프레임워크 전반에 걸친 자동 증거 생성용 AI 기반 정책‑코드 엔진

SaaS가 빠르게 변화하는 오늘날, 보안 질문서와 컴플라이언스 감사는 모든 신규 계약의 관문이 되었습니다.
전통적인 방법은 정책 문구를 수작업으로 복사·붙여넣고, 스프레드시트로 추적하며, 최신 증거 버전을 끊임없이 찾아야 합니다. 그 결과 느린 처리 시간, 인간 실수, 그리고 새로운 공급업체 요청마다 증가하는 숨은 비용이 발생합니다.

여기에 AI‑Enhanced Policy‑as‑Code (PaC) Engine이 등장합니다—컴플라이언스 제어를 선언형이며 버전‑관리되는 코드로 정의하고, 그 정의를 다중 프레임워크(SOC 2, ISO 27001, GDPR, HIPAA, NIST CSF 등) 전반에 걸쳐 자동으로 감사‑준비 증거로 변환합니다. 선언형 PaC와 **대형 언어 모델(LLM)**을 결합하면 맥락에 맞는 서술을 생성하고, 실시간 구성 데이터를 가져오며, 검증 가능한 아티팩트를 한 번도 인간이 타이핑하지 않고도 첨부할 수 있습니다.

이 글에서는 정책 정의부터 CI/CD 통합까지 PaC 기반 증거 생성 시스템의 전체 수명주기를 살펴보고, 조직이 이 접근 방식을 채택한 뒤 측정한 실질적인 이점을 강조합니다.

1. 증거 자동화를 위한 Policy as Code의 중요성

정책을 코드처럼 다루면 개발자가 누리는 혜택—리뷰 워크플로, 자동 테스트, 추적 가능성—을 동일하게 얻을 수 있습니다. LLM이 상황을 파악하고 서술을 만들어내면, 시스템은 실시간으로 질문에 답하는 셀프‑서비스 컴플라이언스 엔진이 됩니다.

2. AI‑Enhanced PaC 엔진 핵심 아키텍처

아래는 주요 구성 요소와 데이터 흐름을 보여주는 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["Policy Repository (Git)"] --> B["Policy Parser"]
    B --> C["Policy Knowledge Graph"]
    D["LLM Core (GPT‑4‑Turbo)"] --> E["Intent Classifier"]
    F["Questionnaire Input"] --> E
    E --> G["Contextual Prompt Builder"]
    G --> D
    D --> H["Evidence Synthesizer"]
    C --> H
    I["Runtime Data Connectors"] --> H
    H --> J["Evidence Package (PDF/JSON)"]
    J --> K["Auditable Trail Store"]
    K --> L["Compliance Dashboard"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px

구성 요소 설명

3. 단계별 워크플로

3.1 정책을 코드로 정의하기

# policies/soc2/security/01.yml
control_id: CC6.1
framework: SOC2
category: Security
description: |
  조직은 시스템 접근을 승인된 인원에게만 제한하는 논리적 접근 제어를 구현한다.  
remediation_steps:
  - 모든 관리자 계정에 MFA를 적용한다.
  - IAM 정책을 주간 단위로 검토한다.
artifact_type: IAMPolicyExport
source: terraform/aws

모든 정책은 풀‑리퀘스트 리뷰를 통해 Git 저장소에 보관되며, 보안과 엔지니어링 양쪽이 검증한다.

3.2 런타임 아티팩트 가져오기

간단한 커넥터를 사용해 최신 IAM 정책을 추출한다:

terraform show -json > artifacts/iam_policy.json

커넥터는 아티팩트에 UUID를 할당하고 무결성 검증을 위해 SHA‑256 해시를 저장한다.

3.3 질문서 항목 받기

“특권 사용자에 대해 다중 요소 인증(MFA)을 어떻게 적용하고 있습니까?”

이 항목은 API 혹은 대시보드에 업로드된다. Intent Classifier는 0.92 이상의 신뢰도로 CC6.1과 매핑한다.

3.4 프롬프트 구성

[Policy]
Control ID: CC6.1
Description: 조직은 시스템 접근을 승인된 인원에게만 제한하는 논리적 접근 제어를 구현한다.
Remediation: 모든 관리자 계정에 MFA를 적용한다 ...

[Runtime Artifact]
File: iam_policy.json
Relevant Section: {"Statement":[...,"Effect":"Allow","Action":"sts:AssumeRole",...}]

[Question]
특권 사용자에 대해 다중 요소 인증(MFA)을 어떻게 적용하고 있습니까?

3.5 LLM이 서술 생성

“Procurize는 모든 특권 IAM 사용자에 대해 MFA 토큰을 요구하는 AWS IAM 정책을 통해 MFA를 적용합니다. 해당 정책은 Terraform에 선언되어 있으며, CI/CD 파이프라인을 통해 PR 병합 시 자동으로 업데이트됩니다. 2025‑09‑30에 수행된 컴플라이언스 감사에서는 42개의 특권 계정 모두 100 % 성공률을 기록했으며, 정책이 정상적으로 적용된 것이 확인되었습니다.”

3.6 증거 패키징

Evidence Synthesizer는 다음을 하나의 패키지에 포함한다:

• 정책 발췌 (Markdown)
• LLM 서술 (HTML)
• 추출된 IAM 정책 (JSON)
• SHA‑256 해시와 타임스탬프
• 플랫폼 서명키로 만든 디지털 서명

최종 아티팩트는 서명된 PDF와 JSON 파일 형태로 저장되며, 원본 질문서 항목과 연결된다.

4. CI/CD 파이프라인과의 연동

CI/CD에 PaC 엔진을 삽입하면 증거가 항상 최신 상태를 유지한다.

# .github/workflows/compliance.yml
name: Generate Compliance Evidence

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  evidence:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Export IAM Policy
        run: terraform show -json > artifacts/iam_policy.json
      - name: Run PaC Engine
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
        run: |
          ./pac-engine generate \
            --question "특권 사용자에 대한 MFA 적용 방식을 설명하십시오" \
            --output evidence/          
      - name: Upload Artifact
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: compliance-evidence
          path: evidence/

각 머지마다 새로운 증거 패키지가 생성되어 보안 팀이 오래된 파일을 찾아다닐 필요가 없어집니다.

5. 감사 추적 및 거버넌스

규제기관은 프로세스 증명을 요구하는 경우가 늘어나고 있습니다. PaC 엔진은 다음과 같은 항목을 불변 로그에 기록합니다.

모든 레코드는 변경 불가이며 검색 가능하고, 외부 감사자를 위한 CSV 감사 로그로 내보낼 수 있습니다. 이는 SOC 2 CC6.1 및 ISO 27001 A.12.1 의 추적 가능성 요구사항을 충족합니다.

6. 실제 효과

2025년 한 중소 SaaS 기업 사례에 따르면 벤더 온보딩 시간이 70 % 단축되고 SOC 2 Type II 감사 동안 컴플라이언스 격차가 전혀 발견되지 않았습니다.

7. 구현 체크리스트

1. 정책 전용 Git 저장소를 만들고 정해진 스키마로 파일을 작성한다.
2. 파서(또는 오픈소스 pac-parser 라이브러리)를 사용해 YAML을 Knowledge Graph 로 전환한다.
3. 데이터 커넥터를 구성해 사용 중인 클라우드(AWS, GCP, Azure)·컨테이너·Kubernetes 등을 연결한다.
4. LLM 엔드포인트(OpenAI, Anthropic 또는 자체 호스팅 모델)를 프로비저닝한다.
5. PaC 엔진을 Docker 컨테이너 또는 서버리스 함수 형태로 내부 API 게이트웨이 뒤에 배포한다.
6. CI/CD 훅을 설정해 각 커밋·머지 시 자동으로 증거를 생성한다.
7. 대시보드를 티켓 시스템(Jira, ServiceNow)과 연동해 검토·승인 흐름을 구성한다.
8. 불변 스토리지(AWS Glacier, GCP Archive 등)로 감사 추적 로그를 저장한다.
9. 파일럿을 몇 개의 고빈도 질문서에 적용해 피드백을 받고 반복한다.

8. 향후 로드맵

• Retrieval‑Augmented Generation (RAG): 벡터 스토어와 Knowledge Graph 를 결합해 사실 기반을 더욱 강화.
• Zero‑Knowledge Proofs: 원본 데이터를 노출하지 않고도 생성된 증거가 소스와 일치함을 암호적으로 증명.
• Federated Learning: 여러 조직이 정책 패턴을 공유하면서도 자체 데이터는 비공개 유지.
• Dynamic Compliance Heatmaps: 모든 활성 질문서에 대한 제어 적용 현황을 실시간 시각화.

Policy as Code, LLM, 그리고 불변 감사 추적의 융합은 SaaS 기업이 보안·컴플라이언스를 입증하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 초기 채택 기업들은 이미 속도, 정확성, 감사인 신뢰도 측면에서 급격한 개선을 경험하고 있습니다. 아직 PaC‑구동 증거 엔진을 구축하지 않으셨다면, 다음 공급업체 질문서가 성장의 걸림돌이 되기 전에 지금 시작할 때입니다.

참고 자료

• NIST SP 800‑53 Rev 5 – Automated Evidence Collection
• OpenAI Cookbook – Prompt Engineering for Reliable Outputs