는 물론, 회사가 직접 만든 자체 LLM까지 지원

무작정 AI 사용을 막는 대신, 위험한 데이터만 쏙 골라내어

차단하거나 가려줌으로써 직원들이 안심하고

AI로 업무 효율을 높일 수 있게 돕습니다.

생성형 AI 시대의 보안은 AI 사용을 무조건 금지하는 ‘벽‘이 아니라,

안전하게 잘 쓸 수 있도록 안내해 주는 ‘가드레일‘이어야 합니다.

​

우리 회사에 맞는 AI 보안 솔루션을 찾고

계시다면 다음 항목들을 꼭 점검해 보세요!