NotebookLM 보안, 기업 데이터를 맡겨도 정말 안전할까? – Google의 보안 정책부터 실제 한계까지

"이 보고서, NotebookLM에 넣으면 5분 만에 요약되는데..."

회의실에서 동료가 던진 한마디에 여러분은 어떤 생각이 드시나요? '편하겠다'는 기대감과 동시에 '우리 회사 자료를 업로드해도 괜찮을까?'라는 불안감이 교차하지 않으셨나요?

Google의 NotebookLM은 문서 분석 AI 도구의 판도를 바꿨습니다. 수십 개의 PDF를 던져주면 핵심을 요약하고, 질문에 답하며, 심지어 팟캐스트까지 만들어주죠. 하지만 이 놀라운 편리함 뒤에는 모든 기업이 답해야 할 핵심 질문이 숨어 있습니다.

"우리 회사의 민감한 데이터를 NotebookLM에 맡겨도 정말 안전할까?"

오늘은 Google의 공식 보안 정책부터 보안 전문가들의 분석, 실제 사용자들의 고민까지 종합하여 NotebookLM의 '실제 보안 수준'을 객관적으로 평가해드리겠습니다. 그리고 여러분이 자사 환경에 NotebookLM이 적합한지 판단할 수 있는 명확한 기준을 제시하겠습니다.

Google의 공식 약속 – NotebookLM은 어떤 보안 정책을 가지고 있을까?

먼저 Google이 공식적으로 약속하는 NotebookLM의 보안 정책을 살펴보겠습니다.

핵심 보안 원칙 3가지

Google은 NotebookLM의 개인정보처리방침에서 세 가지 핵심 보안 원칙을 명시하고 있습니다.

1. "사용자 데이터로 AI를 학습시키지 않습니다"

NotebookLM의 가장 강력한 약속은 바로 이것입니다.

"Google은 사용자의 개인 정보를 소중하게 여기며 절대로 NotebookLM을 학습시키는 데 사용자의 개인 정보를 사용하지 않습니다."

출처: NotebookLM 공식 개인정보처리방침

이는 여러분이 업로드한 파일, 입력한 질문, AI가 생성한 답변이 NotebookLM 모델 학습에 사용되지 않는다는 의미입니다. 여러분의 독점 정보가 다른 사용자의 AI 답변에 등장하지 않습니다.

2. 전송 중과 저장 시 모두 암호화

NotebookLM은 데이터가 여러분의 기기에서 Google 서버로 전송되는 과정(전송 중)과 서버에 저장되어 있는 동안(저장 시) 모두 암호화합니다.

"Google Workspace 데이터는 전송 중에는 HTTPS로 보호되며, 저장 시에는 하나 이상의 암호화 메커니즘을 사용하여 자동으로 암호화됩니다."

출처: Google Cloud GDPR 정책

이는 마치 봉인된 암호 상자에 데이터를 넣어 보내고, 그 상자를 다시 잠긴 금고에 보관하는 것과 같습니다.

3. GDPR 준수 및 사용자 제어권

NotebookLM은 유럽연합의 엄격한 개인정보보호법인 GDPR을 준수합니다.

"Google은 GDPR을 준수하며, 사용자는 언제든지 자신의 데이터를 열람하고, 내보내고, 삭제할 권리를 가집니다."

출처: Google 비즈니스 데이터 보호 정책 및 NotebookLM GDPR 준수 분석

Google은 투명성 도구를 통해 어떤 데이터가 수집되는지 명확히 보여줍니다.

개인 계정 vs Workspace 계정의 결정적 차이

여기서 많은 분들이 놓치는 중요한 사실이 있습니다. NotebookLM의 보안 수준은 어떤 계정으로 로그인하느냐에 따라 완전히 달라진다는 점입니다.

개인 Gmail 계정으로 사용하는 경우:

"개인 Google 계정으로 로그인하여 의견을 제공하기로 선택한 경우 인적 검토자가 사용자의 질문, 업로드 내용, 모델의 대답을 검토할 수 있습니다. 공유하기 꺼려지는 정보는 제출하지 않는 것이 좋습니다."

출처: NotebookLM 공식 개인정보처리방침

Google Workspace 또는 교육 계정으로 사용하는 경우:

"Google Workspace 또는 Google Workspace for Education 사용자의 경우 NotebookLM 업로드, 질문, 모델 대답은 인적 검토자가 검토하지 않으며 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다."

출처: Workspace 버전별 NotebookLM 기능

훨씬 강화된 프라이버시 보호를 받을 수 있죠.

NotebookLM Enterprise의 추가 보안:

Google Workspace의 유료 버전인 NotebookLM Enterprise는 한 단계 더 나아갑니다:

"VPC-SC, IAM 컨트롤 등의 추가 개인 정보 보호 및 보안 기능 이용"

출처: NotebookLM Enterprise 소개

• VPC Service Controls (VPC-SC): 데이터가 승인된 네트워크 경계 내에서만 이동하도록 제한

• IAM 제어: 조직 내에서 누가 NotebookLM에 접근할 수 있는지 세밀하게 관리

• 감사 로그: 누가, 언제, 어떤 데이터에 접근했는지 추적 가능

표면적으로 보면 Google의 보안 정책은 상당히 견고해 보입니다. 그렇다면 왜 보안 전문가들은 여전히 우려를 표명할까요?

보안 정책은 완벽하다... 그런데 실제로는?

보안 정책이 아무리 좋아도, 실제 구현과 구조적 한계는 별개의 문제입니다. 보안 전문가들이 지적하는 NotebookLM의 실질적 한계를 살펴보겠습니다.

전문가들이 지적하는 3가지 구조적 한계

1. 데이터 레지던시의 불확실성

"여러분의 데이터가 정확히 어느 나라, 어느 서버에 저장되나요?"

이 질문에 Google은 명확한 답을 제공하지 않습니다. NotebookLM에 업로드된 파일이 미국 서버에 있는지, 유럽 서버에 있는지, 아시아 서버에 있는지 사용자는 알 수 없습니다.

"클라우드 기반 AI 도구의 가장 큰 문제는 'Google의 클라우드 어딘가'라는 답변이 충분하지 않다는 점입니다. 특히 데이터 주권 규정이 엄격한 국가에서는 데이터가 물리적으로 어디에 있는지가 법적 의무사항입니다."

출처: Deepcite 보안 분석: NotebookLM and Sensitive Data

다국적 기업이라면 이 문제는 더욱 심각합니다. 유럽의 GDPR은 EU 시민의 데이터가 EU 외부로 전송되는 것을 엄격히 제한하고, 중국은 데이터 현지화 법률로 중요 데이터의 국외 이전을 금지합니다. NotebookLM은 이런 요구사항을 충족한다고 증명하기 어렵습니다.

2. 제3자 인프라 의존 – 통제권 부재의 위험

NotebookLM을 사용한다는 것은 Google이라는 제3자의 인프라에 여러분의 데이터를 맡긴다는 의미입니다. 아무리 Google이 "안전하다"고 약속해도, 여러분은 그 시스템을 직접 통제할 수 없습니다.

Reddit의 NotebookLM 커뮤니티에서 한 유럽 기업의 실무자가 이런 질문을 던졌습니다:

"고객 기밀 데이터를 NotebookLM에 넣어도 될까요? NotebookLM은 데이터를 모델 학습에 사용하지 않고 GDPR을 준수한다고 하는데요."

이에 대한 보안 전문가의 답변은 명확했습니다:

"Google이 뭐라고 말하든, 기밀 데이터를 업로드하는 순간 그 데이터는 이미 유출된 것입니다. 로컬 환경을 구축하세요."

출처: Reddit r/notebooklm 커뮤니티 토론

왜 이렇게 단호할까요? 제3자 인프라에 데이터를 맡기면 다음과 같은 리스크가 발생합니다:

• 정책 변경 가능성: Google이 언제든지 이용약관을 변경할 수 있고, 사용자는 이를 수용하거나 서비스를 중단해야 합니다

• 내부자 위협: 클라우드 제공사 직원이 기술적으로는 데이터에 접근할 수 있는 권한을 가질 수 있습니다

• 해킹 및 보안 침해: 클라우드 서비스는 공격 표면이 넓어 해커의 주요 타깃이 됩니다

3. 규정 준수 입증의 복잡성 – "안전하다는 약속" vs "안전함을 증명"

금융, 의료, 법률 분야에서 일하신다면 이 차이가 얼마나 중요한지 아실 겁니다.

HIPAA(의료정보보호법) 사례:

"현재 NotebookLM은 ISO, SOC, FedRAMP 규정 준수를 지원하지 않으며 HIPAA 규정 준수를 위한 Google 비즈니스 제휴 계약(BAA)의 적용을 받지 않습니다. Google은 이러한 규정 준수 인증을 위해 노력하고 있으며 2025년에 추가 업데이트를 공유할 예정입니다."

출처: Google Workspace 생성형 AI 개인정보보호 허브 - 규정 준수

즉, 환자 의료 기록을 NotebookLM에 업로드하는 것은 현재로서는 규정 위반입니다.

금융정보보호법 사례:

금융기관은 정기적으로 감사를 받습니다. 감사관이 "고객 거래 데이터가 어디에 저장되어 있으며, 누가 접근했는지 증명하세요"라고 요구하면 어떻게 될까요? NotebookLM을 사용했다면 "Google 클라우드 어딘가에 있습니다"라고 답할 수밖에 없고, 이는 감사 통과가 불가능합니다.

중요한 구분:

참고로, Google의 다른 AI 제품인 Gemini는 SOC 1/2/3, ISO/IEC 27001 등의 인증을 받았지만, NotebookLM은 아직 이러한 인증을 받지 못했습니다. 이 점을 혼동하지 않도록 주의하세요.

NotebookLM 보안 수준 평가표 – 당신의 사용 사례에 맞는지 확인하세요

이제 구체적으로 살펴볼 시간입니다. 여러분의 사용 사례가 NotebookLM의 보안 수준에 적합한지 평가해보겠습니다.

핵심 판단 기준: 이 3가지 질문에 답하세요

복잡한 평가표가 어렵다면, 이 세 가지 질문만 스스로에게 던져보세요:

질문 1: "이 데이터가 유출되면 얼마의 손실이 예상되나요?"

• 1억 원 이상 → NotebookLM 사용 재고

• 10억 원 이상 → 절대 사용 금지

질문 2: "감사관에게 '데이터가 어디 있고 누가 접근했는지' 증명할 수 있나요?"

• "Google 클라우드 어딘가"로는 충분하지 않습니다

• 명확한 증명이 필요하다면 → 클라우드 AI 부적합

질문 3: "데이터 유출 시 법적 책임을 질 수 있나요?"

• 개인정보보호법, GDPR, HIPAA 등 위반 시 벌금형/징역형

• 책임을 감당할 수 없다면 → 오프라인 대안 고려

하나라도 '아니오'라면 NotebookLM 사용을 다시 생각해보셔야 합니다.

기업 환경에서 NotebookLM을 안전하게 사용하는 3가지 원칙

그럼에도 NotebookLM의 편리함을 포기할 수 없다면? 다음 세 가지 원칙을 반드시 지키세요.

원칙 1: 민감도 분류부터 시작하세요

업로드 전 4단계 데이터 분류:

1. 공개 정보: 회사 홈페이지, 이미 출판된 자료 → ✅ 사용 가능

2. 내부 공개 정보: 사내 공지, 일반 업무 문서 → ⚠️ Workspace 계정으로만

3. 기밀 정보: 재무 데이터, 전략 문서 → ❌ 사용 금지

4. 최고 기밀: 특허, 거래 정보, 개인정보 → ❌ 절대 금지

"이 문서가 경쟁사에 공개되면 어떻게 될까?"를 항상 자문하세요. 조금이라도 망설여진다면 업로드하지 마세요.

원칙 2: Workspace Enterprise 계정 필수

개인 Gmail 계정으로 회사 업무에 NotebookLM을 사용하는 것은 보안 재앙입니다. 반드시 다음을 확보하세요:

• ✅ Google Workspace 유료 계정 (Business Plus 이상 권장)

• ✅ 관리자가 설정한 조직 정책

• ✅ 감사 로그 및 데이터 손실 방지(DLP) 기능

• ✅ NotebookLM Enterprise로 업그레이드 (고보안 환경의 경우)

IT 부서가 이를 설정하고 관리해야 합니다. 개인이 임의로 사용하는 것은 조직 전체를 위험에 빠뜨립니다.

원칙 3: 데이터 스크러빙 고려

정말로 민감한 문서를 분석해야 한다면, 업로드 전에 다음 정보를 익명화하세요:

• 회사명 → "Company A", "Organization X"

• 개인 이름 → "담당자 1", "John Smith"

• 구체적 수치 → 비율이나 상대값으로 변환

• 고유 식별자 → 가명 처리

이 과정은 번거롭지만, 기밀성을 유지하면서 AI의 분석 능력을 활용할 수 있는 타협점입니다. 단, 이 방법도 상사와 법무팀의 승인을 먼저 받아야 합니다.

완벽한 보안이 필요하다면? – 오프라인 대안의 등장

여기까지 읽으시면서 이런 생각이 드실 수 있습니다: "그럼 우리 같은 회사는 AI 문서 분석을 포기해야 하나요?"

아닙니다. 클라우드 AI의 구조적 한계를 근본적으로 해결하는 새로운 방식이 등장했습니다.

클라우드 vs 온디바이스 AI의 근본적 차이

클라우드 AI (NotebookLM 방식):

1. 문서를 인터넷으로 외부 서버에 전송

2. 서버에서 AI가 분석

3. 결과를 다시 사용자에게 전송

이 과정에서 데이터는 반드시 여러분의 통제 범위를 벗어납니다.

온디바이스 AI (오프라인 방식):

1. PC에 AI 프로그램 설치

2. 모든 분석이 PC 내부에서만 진행

3. 데이터가 PC를 절대 벗어나지 않음

이 차이는 단순한 기술적 차이가 아닙니다. 보안 아키텍처의 본질적 차이입니다.

온디바이스 AI의 3가지 구조적 우위:

1. 데이터 주권 확보: 데이터가 물리적으로 어디 있는지 정확히 알 수 있습니다 → 여러분의 PC 안

2. 인터넷 연결 불필요: 폐쇄망(Air-gap) 환경에서도 작동 → 해킹 공격 표면 제로

3. 규정 준수 입증 간단: 감사관에게 "모든 데이터는 이 PC 안에만 있습니다"라고 명확히 증명 가능

실제 선택 사례: 어떤 조직이 오프라인 AI를 선택했나?

사례 1: 로펌 - 변호사-고객 특권 정보 보호

한 국제 로펌은 수천 건의 계약서와 소송 문서를 AI로 분석하고 싶었습니다. 하지만 변호사-고객 특권(Attorney-Client Privilege)은 법적으로 절대 보호되어야 하는 정보죠. 클라우드 업로드는 선택지가 될 수 없었습니다.

이들은 온디바이스 AI를 도입해 폐쇄망 환경의 PC에서만 문서를 분석합니다. 데이터는 절대 외부로 나가지 않고, 법원 감사 시에도 완벽한 기밀성을 증명할 수 있습니다.

사례 2: 제약회사 - 임상시험 데이터 HIPAA 준수

제약회사의 R&D 부서는 수백 건의 임상시험 데이터를 분석해야 했습니다. 하지만 환자의 의료 기록은 HIPAA로 보호되는 정보예요. 클라우드 AI는 규정 준수를 증명할 수 없었습니다.

온디바이스 AI 솔루션을 통해 모든 데이터를 내부 서버와 연구원 PC에서만 처리하고, HIPAA 감사를 무사히 통과했습니다.

사례 3: 금융기관 - 거래 전략 및 고객 정보 보안

한 투자은행은 독점 거래 알고리즘과 고객 포트폴리오 정보를 AI로 분석하고 싶었습니다. 이 정보가 유출되면 수백억 원의 손실이 예상되는 상황이었죠.

이들은 완전히 격리된 네트워크에 온디바이스 AI를 구축해, 인터넷과 물리적으로 분리된 환경에서만 AI를 사용합니다. 외부 유출 가능성은 제로입니다.

사례 4: 정부기관 - 국가안보 문서 처리

정부기관은 기밀 등급 문서를 처리하는데, 법적으로 클라우드 업로드가 금지되어 있었습니다. 온디바이스 AI를 통해 최고 보안 등급 문서도 AI 분석이 가능해졌고, 정보기관의 보안 감사도 통과했습니다.

결론: 당신의 환경에 맞는 현명한 선택

지금까지 NotebookLM의 보안 수준을 Google의 공식 정책부터 구조적 한계, 실제 사용자 경험까지 종합적으로 살펴봤습니다.

NotebookLM이 적합한 경우

다음에 해당한다면 NotebookLM을 자신 있게 사용하셔도 됩니다:

✅ 개인 학습 및 리서치: 공개된 논문, 책, 기사 등 비기밀 자료 분석

✅ 일반 비즈니스 문서: 민감정보가 제거된 사내 문서 (Workspace Enterprise 계정 필수)

✅ 마케팅 콘텐츠: 이미 공개 예정이거나 기밀성이 낮은 자료

✅ 프로토타입 단계: AI 도구 평가를 위한 테스트 (더미 데이터 사용)

이런 경우 NotebookLM의 뛰어난 편의성과 무료 또는 합리적인 가격이 큰 장점이 됩니다.

대안이 반드시 필요한 경우

반면, 다음에 해당한다면 오프라인 AI 같은 대안을 진지하게 고려해야 합니다:

❌ 규제 산업: 의료(HIPAA), 금융(금융정보보호법), 법률(변호사-고객 특권)

❌ 지적재산권 보호 최우선: 특허 출원 전 R&D 자료, 독점 기술 문서

❌ 국가안보/정부 기밀: 법적으로 클라우드 업로드가 금지된 정보

❌ 완전한 데이터 통제권 요구: 데이터 위치와 접근 이력을 정확히 증명해야 하는 환경

❌ 폐쇄망 환경: 인터넷 연결이 물리적으로 차단된 조직

이런 환경에서는 데이터가 절대 외부로 나가지 않는 온디바이스 AI가 유일한 해답이 될 수 있습니다.

로컬독스: 완벽한 보안이 필요한 조직을 위한 선택

"혁신과 보안, 더 이상 양자택일이 아닙니다."

많은 분들이 이런 오해를 하십니다: "보안을 선택하면 혁신을 포기해야 한다."

하지만 2025년 오늘날, 이것은 더 이상 사실이 아닙니다. 클라우드 AI와 온디바이스 AI는 각자의 영역에서 최선의 선택이 될 수 있습니다.

로컬독스(LocalDocs)는 바로 이런 고민을 해결하기 위해 탄생한 100% 오프라인 AI 문서 검색 솔루션입니다.

로컬독스가 다른 이유

1. 데이터가 절대 외부로 나가지 않습니다

• 모든 AI 연산과 데이터 처리가 사용자 PC 내부에서만 이루어집니다

• 인터넷 연결이 전혀 필요 없어, 사내 폐쇄망(인트라넷)에서도 완벽하게 작동합니다

• 회사 기밀, 연구 데이터의 외부 유출을 원천적으로 차단합니다

2. 환각 없는 AI와 정확한 출처 표기

• AI가 부정확한 정보를 만들어내는 '환각 현상' 없이, 오직 문서에 있는 사실만을 기반으로 답변합니다

• 모든 답변 문장마다 '어떤 문서, 몇 페이지'에서 내용을 찾았는지 정확한 출처를 함께 제시합니다

3. 간편한 도입 및 관리 (서버 불필요)

• 별도의 서버나 고가의 GPU 인프라 구축이 필요 없습니다

• 개인 PC에 프로그램을 설치하는 것만으로 즉시 사용 가능합니다

• 서버 도입 및 관리 비용이 전혀 발생하지 않습니다

4. 압도적인 시간 절약

• 수십 개의 PDF 문서를 일일이 열어보며 정보를 찾던 시간을 단 하나의 질문으로 단축합니다

• 보고서, 매뉴얼, 기술 표준, 계약서 등 종류에 상관없이 원하는 자료를 1분 만에 찾아줍니다

5. 지능형 검색 (표, 이미지, 수식 분석)

• 단순 키워드 검색(Ctrl+F)을 넘어, PDF 내 표, 이미지, 복잡한 수식의 내용까지 분석합니다

• 질문의 '맥락'에 맞는 최적의 결과를 제시합니다

로컬독스를 선택한 조직들

• 금융기관: 거래 데이터 및 전략 정보를 폐쇄망에서 보호

• 정부기관: 기밀 등급 문서를 법적 요구사항에 맞게 처리

• R&D 조직: 특허 출원 전 기술 문서를 외부 유출 없이 분석

여러분의 선택이 조직의 미래를 바꿉니다

• 편의성과 협업이 최우선이라면 → NotebookLM (비기밀 정보만)

• 보안과 규정 준수가 생명이라면 → 로컬독스 (오프라인 AI)

여러분의 조직에 맞는 현명한 선택으로 데이터 주권과 AI 생산성을 동시에 확보하시길 바랍니다.

기술은 도구일 뿐입니다. 중요한 것은 여러분의 환경과 요구사항에 맞는 올바른 도구를 선택하는 지혜입니다.

참고 자료

Google 공식 문서:

• NotebookLM 공식 개인정보처리방침

• Workspace 버전별 NotebookLM 기능

• NotebookLM Enterprise 소개

• Google Workspace 생성형 AI 개인정보보호 허브

GDPR 관련:

• Google Cloud GDPR 정책

• Google 비즈니스 데이터 보호 및 GDPR

• NotebookLM과 GDPR: 유럽 데이터 프라이버시 환경 분석

보안 분석 및 사용자 경험:

• Deepcite: NotebookLM은 훌륭하지만 민감 데이터에 적합한가?

• Reddit r/notebooklm: 기밀 데이터 처리 토론