기업에서 인공지능 기반 작성 보조 도구 도입을 검토할 때, IT 및 정보보안 담당자는 항상 현실적인 보안 딜레마에 부딪힙니다. 임직원은 글로벌 비즈니스 커뮤니케이션의 명확성과 작성 속도를 획기적으로 개선할 수 있지만, 관리되지 않는 웹 브라우저 확장 프로그램이나 데스크톱 앱을 통해 독점 소스 코드, 미공개 재무 자료, 의료 기록, 고객 개인식별정보(PII)가 외부 클라우드 서버로 유출될 위험이 존재하기 때문입니다.
Grammarly Business(특히 Enterprise 티어)는 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙에 입각한 중앙 집중식 보안 거버넌스 기능을 통해 이러한 위험을 해결합니다. 개별 직원의 주의에만 의존하지 않고, IT 관리자가 관리자 콘솔에서 직접 데이터 유출 방지(DLP) 마스킹 규칙을 수립하고, 사내 내부 도메인과 민감 프로그램을 차단 목록에 등록하며, 부서별 그룹 권한에 따라 생성형 AI 기능을 통제할 수 있습니다.
본 가이드는 기업 IT 관리자가 Grammarly Admin Console에서 DLP 규칙, 도메인/앱 차단 목록, 서드파티 기밀 문서 연동, 부서별 생성형 AI 제한 정책을 설정하는 구체적인 실무 절차를 안내합니다.
1. 4단계 엔터프라이즈 보안 아키텍처
Grammarly 엔터프라이즈 환경은 상호 연계된 4가지 보안 계층을 바탕으로 작동합니다.
| 보안 계층 | 기술 메커니즘 | 관리자 콘솔 경로 | 핵심 보호 기능 |
|---|---|---|---|
| 전송 전 데이터 정제 (DLP) | 민감 PII 패턴 자동 식별 및 마스킹 | Organization → Enterprise Security → Data | 텍스트가 클라우드로 전송되기 전 개인 및 금융 식별자 제거 |
| 문서 기밀성 연동 | 민감도 라벨 및 기밀 이메일 감지 | Organization → Enterprise Security → Data | 보안 등급 Word 문서 및 Gmail 비밀 모드에서 동작 자동 중단 |
| 네트워크/엔드포인트 격리 | 도메인 및 실행 파일 차단 목록 | Organization → Enterprise Security → Domains and apps | 사내 관리 포털, IDE, 터미널 환경에서 텍스트 수집 방지 |
| AI 거버넌스 및 권한 제어 | 부서/그룹별 세부 기능 토글 | Organization → Feature access 및 Agent access | 직무 성격에 따라 AI 어시스턴트, 에이전트, 문단 재작성 기능 차등 부여 |
2. 데이터 유출 방지(DLP) 및 콘텐츠 마스킹 구성
Grammarly의 네이티브 DLP 기능은 클라우드 전송 전 클라이언트 엔드포인트에서 데이터를 사전에 정제(Sanitization)합니다. Chrome, Firefox, Edge 브라우저 확장 프로그램, Windows 및 macOS 데스크톱 애플리케이션, 웹 에디터 전반에서 작동합니다. 유출 사고 발생 후에만 경고를 보내거나 네트워크를 차단하는 기존 네트워크 DLP와 달리, Grammarly DLP는 클라이언트 단계에서 패턴을 비식별 토큰으로 치환하여 민감 정보가 기업 경계를 벗어나는 것을 원천 차단합니다.
2.1단계: DLP 구성 메뉴 접근
- 관리자 권한을 가진 계정으로 Grammarly Admin Console에 로그인합니다.
- 좌측 또는 상단 탐색 메뉴에서 Organization을 선택합니다.
- Enterprise Security 섹션 아래의 Data 항목을 클릭합니다.
- Data Loss Prevention (DLP) 모듈에서 현재 활성화 상태와 패턴 감지 설정을 확인합니다.
2.2단계: 지원되는 민감 데이터 유형
DLP 엔진이 활성화되면 다음과 같은 고위험 데이터 패턴을 자동으로 감지하여 마스킹합니다.
- 개인 식별 및 연락처: 이메일 주소(Email addresses), 전화번호(Phone numbers), 웹 URL.
- 국가별 신원 확인 번호: 미국 사회보장번호(US SSN), 영국 국민보험번호(UK NINO), 캐나다 사회보험번호(Canada SIN).
- 금융 및 결제 정보: 신용카드 번호(Credit card numbers), 국제은행계좌번호(IBAN).
사용자가 해당 패턴이 포함된 텍스트를 작성하면, 로컬 단에서 해당 문자열이 익명 토큰으로 대체된 후 맞춤법 및 문법 검사 서버로 전송되므로 원본 민감 정보가 클라우드에 도달하지 않습니다.
2.3단계: 'Test out DLP' 도구를 활용한 정책 검증
전사 배포 전에 관리자는 콘솔 내에서 마스킹 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다.
- Data 설정 페이지에서 Test out DLP 버튼을 클릭합니다.
- 테스트 입력창에 가상 신용카드 번호, 테스트용 사회보장번호 또는 내부 URL이 포함된 문장을 입력합니다.
- 시스템이 목표 패턴을 감지하고 성공적으로 마스킹 토큰으로 변환하는지 확인합니다.
- 커스텀 패턴 요청: 사내 임직원 사번 체계나 고유 정규식(Regex)을 추가로 필터링해야 하는 경우, 배정된 Grammarly Customer Success Manager(CSM)를 통해 백엔드 프로필 조정을 요청해야 합니다.
3. 서드파티 기밀 모드(민감도 라벨 연동) 구성
법무, 인사, 재무 및 연구개발 조직은 엄격한 기밀유지협약(NDA)이나 규제 준수 대상 문서를 빈번하게 다룹니다. Grammarly는 주요 업무 플랫폼의 기밀 설정을 감지하여 자동으로 동작을 멈추는 Third-Party Confidential Mode를 제공합니다.
3.1단계: 기밀 모드 활성화
- 관리자 콘솔에서 Organization → Enterprise Security → Data로 이동합니다.
- Third-Party Confidential Mode 토글을 찾아 On으로 전환합니다.
3.2단계: Microsoft Word 민감도 라벨(Purview / MIP) 연동
Windows 환경에서 Grammarly for Windows 데스크톱 앱을 실행할 때, 앱은 열려 있는 Word 문서의 민감도 메타데이터를 확인합니다.
- 기밀 모드 설정 영역 하단의 Labels 테이블에서 Add를 클릭합니다.
- 라벨 이름(예: Highly Confidential, 대외비)을 입력합니다.
- Microsoft Purview(또는 Microsoft 365 규정 준수 센터)에서 생성된 해당 라벨의 전역 고유 식별자 **Label ID (GUID)**를 입력합니다.
- Save를 클릭하여 저장합니다.
임직원이 해당 민감도 GUID가 지정된 Word 문서를 열면, Grammarly 데스크톱 프로그램이 해당 파일에 대한 텍스트 수집 및 교정 제안을 즉시 중단합니다.
3.3단계: Gmail 기밀 모드 동작 방식
Google Workspace를 사용하는 조직의 경우, 임직원이 브라우저(Chrome, Edge, Firefox)에서 Gmail 자체의 "비밀 모드(Confidential Mode)"를 활성화하여 메일을 작성하면, Grammarly 확장 프로그램이 이를 인식하고 메일 작성 창 내에서의 텍스트 스캔을 자동 중지합니다.
4. 도메인 및 데스크톱 애플리케이션 차단 목록(Blocklist) 설정
개발자 도구, 소스 코드 저장소, 클라우드 콘솔, 사내 ERP, 전자 의무 기록(EHR) 시스템 등 민감한 업무 웹사이트나 로컬 소프트웨어에서 Grammarly가 실행되지 않도록 차단 목록을 구성할 수 있습니다.
4.1단계: 웹 도메인 차단 목록 추가
- Organization → Enterprise Security → Domains and apps 메뉴로 이동합니다.
- Add to block list를 클릭하고 Domain을 선택합니다.
- 프로토콜이나 경로를 제외한 도메인 주소를 입력합니다(예:
internal-portal.corp.net또는workday.com,https://및www제외). - 하위 도메인까지 재귀적으로 적용하려면 Include subdomains를 선택합니다(예:
*.corp.net전체 적용). - 적용 대상을 지정합니다.
- Entire organization: 전사 모든 사용자에게 일괄 적용.
- Specific groups: 개발팀, 법무팀 등 특정 사용자 그룹에만 적용.
- Add를 클릭하여 저장합니다.
4.2단계: 민감 데스크톱 소프트웨어 프로세스 차단
Grammarly for Windows 및 Mac은 운영체제의 접근성 API를 통해 로컬 데스크톱 프로그램 내에서 동작합니다. 터미널 명령줄 도구, 데이터베이스 관리 도구, 회계 소프트웨어, 소스 코드 편집기에서 동작을 차단하려면 실행 파일 이름을 등록합니다.
- Domains and apps 화면에서 Add to block list를 클릭하고 Application을 선택합니다.
- 실행 파일 프로세스 명칭을 입력합니다.
- Windows: 정확한 확장자 포함 파일명(예:
cmd.exe,powershell.exe,dbeaver.exe,devenv.exe). - macOS: 애플리케이션 바이너리 명칭(예:
Terminal,Xcode,iTerm2). - OS 혼용 환경: Windows와 Mac용 실행 파일 명칭을 각각 등록합니다.
- Windows: 정확한 확장자 포함 파일명(예:
- 적용할 사용자 그룹(전사 또는 특정 그룹)을 선택하고 Add를 누릅니다.
아키텍처 핵심 주의사항: 차단 목록(Blocklist) 모델
현재 Grammarly 관리 콘솔은 차단 목록(Blocklist) 방식으로만 작동합니다. 기본적으로 모든 애플리케이션에서 실행을 중단하고 승인된 일부 프로그램에서만 실행을 허용하는 '허용 목록(Allowlist)' 모드는 제공되지 않습니다. 따라서 보안팀은 사내 민감 소프트웨어를 사전에 식별하여 차단 목록을 적극적으로 유지 관리해야 합니다.
보안 요구사항이 엄격한 단말의 경우, MDM(Microsoft Intune, Jamf)이나 그룹 정책(GPO)을 병행하여 클라이언트 설치 범위 자체를 제어하는 다층 방어 체계를 권장합니다. 아울러 Organization → Enterprise Security → Client apps에서 각 제품 상태를 Managed(관리 대상) 또는 Blocked(차단)로 지정할 수 있습니다.
5. 부서별 생성형 AI 기능 접근 권한 제어
생성형 AI는 마케팅 및 고객 지원 부서의 작성 업무 효율을 크게 개선하지만, 연구개발 부서나 법무/재무 부서에서는 코드 유출, 지식재산권 분쟁, 내부 정보 누설의 우려가 있습니다. Grammarly Business는 사용자 그룹별로 생성형 AI 기능을 차등 부여할 수 있는 기능을 제공합니다.
5.1단계: 기능 접근 제어 메뉴 이동
- 관리자 콘솔에서 Organization 메뉴를 클릭합니다.
- 상단 탭에서 Feature access 페이지로 이동합니다.
5.2단계: AI Assistant 토글 설정
- 전사 완전 비활성화: AI assistant 토글을 Off로 설정합니다. 이 경우 임직원은 기존의 맞춤법, 문법, 톤 제안 등 규칙 기반 교정 도구만 사용할 수 있으며, 프롬프트를 통한 텍스트 생성 기능은 완전히 숨겨집니다.
- 부서별 선별 활성화: 토글을 On으로 두고, 생성형 AI 도입이 승인된 부서 그룹(예: 글로벌 마케팅팀, 해외 영업팀)만 지정합니다. 개발팀, 법무팀, 재무팀은 대상에서 제외하여 프롬프트 입력을 통한 데이터 전송 위험을 차단합니다.
5.3단계: Docs with agents 및 고급 리라이팅 제어
- Docs with agents: 에이전트 기반 문서 작성 캔버스의 사용 권한을 Feature access에서 제어합니다. 활성화된 경우 Organization → Agent access에서 개별 에이전트별로 허용 여부를 추가 조정할 수 있습니다.
- 문단 단위 재작성 및 번역: 문단 전체를 자동으로 재작성(Paragraph-level rewrites)하거나 다국어 기계 번역을 수행하는 기능 역시 부서별로 개별 비활성화할 수 있습니다.
6. 엔터프라이즈 프라이버시 보장, 데이터 암호화 및 무보존(Zero Retention) 인프라
사내 정보보호 감사 및 컴플라이언스 심사 시, Grammarly의 백엔드 클라우드 인프라 아키텍처와 암호화 제어 수준을 공식적으로 검증할 수 있습니다.
6.1 기업 고객 데이터의 AI 모델 학습 배제
Grammarly는 계약 및 기술 아키텍처를 통해 기업 고객이 입력한 텍스트를 Grammarly 자체 머신러닝 모델이나 서드파티 파운데이션 언어 모델의 학습 데이터로 일절 사용하지 않음을 보증합니다. Enterprise 구독 환경에서는 제품 개선을 위한 데이터 피드백 옵션이 테넌트 레벨에서 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
6.2 Microsoft Azure OpenAI 제로데이 데이터 보존(Zero-Day Retention)
Grammarly의 생성형 AI 백엔드는 Microsoft Azure OpenAI Service의 엔터프라이즈 인프라를 활용합니다.
- 무보존 원칙: 입력된 프롬프트와 생성된 결과물은 Microsoft 서버에 로그로 기록되거나 캐싱, 보존되지 않습니다.
- 가상 테넌트 격리: 기업 고객의 트래픽은 격리된 전용 클라우드 테넌트 내에서 처리됩니다.
- 사전 PII 스크러빙: 대형 언어 모델로 텍스트를 전달하기 전에 내장된 PII 필터링 및 비식별화 과정을 거칩니다.
6.3 자체 암호화 키 관리(BYOK: Bring Your Own Key)
저장 데이터에 대한 절대적인 주권을 유지해야 하는 기업을 위해, Enterprise 플랜에서는 AWS KMS 기반의 BYOK를 지원합니다.
- 기업이 자체 보유한 AWS 계정에서 마스터 키를 생성하고 해당 Amazon Resource Name(ARN)을 Grammarly에 연결합니다.
- Grammarly 서버에 저장되는 모든 정적 데이터(예: 웹 에디터 문서)는 고객의 키를 사용하여 AES-256으로 암호화 및 복호화됩니다.
- 긴급 상황이나 계약 종료 시 고객이 AWS KMS에서 키 접근 권한을 철회하면, Grammarly 측에 저장된 데이터는 즉시 복구 불가능한 상태로 암호학적 파기(Crypto-shredding)됩니다.
- 모든 키 호출 로그는 기업 자체 AWS CloudTrail에 투명하게 기록됩니다.
6.4 계정 거버넌스 및 글로벌 규정 준수 인증
- SAML 2.0 SSO 및 SCIM: Okta, Microsoft Entra ID(Azure AD), PingIdentity, Google Workspace와 연동되어 퇴사자 발생 시 계정 및 접근 권한이 즉시 회수됩니다.
- 세션 관리: 유휴 세션 만료 시간을 강제 지정하여 공용 단말기에서의 무단 접근을 방지합니다.
- 컴플라이언스 인증: 독립 감사 기관을 통해 SOC 2 (Type II), ISO/IEC 27001, 27017, 27018, 27701 인증을 획득하였으며, 의료 데이터 취급 시 HIPAA 준수를 위한 BAA(Business Associate Agreement) 체결을 지원합니다.
7. IT 관리자를 위한 단계별 구현 체크리스트
안정적이고 감사 가능한 배포를 위해 다음 단계별 실행 절차를 권장합니다.
[ ] 1단계: 계정 체계 및 디렉터리 동기화
- SAML 2.0 SSO 및 SCIM 프로비저닝 설정 완료.
- 사내 조직도 기반 보안 그룹(법무, 재무, 개발, 영업 등) 매핑.
[ ] 2단계: 네트워크 및 엔드포인트 경계 제어
- Domains and apps에 사내 코드 저장소, HR 포털, 인트라넷 도메인 등록(와일드카드 서브도메인 포함).
- 터미널, DB 관리 툴, IDE 등 민감 프로그램 실행 파일명 차단 목록 추가.
[ ] 3단계: 콘텐츠 DLP 및 민감도 라벨 연동
- Enterprise Security → Data에서 DLP 엔진 활성화 확인.
- 'Test out DLP' 도구를 통해 테스트 개인정보 마스킹 정상 작동 검증.
- Third-Party Confidential Mode를 켜고 Microsoft Purview 민감도 라벨 GUID 등록.
[ ] 4단계: 부서별 생성형 AI 권한 분리
- Feature access에서 승인된 부서에만 AI Assistant 사용 권한 부여.
- 기밀 데이터를 취급하는 조직의 Docs with agents 및 문단 재작성 기능 비활성화.
[ ] 5단계: 암호화 및 규정 준수 확정
- 데이터 주권 요건이 엄격한 경우 AWS KMS BYOK 키 연결 완료.
- 의료 정보(PHI)를 취급하는 경우 법무팀을 통해 Grammarly BAA 체결.
전송 전 DLP 마스킹, Microsoft Purview 기밀 라벨 연동, 사내 도메인 및 실행 파일 격리, 부서별 생성형 AI 권한 분리를 체계적으로 구성함으로써, IT 관리자는 전사 커뮤니케이션 품질을 극대화하는 동시에 기업의 데이터 거버넌스와 규정 준수 체계를 완벽하게 유지할 수 있습니다.