자동화된 보안 설문서 답변을 위한 컨텍스트 기반 AI 내러티브 엔진

빠르게 변하는 SaaS 환경에서 보안 설문서는 모든 신규 계약의 관문이 되었습니다. 팀은 정책 발췌문을 복사하고, 언어를 다듬으며, 레퍼런스를 재검토하는 데 수많은 시간을 소비합니다. 그 결과 판매 주기가 늦어지고 엔지니어링 자원이 소모되는 비용이 많이 드는 병목 현상이 발생합니다.

정책 저장소를 읽고, 각 제어의 의도를 이해한 뒤, 인간이 작성한 듯하지만 원본 문서와 완전히 추적 가능한 다듬어진 감사‑준비 답변을 작성할 수 있는 시스템이 있다면 어떨까요? 바로 컨텍스트 AI 내러티브 엔진 (CANE) 의 약속입니다. 이 레이어는 대형 언어 모델 위에 위치해 원시 데이터를 상황적 컨텍스트와 결합하고, 컴플라이언스 검토자의 기대에 부합하는 내러티브 답변을 생성합니다.

아래에서는 CANE의 핵심 개념, 아키텍처, 그리고 Procurize 플랫폼에 CANE를 구현하기 위한 실전 단계들을 살펴봅니다. 목표는 제품 관리자, 컴플라이언스 담당자, 엔지니어링 리드에게 정적 정책 텍스트를 살아있는 컨텍스트‑인식 설문 답변으로 전환하는 명확한 로드맵을 제공하는 것입니다.

왜 내러티브가 단순한 글머리표보다 중요한가

대다수 기존 자동화 도구는 설문 항목을 단순한 키‑값 조회로 처리합니다. 질문과 일치하는 조항을 찾아 그대로 붙여넣는 것이죠. 빠르긴 하지만 다음 세 가지 핵심 검토자 우려를 충족시키지 못하는 경우가 많습니다.

1. 적용 증거 – 검토자는 일반적인 정책 문구가 아니라 특정 제품 환경에서 제어가 어떻게 적용되는지를 보고 싶어합니다.
2. 위험 정렬 – 답변은 현재 위험 자세를 반영하고, 완화 조치나 잔여 위험을 명시해야 합니다.
3. 명확성과 일관성 – 기업 법률 언어와 기술 전문 용어가 뒤섞이면 혼란을 초래합니다. 통합된 내러티브는 이해를 간소화합니다.

CANE은 정책 발췌, 최신 감사 결과, 실시간 위험 메트릭을 결합해 일관된 문장으로 엮어냅니다. 출력은 원본 아티팩트로 추적 가능한 인용이 포함된 간결한 executive summary 형태를 띕니다.

아키텍처 개요

다음 Mermaid 다이어그램은 Procurize 기존 설문 허브 위에 구축된 컨텍스트 내러티브 엔진의 엔드‑투‑엔드 데이터 흐름을 보여줍니다.

  graph LR
    A["User submits questionnaire request"] --> B["Question parsing service"]
    B --> C["Semantic intent extractor"]
    C --> D["Policy knowledge graph"]
    D --> E["Risk telemetry collector"]
    E --> F["Contextual data enricher"]
    F --> G["LLM narrative generator"]
    G --> H["Answer validation layer"]
    H --> I["Auditable response package"]
    I --> J["Deliver to requester"]

각 노드는 독립적으로 확장 가능한 마이크로‑서비스를 의미합니다. 화살표는 데이터 의존성을 나타내며, 여러 단계가 병렬로 실행되어 지연 시간을 최소화합니다.

정책 지식 그래프 구축

견고한 지식 그래프는 모든 컨텍스트 답변 엔진의 기반이 됩니다. 정책 조항, 제어 매핑, 증거 아티팩트를 LLM이 효율적으로 질의할 수 있도록 연결합니다.

1. 문서 수집 – SOC 2, ISO 27001, GDPR 및 내부 정책 PDF를 문서 파서에 투입합니다.
2. 엔터티 추출 – 명명된 엔터티 인식을 사용해 제어 식별자, 담당자, 연관 자산을 캡처합니다.
3. 관계 생성 – 각 제어를 증거 아티팩트(예: 스캔 보고서, 구성 스냅샷)와 보호하는 제품 구성 요소에 연결합니다.
4. 버전 태깅 – 모든 노드에 의미 체계 버전을 부여해 이후 변경 사항을 감사할 수 있도록 합니다.

예를 들어 “데이터 암호화(휴식 상태)를 설명해주세요”라는 질문이 들어오면, 인텐트 추출기가 이를 “Encryption‑At‑Rest” 노드에 매핑하고 최신 구성 증거를 가져와 컨텍스트 인핸서에 전달합니다.

실시간 위험 텔레메트리

정적 정책 텍스트는 현재 위험 상황을 반영하지 못합니다. CANE은 다음 소스에서 실시간 텔레메트리를 통합합니다.

• 취약점 스캐너 (예: 자산별 CVE 수)
• 구성 컴플라이언스 에이전트 (예: 드리프트 탐지)
• 사고 대응 로그 (예: 최근 보안 이벤트)

텔레메트리 수집기는 이러한 신호를 위험 점수 매트릭스로 정규화합니다. 매트릭스는 컨텍스트 인핸서가 내러티브 톤을 조정하도록 사용됩니다.

• 위험 낮음 → “강력한 제어와 지속적인 모니터링” 강조
• 위험 상승 → “진행 중인 완화 작업”을 언급하고 일정 제시

컨텍스트 데이터 인핸서

이 컴포넌트는 다음 세 가지 데이터 스트림을 병합합니다.

인핸서는 병합된 데이터를 LLM이 직접 소비할 수 있는 구조화된 JSON 페이로드로 포맷하여, 환각(허위) 위험을 최소화합니다.

{
  "control_id": "ENCR-AT-REST",
  "policy_text": "All customer data at rest must be protected using AES‑256 encryption.",
  "evidence_refs": [
    "S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf",
    "RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json"
  ],
  "risk_context": {
    "severity": "low",
    "recent_findings": []
  }
}

LLM 내러티브 생성기

CANE의 핵심은 컴플라이언스 스타일 작성을 학습한 파인‑튜닝된 대형 언어 모델입니다. 프롬프트 엔지니어링은 템플릿‑우선 방식을 따릅니다.

You are a compliance writer. Using the supplied policy excerpt, evidence references, and risk context, craft a concise answer to the following questionnaire item. Cite each reference in parentheses.

모델은 JSON 페이로드와 설문 텍스트를 받습니다. 프롬프트가 명시적으로 인용을 요구하기 때문에, 생성된 답변에는 지식 그래프 노드와 매핑되는 인라인 인용이 포함됩니다.

예시 출력

All customer data at rest is protected using AES‑256 encryption (see S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf and RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json). Our encryption implementation is continuously validated by automated compliance checks, resulting in a low data‑at‑rest risk rating.

답변 검증 레이어

최고 수준의 모델이라도 미세한 부정확성을 만들 수 있습니다. 검증 레이어는 다음 세 가지 검사를 수행합니다.

1. 인용 무결성 – 모든 인용 문서가 저장소에 존재하고 최신 버전인지 확인합니다.
2. 정책 정렬 – 생성된 문장이 원본 정책 텍스트와 모순되지 않는지 검증합니다.
3. 위험 일관성 – 선언된 위험 수준이 텔레메트리 매트릭스와 일치하는지 교차 검토합니다.

검사에 실패하면 시스템은 인간 검토를 위해 해당 답변을 플래그하고, 향후 모델 성능 향상을 위한 피드백 루프를 형성합니다.

감사 가능 응답 패키지

컴플라이언스 감사자는 전체 증거 흐름을 요구합니다. CANE은 내러티브 답변과 함께 다음을 번들합니다.

• 생성에 사용된 원시 JSON 페이로드
• 모든 인용 증거 파일에 대한 링크
• 정책 버전 및 위험 텔레메트리 스냅샷 타임스탬프를 포함한 변경 로그

이 패키지는 Procurize의 불변 원장에 저장돼, 감사 시 제시 가능한 변조 방지 기록을 제공합니다.

구현 로드맵

각 단계는 평균 답변 생성 시간, 인간 리뷰 감소 비율, 감사 통과율 등의 핵심 성과 지표(KPI)로 측정되어야 합니다.

이해관계자별 혜택

정적 정책을 살아있는 컨텍스트‑인식 내러티브로 전환함으로써 조직은 효율성을 크게 높이고 컴플라이언스 정확성을 유지하거나 개선할 수 있습니다.

향후 확장 방안

• 적응형 프롬프트 진화 – 리뷰어 피드백을 기반으로 강화 학습을 활용해 프롬프트 문구를 자동 조정
• 제로 지식 증명 통합 – 키를 노출하지 않고도 암호화 적용을 증명, 프라이버시‑민감 감사에 대응
• 생성형 증거 합성 – 내러티브 주장에 맞는 가공된 로그·구성 스니펫을 자동 생성하여 제시

이러한 방향은 AI‑지원 컴플라이언스 분야에서 엔진을 최첨단에 머물게 합니다.

결론

컨텍스트 AI 내러티브 엔진은 원시 컴플라이언스 데이터를 현대 감사자의 내러티브 기대와 연결하는 다리 역할을 합니다. 정책 지식 그래프, 실시간 위험 텔레메트리, 파인‑튜닝된 LLM을 계층화함으로써 Procurize는 정확하고 감사 가능하며 즉시 이해할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다. CANE 구현은 수동 작업을 감소시킬 뿐 아니라 SaaS 조직의 전반적인 신뢰 자세를 높여, 보안 설문서를 판매 장애가 아닌 전략적 경쟁 우위로 전환시킵니다.