Iboss, 클라우드와 AI 전반의 실시간 데이터 제어를 위한 AI DLP 공개

iboss는 2026년 11월 3일 AI DLP를 발표했다. 이 제품은 AI 도구, 클라우드 애플리케이션 및 기타 온라인 목적지 전반에서 콘텐츠를 실시간으로 검사하도록 설계된 데이터 유출 방지 제품이다. 회사는 2026년 12월에 비공개 프리뷰를 시작할 계획이다.

이 제품은 기존 데이터 유출 방지 방식의 한계를 해결하는 데 초점을 둔다. 정규식과 패턴 매칭에 기반한 규칙은 계좌 번호나 ID 문자열처럼 미리 정의된 형식을 찾는 반면, 레이블에 의존하는 제어 기능은 잘못 분류되었거나 레이블이 아예 지정되지 않은 파일을 놓칠 수 있다. 클라우드 드라이브에 공유된 파일, 웹 애플리케이션에 제출된 양식, AI 도구에 붙여 넣은 소스 코드 등이 그 예다. 이러한 항목에는 고정된 패턴에 맞지 않으면서도 민감한 정보가 포함될 수 있다.

콘텐츠 검사 및 정책 제어

AI DLP는 AI 및 머신러닝 분류와 심층 콘텐츠 검사를 결합해 데이터가 이동하는 동안 이를 살펴본다. 파일 분석과 광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서와 이미지 안의 텍스트까지 검사 범위를 확장하므로, 레이블이 지정되었거나 잘못 지정되었거나 지정되지 않은 콘텐츠를 모두 다룰 수 있다. 이 설계는 형식 규칙과 메타데이터가 신뢰할 만한 신호를 제공하지 않을 때도 파일이나 프롬프트의 실제 내용을 바탕으로 제어를 적용한다.

사용자, 그룹 또는 부서별로 정책 범위를 지정해 소스 코드, 고객 데이터, 개인 식별 정보 및 지식 재산과 관련된 전송을 식별하거나 표시하거나 차단할 수 있다. iboss DLP 문서에는 출발지와 도착지별 범위 지정, 명시적 예외 설정, 차단·파일 캡처·로깅·알림·심각도 지정 등의 대응 방식도 설명되어 있다. 위반 사항은 위험 점수가 매겨진 사고로 통합될 수 있으며, 여기에 이벤트 타임라인과 캡처된 파일 증거가 포함된다. 따라서 분석가는 개별 로그 항목만 확인하는 대신 조사하고 종결할 수 있는 사건을 다룰 수 있다.

암호화된 트래픽 및 에이전트 활동

콘텐츠를 인식하는 제어 기능을 사용하려면 목적지뿐 아니라 더 많은 정보를 파악할 수 있어야 한다. iboss의 AI DLP 설명에 따르면, 웹 기반 AI 도구에 이러한 수준의 제어를 적용하려면 일반적으로 암호화된 세션을 검사해야 한다. 그렇지 않으면 시스템은 데이터가 어디로 향하는지는 파악해도 전송되는 프롬프트나 파일은 확인하지 못할 수 있다. 이처럼 가시성을 확보하면 다른 웹 업로드와 마찬가지로 AI 채팅에도 콘텐츠 정책을 적용할 수 있다.

이 제어 기능은 사용자가 채팅 창에 텍스트를 붙여 넣는 상황에만 국한되지 않는다. 자율 에이전트가 어떤 AI 서비스, 도구 및 API를 사용할 수 있는지 통제하고 에이전트 활동 기록을 보존할 수도 있다. 이를 통해 에이전트 거버넌스를 대화형 AI 세션에 적용하는 것과 동일한 제어 모델에 연결하고, 직원뿐 아니라 소프트웨어가 시작한 데이터 이동도 관리할 수 있다.

레이블, 감사 증거 및 플랫폼 아키텍처

Microsoft Information Protection 민감도 레이블이 있으면 AI DLP가 이를 인라인으로 읽고 적용한다. 제품 문서에 따르면 Microsoft Purview 레이블 동기화를 사용해 레이블별·목적지별 허용 또는 차단 여부를 결정하며, 콘텐츠 검사는 레이블이 없는 문서에도 계속 적용된다. 따라서 레이블은 콘텐츠 분석과 함께 정책 입력 요소로 활용되어 모든 문서에 올바른 메타데이터가 포함되어야 한다는 의존도를 낮춘다.

보고 기능에는 데이터 유출 위험 점수 산정과 GDPR, HIPAA, PCI-DSS 및 SOX에 대한 원클릭 보고서가 포함되어 있어, 감사 담당자가 어떤 항목을 발견하고 차단했는지 확인할 증거를 제공한다. iboss는 각 고객의 트래픽을 격리된 SSL 키와 전용 IP 주소를 사용하는 전용 컨테이너에서 처리하며, 고객 데이터를 서로 혼합하지 않는다고 밝혔다. AI DLP는 회사의 Secure Web Gateway, CASB, GenAI Protection 및 Zero Trust Network Access 서비스와 함께 제공되며, 이들 서비스는 콘솔, 정책 엔진 및 데이터 레이크를 공유한다.

30분 온라인 시연은 2026년 11월 5일 오후 12시(미 동부 시간)에 예정되어 있으며, 12월 프리뷰에 앞서 진행된다. 실질적인 차이는 발표된 설계와 실제 이용 가능 여부에 있다. iboss는 사람과 에이전트가 시작하는 데이터 이동을 모두 다루는 단일 콘텐츠 인식 제어 플레인을 제시했으며, 비공개 프리뷰는 이 설계를 실제로 구현하기 위해 예정된 다음 단계다.