생성형 AI는 일상 생활에 없어서는 안 될 필수적인 도구로서 생산성과 창의력을 높이고 편의를 제공합니다. 휴가 계획을 세우거나 주제를 조사하거나 마케팅 기획서를 작성하거나 전 세계의 팀과 소통하는 등 다양한 상황에서 생성형 AI는 아이디어를 떠올리고 작업을 완료하는 데 도움이 되는 창의적인 개인 어시스턴트가 될 수 있습니다. 이를 위해 생성형 AI는 다양한 데이터 소스에 액세스할 수 있지만 모든 도구가 동일한 수준의 AI 안전 및 보안 제어 기능을 제공하는 것은 아닙니다. AI의 도입이 빠르게 확산되고 중요성이 커지면서 조직에서는 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 잠재적 위험에 대해 우려하고 있습니다. 민감한 정보를 보호하기 위해 생성형 AI의 인프라, 데이터 거버넌스 정책, 보안 제어를 평가하는 것은 반드시 필요한 절차입니다.
Gemini 기반 Google Workspace를 사용해 비즈니스 데이터를 기밀로 유지하고 안전하게 보호하며 데이터 관련 규정을 준수하세요.
기밀
사용자의 데이터는 허가 없이 도메인 외부에서 인적 검토자의 검토를 받거나 생성형 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다.
보안
Gemini는 간접 프롬프트 인젝션 방어 기능을 갖추고 있으며 세분화된 DLP 제어 기능을 제공하여 민감한 콘텐츠를 보호합니다.
규정 준수
Gemini는 ISO 42001, BSI C5, FedRAMP High 등 보안 및 개인 정보 보호 인증을 획득했으며 HIPAA 요구사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기밀
사용자의 데이터는 허가 없이 도메인 외부에서 인적 검토자의 검토를 받거나 생성형 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다.
보안
Gemini는 간접 프롬프트 인젝션 방어 기능을 갖추고 있으며 세분화된 DLP 제어 기능을 제공하여 민감한 콘텐츠를 보호합니다.
규정 준수
Gemini는 ISO 42001, BSI C5, FedRAMP High 등 보안 및 개인 정보 보호 인증을 획득했으며 HIPAA 요구사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성형 AI 도구로 위험을 최소화하는 방법
데이터 보호
Gemini는 Workspace에서 이미 시행 중인 데이터 보안 조치와 통합되어 무단 데이터 액세스와 데이터 무단 반출을 방지할 수 있도록 지원합니다.
AI 사용 현황 파악
Workspace는 Gemini 활동에 대한 포괄적인 로깅 및 내보내기 기능을 제공합니다.
유연한 AI 배포
Workspace는 사용자 액세스를 관리하기 위한 세분화된 제어 기능을 제공하므로 관리자는 어떤 사용자가 강력한 AI 기능을 활용할 수 있는지 규정할 수 있습니다.
액세스 포인트 보안
조직은 기기별 액세스 정책을 구현하여 Gemini 사용 시 보안을 더욱 강화할 수 있습니다.
Equifax는 전 세계 직원에게 Gemini를 안전하게 제공하여 시간을 절약할 수 있도록 지원합니다.
전 세계에서 비즈니스를 운영하는 선도적인 신용 정보 회사인 Equifax는 Gemini 기반 Google Workspace를 배포하여 조직 전반의 생산성을 높였습니다.
Google Workspace의 Gemini는 소버린 AI(sovereign AI)를 제공합니다.
고객은 데이터가 저장되고 처리되는 위치(EU 또는 미국)를 제어할 수 있습니다. 또한 고객은 데이터 액세스를 특정 지역의 Google 지원 인력으로 제한하여 데이터에 대한 주권 요구사항을 제어할 수 있습니다.
고객 사용 후기
Gemini를 사용하면 10년 넘게 Workspace를 사용하면서 구축한 보안 상태를 유지하면서 소유한 모든 문서에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 정말 독보적인 기능이죠. 다른 도구로는 쉽게 이용할 수 없는 기능입니다.
Jeremy Gibbons, Air Liquide 디지털 및 IT 부문 CTO
Gemini는 당사의 데이터와 인프라 보안을 유지하면서 새로운 생성형 AI 기능을 안전하게 실험할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈급 애플리케이션입니다.
Katie Peperkorn, ATB Financials 생성형 AI, AI 플랫폼 및 가상 에이전트 부문 부사장자세히 알아보기
Gemini가 도입된 후에도 데이터와 관련해 당사가 Workspace에 대해 가지고 있는 신뢰는 변하지 않았습니다. Gemini는 당사의 데이터를 기반으로 모델을 학습시키지 않으며, 기능이 출시되는 즉시 엔터프라이즈급으로 사용할 수 있으므로 관리자는 Gemini를 안전하게 배포할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.
Tyler Predale, Flashpoint IT 시스템 책임자
Gemini가 제공하는 보안상의 이점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 보안을 저해하지 않으면서 목적에 맞게 요구사항을 충족하는 공급업체의 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. Gemini에는 Google Workspace에 이미 탑재되어 있는 것과 동일한 수준의 보안 기능이 갖춰져 있습니다.
생성형 AI 도구는 직원들의 생산성과 창의성을 크게 향상시켜 주지만, AI 안전과 보안을 우선시하는 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 조직은 데이터 손실 위험을 높일 수 있는 승인되지 않은 '섀도우' AI 도구의 광범위한 사용을 제한하는 등 정책에 대해 신중하게 고려해야 합니다.
관리자는 사용자의 액세스 제어 설정을 존중하고 세분화된 관리 설정을 제공하는 통합된 생성형 AI 어시스턴트를 활용하여 데이터를 보호하고 데이터 손실 위험을 줄일 수 있습니다. Gemini 기반 Google Workspace에는 위협 방어, 데이터 보호, 규정 준수를 위한 강력한 제어 기능이 기본적으로 탑재되어 있어 조직은 보안 상태에 부정적인 영향을 미치지 않고도 생성형 AI를 최대한 활용할 수 있습니다.
Workspace를 사용하면 파일이 Google Drive라는 단일 공간에 안전하게 저장되고 자동으로 버전이 관리됩니다. 이를 통해 IT팀은 비즈니스 데이터를 더 쉽게 보호할 수 있으며 Gemini는 적용된 사용자 권한을 기반으로 한 가지 버전의 문서를 참조하는 것이 용이합니다. Gemini는 사용자가 액세스 권한을 가지고 있는 데이터만 검색할 수 있으므로 이러한 데이터 소스에 액세스할 수 있는 별도의 도구에 대한 액세스 및 비용을 관리하기 위해 발생하는 추가 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.
AI 분류와 같은 보안 기능은 라벨과 데이터 손실 방지(DLP) 규칙을 자동으로 활용하여 데이터를 대규모로 식별하고 관리하며 보호할 수 있도록 지원합니다. 관리자는 정보 권한 관리(다운로드, 복사, 인쇄 사용 중지) 및 클라이언트 측 암호화와 같은 콘텐츠 제한을 통해 Gemini가 민감한 정보에 액세스하지 못하도록 제한할 수도 있습니다. 사용 가능한 데이터 보안 제어 기능을 여기에서 자세히 살펴보세요.
Workspace 앱의 Gemini는 Google Cloud의 데이터 경계를 기반으로 고객 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 주권 요구사항 제어 기능을 제공합니다. 고객은 Workspace의 Gemini와 관련된 데이터 처리를 미국 또는 EU로 제한할 수 있습니다. 디지털 복원력과 유지 가능성을 위해 고객은 로컬 데이터 스토리지를 사용하여 Workspace 앱의 Gemini 데이터에 대한 독립적인 사본을 원하는 국가에 저장할 수도 있습니다.
또한 고객은 가장 중요한 데이터에 대해 엔드 투 엔드 암호화를 제공하고 Workspace 고객만이 키를 제어할 수 있도록 하여 모든 무단 액세스(Google, Gemini 및 기타 생성형 AI 어시스턴트의 무단 액세스 포함)를 신뢰할 수 있는 방식으로 차단하는 고유한 기술 제어 기능인 클라이언트 측 암호화를 사용할 수 있습니다.
Google은 Gemini, Google 검색, Workspace 이외의 기타 시스템의 기반이 되는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키거나 개선하는 데 고객의 Workspace 데이터를 허가 없이 사용하지 않습니다. 이 내용은 생성형 AI 시대에 Google이 Workspace 데이터를 보호하고 개인 정보 보호를 위한 노력을 유지하는 방법을 다룬 블로그 게시물에서도 공유된 바 있습니다.
Google은 프롬프트 수명 주기의 각 단계에 맞게 설계된 보안 조치를 도입하는 다층 보안 접근방식을 도입했습니다. Google은 Gemini 2.5 모델 강화부터 악의적인 명령어 감지를 위해 빌드된 머신러닝(ML) 모델, 시스템 수준의 보호 장치에 이르는 다양한 기술을 도입하면서 공격의 난이도, 비용, 복잡성 측면에서 실질적으로 공격을 제한하는 효과를 거두고 있습니다. 이러한 접근방식으로 인해 공격자는 쉽게 노출되거나 더 많은 리소스를 사용해야만 공격이 가능한 방법을 사용할 수밖에 없는 상황이 되었습니다.
적대적 데이터로 모델을 학습시킨 결과 Gemini 2.5 모델에서 간접 프롬프트 인젝션 공격에 대한 방어력이 크게 향상되었습니다 . 이와 같은 고유한 모델 복원력은 Gemini에 직접 빌드한 추가적인 방어 기능으로 강화됩니다. 이러한 추가 방어 조치에 대해 자세히 알아보세요.
