자동화된 보안 설문지를 위한 상황 기반 증거 추천 엔진

TL;DR – 상황 인식 증거 추천 엔진(CERE)은 대형 언어 모델(LLM)과 지속적으로 갱신되는 지식 그래프를 결합하여 감사인 및 보안 팀에게 필요한 정확한 증거를 즉시 제공합니다. 그 결과 수작업 검색 시간이 60‑80 % 감소하고, 답변 정확도가 높아지며 현대 SaaS 개발 속도에 맞춰 확장 가능한 컴플라이언스 워크플로우가 구현됩니다.

1. 왜 추천 엔진이 필요한가

보안 설문지, SOC 2 준비 점검, ISO 27001 감사, 그리고 공급업체 위험 평가 모두 올바른 증거를 찾는 과정이라는 공통된 고통을 가지고 있습니다. 팀은 보통 정책, 감사 보고서, 구성 스냅샷, 제3자 인증서 등 방대한 저장소를 유지합니다. 설문지가 도착하면 컴플라이언스 분석가는 다음을 수행해야 합니다.

1. 질문을 파싱합니다(자연어인 경우가 많으며, 경우에 따라 업계 전문 용어가 포함됩니다).
2. 제어 영역을 식별합니다(예: “접근 관리”, “데이터 보존”).
3. 저장소를 검색하여 해당 제어를 충족하는 문서를 찾습니다.
4. 복사‑붙여넣기하거나 재작성하여 응답에 컨텍스트 메모를 추가합니다.

고급 검색 도구가 있더라도, 수작업 루프는 설문지 하나당 여러 시간을 소비할 수 있습니다. 특히 증거가 여러 클라우드 계정, 티켓 시스템, 레거시 파일 공유 등에 흩어져 있을 때 더욱 그렇습니다. 이 과정은 오류가 발생하기 쉬워 컴플라이언스 피로를 야기하고, 기한 초과나 부정확한 답변으로 이어져 빠르게 성장하는 SaaS 기업에 큰 비용을 초래합니다.

CERE가 등장합니다: 질문이 입력되는 순간 가장 관련성 높은 증거 항목을 자동으로 제시하는 엔진으로, 의미 이해(LLM)와 관계 추론(지식 그래프 탐색)을 결합합니다.

2. 핵심 아키텍처 기둥

CERE는 세 개의 긴밀히 연결된 레이어로 구성됩니다.

아래는 데이터 흐름을 시각화한 Mermaid 다이어그램입니다.

  flowchart LR
    A["사용자가 설문 질문을 제출함"]
    B["LLM이 의도를 파싱함\n(Control, Risk, ArtifactType)"]
    C["DKG가 의도에 따라 조회함"]
    D["GNN 관련도 점수 계산"]
    E["상위 K 증거 항목"]
    F["UI가 자신감과 함께 추천을 표시함"]
    G["사용자 피드백 (수락/거부)"]
    H["RL 루프가 GNN 가중치를 업데이트함"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

모든 노드 레이블은 요구사항에 따라 큰따옴표로 감싸져 있습니다.

3. 텍스트 → 의도: 프롬프트 설계 LLM

첫 번째 단계는 질문을 이해하는 것입니다. 신중히 설계된 프롬프트는 다음 세 가지 신호를 추출합니다.

1. 제어 식별자 – 예: “ISO 27001 A.9.2.3 – 비밀번호 관리”.
2. 증거 카테고리 – 예: “정책 문서”, “구성 내보내기”, “감사 로그”.
3. 위험 컨텍스트 – “고위험, 외부 접근”.

프롬프트 예시(보안을 위해 간략히 표시)는 다음과 같습니다.

You are a compliance analyst. Return a JSON object with the fields:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}

LLM의 출력은 스키마와 검증된 뒤 DKG 쿼리 빌더에 전달됩니다.

4. 동적 지식 그래프 (DKG)

4.1 엔터티 모델

4.2 실시간 동기화

Procurize는 이미 GitHub, Confluence, ServiceNow, 클라우드 제공자 API와 같은 SaaS 도구와 연동됩니다. CDC 기반 마이크로서비스가 CRUD 이벤트를 감시하고 1초 이내 지연으로 그래프를 업데이트하며, 감사 가능성을 유지합니다(각 엣지는 source_event_id를 보유).

5. 그래프 기반 추천 경로

1. 앵커 노드 선택 – 의도의 control이 시작 노드가 됩니다.
2. 경로 확장 – PROVIDES 엣지를 너비 우선 탐색(BFS)으로 탐색하되, LLM이 반환한 evidence_type에 한정합니다.
3. 특징 추출 – 후보 문서마다 다음 벡터를 구축합니다.
   • 텍스트 유사도(동일 LLM으로 만든 임베딩)
   • 최신성(last_modified 경과 시간)
   • 사용 빈도(과거 설문지에서 해당 문서가 참조된 횟수)
4. 관련도 스코어링 – GNN이 노드·엣지 특징을 집계해 s ∈ [0,1] 점수를 산출합니다.
5. 순위 및 신뢰도 – 상위 K 문서를 s 순서대로 나열하고, 엔진은 신뢰도 백분위(예: “85 % 확신 이 정책이 요청을 충족함”)도 함께 반환합니다.

6. 사람‑인‑루프 피드백 루프

초기 추천이 완벽하지는 않습니다. CERE는 수락/거부 결정과 자유 텍스트 피드백을 캡처합니다. 이 데이터는 강화 학습(RL) 루프에 의해 GNN 정책 네트워크를 주기적으로 미세 조정하는 데 사용되어, 조직 고유의 주관적 관련성 선호도와 일치하도록 모델을 정렬합니다.

RL 파이프라인은 매일 밤 실행됩니다.

  stateDiagram-v2
    [*] --> 피드백수집
    피드백수집 --> 보상업데이트
    보상업데이트 --> GNN학습
    GNN학습 --> 모델배포
    모델배포 --> [*]

7. Procurize와의 통합

Procurize는 이미 통합 설문 허브를 제공하여 사용자가 작업을 할당하고, 댓글을 달고, 증거를 첨부할 수 있습니다. CERE는 스마트 필드 위젯으로 플러그인됩니다.

• 분석가가 “증거 추가” 버튼을 클릭하면 LLM‑DKG 파이프라인이 트리거됩니다.
• 추천 문서는 클릭 가능한 카드 형태로 표시되며, 각각 “인용 삽입” 버튼이 있어 설문지용 마크다운 참고 문헌을 자동 생성합니다.
• 다중 테넌트 환경에서는 엔진이 테넌트 레벨 데이터 파티션을 존중합니다—각 고객의 그래프는 격리되어 기밀성을 보장하면서도 연방 평균(federated averaging) 방식으로 GNN 가중치를 공유해 프라이버시를 유지합니다.

8. 가시적인 이점

200명 규모 핀테크 파일럿에서는 **72 %**의 설문지 처리 시간 절감과 첫 달에 **30 %**의 수정 주기 감소를 기록했습니다.

9. 과제와 완화 방안

10. 향후 로드맵

1. 다중모달 증거 검색 – 스크린샷, 구성 다이어그램, 동영상 walkthrough를 비전 지원 LLM으로 통합.
2. 예측 규제 레이더 – 실시간 규제 피드(GDPR 개정 등)를 융합해 DKG에 향후 제어 변화를 미리 풍부화.
3. Explainable AI 대시보드 – 문서가 받은 신뢰도 점수의 이유(경로 추적, 특징 기여)를 시각화.
4. 셀프 힐링 그래프 – 고아 노드를 자동 감지하고 AI 기반 엔터티 매칭으로 재연결.

11. 결론

상황 기반 증거 추천 엔진(CERE) 은 보안 설문지 응답에 수반되는 노동 집약적 작업을 데이터 중심의 거의 즉시 경험으로 전환합니다. LLM 의미 파싱, 지속적 지식 그래프, GNN 기반 순위 레이어의 결합을 통해 CERE는 올바른 증거를 적시에 제공하며, 속도, 정확성, 컴플라이언스 신뢰도 측면에서 측정 가능한 향상을 제공합니다. SaaS 조직이 지속적으로 규모를 확장함에 따라, 이러한 지능형 지원은 선택이 아닌 탄탄한 감사‑준비 운영의 핵심이 될 것입니다.