생성형 AI는 이제 많은 기업의 업무 환경에서
업무 효율성을 높이는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다.

​보고서 초안 작성, 코드 리뷰, 자료 조사 등 실무 전반에 걸쳐 활용이 확대되고 있죠.

​하지만 생성형 AI의 활용이 늘어날수록
기업 내부의 민감 정보가 외부로 유출될 가능성도 함께 커지고 있습니다.

​실제로 많은 보안 담당자분들께서 챗GPT, 코파일럿 등의 생성형 AI 서비스에 기밀 정보를 무심코 입력할까 우려하고 계십니다.
다양한 보안 컨퍼런스에 참가하면서 “생성형 AI는 쓰고 싶지만, 정보 유출이 걱정돼 도입이 망설여진다”는 담당자분들의 고민을
자주 들었기 때문이죠.

​문제는 이러한 우려를 기존 DLP(Digital Loss Prevention) 솔루션만으로는 충분히 해소하기 어렵다는 데 있습니다.

🧱기존 DLP의 구조적 한계

전통적인 DLP 솔루션은 본래 웹 메일이나 메신저를 통한 정보 유출을 통제하기 위해 등장했습니다.
기업의 주요 문서나 고객의 개인정보가 첨부파일이나 메신저로 외부에 전송되는 상황이 많아지면서,
이러한 채널을 감시하고 통제하는 기능이 요구됐던 것입니다.

​기존 DLP 솔루션은 주로 다음과 같은 방식으로 동작합니다.

✅ 정보 유출 경로(웹, 메일, USB같은 이동매체 등) 실시간 모니터링
✅ 의심 데이터 탐지 시 감사 로그 확보
✅ 정책 위반 시 차단

​즉, 데이터 흐름을 감시하는 일종의 보안 CCTV 역할을 한다고 볼 수 있습니다.
하지만 이러한 DLP 솔루션들은 대부분 단순 로깅 또는 모니터링​에 그칩니다.

생성형 AI 시대가 도래하며, 기존 DLP 솔루션이 놓치고 있는 부분이 많습니다.

​🚫 텍스트 외에 첨부파일, 이미지 속 개인정보 검출 불가
🚫 엣지 코파일럿같은 웹 브라우저 기반에서 작동 불가 (아래 이미지 참고)
🚫 실시간 차단 불가

*웹 브라우저 기반의 생성형 AI 예시

또한 일부 DLP 솔루션은 생성형 AI의 사용 자체를 제한하거나 사이트 접속을 차단하는 것에 그칩니다.
정작 생성형 AI를 ‘사용하는 과정’에서 어떤 정보가 오갔는지, 그 정보가 위험한지 여부를 실시간으로 파악하지 못하는거죠.

​이처럼 정형화된 통제 중심의 DLP 방식으로는 비정형적이고 대화형인 생성형 AI 환경을 커버하기 어렵습니다.

🚀생성형 AI에 특화된 AI DLP의 필요성

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 AI DLP 입니다.
AI DLP는 단순히 DLP 기능에 AI 기술을 덧붙인 것이 아닙니다.

​생성형 AI 사용 환경에서 발생할 수 있는 여러 개인·민감정보 유출을 효과적으로 막을 수 있는
생성형 AI에 특화된 AI 보안 솔루션입니다.

즉, AI DLP는 단순한 기술의 전환이 아니라 생성형 AI 시대의 보안을 위한 전략적 전환입니다.
이제는 AI 사용을 금지하거나 제한하는 것이 아닌 통제 가능한 환경 안에서 안전하게 활용할 수 있도록 지원하는 솔루션이 필요합니다.