마이크로소프트가 2026년 8월 27일에 보안 업데이트를 하나 내놓았는데, 포인트는 'AI 에이전트가 뭘 했는지 투명하게 보자'는 거예요. 이제 관리자가 AI 에이전트가 기업 내부에서 어떤 데이터를 읽고 어떻게 움직였는지 추적할 수 있게 됐거든요. 하지만 실무자 입장에서는 이 방대한 로그를 어떻게 안전하게 보관하고, 나중에 법적 증거로 내놓을지가 진짜 고민일 겁니다.
AI 에이전트 '활동 가시성', 왜 지금 난리일까요?
그동안 기업들이 AI 에이전트를 도입하면서 가장 찝찝해했던 게 바로 '블랙박스' 현상이었어요. AI가 권한 없는 데이터에 슬쩍 접근했는지, 아니면 엉뚱한 정보를 읽고 의사결정을 내렸는지 알 길이 없었으니까요.
Microsoft Security 공식 블로그를 보면 이번 업데이트로 AI 에이전트의 활동 로그를 상세히 모니터링하는 기능이 강화됐다고 나와요.
그런데 단순히 '보는 것'만으로는 부족하죠. 감사(Audit)나 소송 상황이 닥치면 '특정 시점에 AI가 정확히 어떤 데이터를 참조했는가'를 절대 수정할 수 없는 상태로 증명해야 하거든요. 여기서부터는 단순 모니터링이 아니라 데이터 거버넌스 전략이 필요한 영역입니다.
AI가 만든 상호작용 데이터, 어떻게 보관하고 증명할까요?
MS 365 기본 로그는 보존 기간이 짧은 데다, 관리자가 마음만 먹으면 지울 수도 있어서 법적 증거 능력이 떨어질 수 있어요. 특히 금융권이나 글로벌 규제 대상 기업이라면 SEC 17a-4 같은 까다로운 기준을 맞춰야 하죠. 이럴 때 Enterprise Vault(EV)가 답이 됩니다.
우선 WORM 스토리지를 활용하는 게 좋아요. AI 에이전트의 로그와 상호작용 데이터를 '한 번 쓰면 수정 불가능한(Write Once Read Many)' 저장소에 넣어서 임의 변경을 원천 차단하는 방식이거든요.
거기에 규제별 보존 기간 정책을 걸어두면, 필요 없는 데이터는 알아서 파기하고 법적 보존이 필요한 것들만 안전하게 남길 수 있어요. 250개가 넘는 분류 정책으로 AI가 처리한 데이터 중 민감정보나 개인정보가 섞여 있는지 자동으로 태깅해 관리하는 것도 가능하고요.
더 구체적인 보관 전략이 궁금하시다면 휴미즈 홈페이지에서 확인해 보세요.
Teams와 SharePoint의 AI 데이터, 누락 없이 긁어모으는 법
AI 에이전트는 주로 Microsoft Teams 채팅, SharePoint Online 문서, OneDrive 파일들을 기반으로 돌아가죠. 문제는 이 비정형 데이터들이 여기저기 흩어져 있어서 통합 관리가 어렵다는 점이에요.
여기서 Merge1이 등판합니다.
Merge1은 Teams, SharePoint Online, OneDrive를 타겟으로 AI 에이전트가 참조하거나 생성한 데이터를 효율적으로 수집해서 Enterprise Vault 아카이브로 쏴주는 역할을 하거든요. 이렇게 하면 데이터가 파편화되지 않고 하나의 저장소에서 관리되니까, AI 도입 후에 데이터 양이 갑자기 늘어나도 충분히 대응할 수 있습니다.
소송이나 감사 때 AI 데이터를 빠르게 찾는 방법은?
만약 AI 에이전트가 오작동해서 법적 분쟁이 생기거나, 내부 감사에서 AI 활용 내역을 소명해야 한다면 어떨까요? 수 테라바이트의 아카이브 데이터에서 증거만 쏙 골라내는 건 사실상 불가능하죠.
이때 Discovery Accelerator(DA)를 쓰면 편해요. eDiscovery 케이스를 만들어서 AI 관련 키워드, 날짜, 참여자별로 정교하게 검색할 수 있거든요. 검색 결과는 중복 제거 과정을 거쳐 리뷰어에게 전달되고, 최종적으로 MSG나 EML 형식으로 내보내 법원에 제출할 증거물로 쓸 수 있습니다.
리걸홀드라는 기능도 유용한데, 소송 관련 데이터가 실수로 지워지지 않게 꽉 잡아두는 장치라고 보시면 돼요.
자주 묻는 질문
- Q: MS 365 기본 로그 기능만으로 충분하지 않나요?
A: 기본 로그는 운영 모니터링용이지, 장기 보존이나 법정 제출용이 아니거든요. 데이터를 절대 못 고치게 만드는 불변성(Immutability) 저장소와 엄격한 보존 정책이 결합된 아카이빙 체계가 반드시 필요합니다. - Q: AI 에이전트가 Teams에서 나눈 대화도 수집 가능한가요?
A: 네, Merge1을 연결하면 Teams 커뮤니케이션 데이터를 수집해서 Enterprise Vault에 안전하게 보관할 수 있어요. - Q: AI 데이터가 너무 많아 스토리지 비용이 걱정됩니다.
A: Enterprise Vault의 중복 제거 및 압축 기술을 쓰면 물리적 저장 공간을 효율적으로 쓰면서도 모든 데이터를 보존할 수 있습니다.
MS의 AI 에이전트 가시성 업데이트는 아주 좋은 시작점이에요. 다만 기업은 이걸 Merge1로 수집하고, Enterprise Vault로 불변 보관하며, Discovery Accelerator로 신속하게 증명하는 'End-to-End 컴플라이언스 체계'를 갖춰야 AI 도입 리스크를 제대로 제어할 수 있겠죠.
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