[Drive] Google Drive에서 Gemini 기반 데이터 분류 기능 오픈 베타 제공

📌 지원되는 버전 : Google Workspace Enterprise Plus

Google Drive에서 Gemini 기반 AI 데이터 분류 기능이 오픈 베타로 제공됩니다.

이 기능은 Gemini 모델을 활용하여 Google Drive의 파일에 데이터 분류 라벨을 자동으로 적용합니다. 이전에는 AI 모델이 각 분류 수준과 관련된 데이터를 학습할 수 있도록 관리자가 수동으로 학습용 파일을 식별하고 라벨을 지정해야 했습니다. 하지만 이번 업데이트를 통해 번거로운 수동 모델 학습 과정이 관리자가 정의한 지침(Prompt)으로 대체되어, 더욱 빠르고 효율적인 데이터 분류가 가능해졌습니다.

AI 분류 기능은 Drive 전반에 걸쳐 파일 식별 및 라벨링을 자동화함으로써 조직이 대규모 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 세밀하게 시행하고, 보존 규칙을 설정하며, 감사 조사 중에 라벨 메타데이터를 활용할 수 있도록 돕습니다. 또한 이는 에이전트 시대에 조직의 보안 태세를 강화하여, 에이전트 워크플로우가 민감한 데이터에 자율적으로 접근하고 실행되는 것을 방지하는 핵심 요소가 됩니다.

관리 콘솔에서 Gemini 모델은 관리자의 지침을 해석하고 파일을 평가하여 적절한 분류 라벨을 적용합니다. 관리자는 라벨 선택, 지침 제공, 평가 대상 파일의 범위 지정 등 데이터 분류 프로세스에 대한 완전한 제어 권한을 유지합니다. Gemini에 의해 자동으로 라벨이 지정된 파일은 권한이 있는 편집자 및 소유자가 확인 후 수락하거나 수정할 수 있으며, 사용자의 수정 내역을 포함해 라벨이 적용된 모든 시점은 감사 로그에 기록됩니다. 기능이 활성화되면 Workspace 관리자는 파일에 적용된 라벨 통계 지표도 함께 확인할 수 있습니다.

대규모 환경에서 파일을 정확히 분류하는 것은 실무적으로 까다로운 작업이지만, 새로운 Gemini 기반 기능을 활용하면 대규모 환경에서도 더욱 높은 수준의 데이터 분류 정확도를 달성할 수 있습니다.

주요 핵심 기능

수동 학습 없는 자동화: 사전 데이터 수집이나 모델 학습 없이 관리자의 명확한 지침만으로 Gemini가 파일 데이터를 식별하고 분류합니다.
세밀한 제어 및 가시성 확보: 관리자의 완전한 제어 권한과 함께 사용자 라벨 검토 및 수정, 가시적인 감사 로그 기록, 대시보드 통계 지표를 제공합니다.
보안 및 규정 준수 강화: 대규모 DLP 정책 및 데이터 보존 규칙을 자동화하여 조직의 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다.