그래프 신경망을 활용한 동적 증거 할당 엔진

보안 질문서가 개발 스프린트보다 빠르게 쌓이는 시대에, 조직은 적시에 올바른 증거를 찾는 보다 스마트한 방법이 필요합니다. 그래프 신경망(GNN)은 바로 그 솔루션을 제공합니다 – 컴플라이언스 지식 그래프 내부의 숨겨진 관계를 이해하고 가장 관련성 높은 아티팩트를 즉시 제공하는 방법입니다.

1. 문제점: 수동 증거 탐색

보안 질문서가 SOC 2, ISO 27001, GDPR 등에서 수십 개의 컨트롤에 대한 증거를 요구합니다. 전통적인 접근 방식은 다음에 의존합니다:

• 문서 저장소 전역의 키워드 검색
• 컨트롤과 증거 간 인간이 직접 만든 매핑
• 정적 규칙 기반 태깅

이러한 방법은 정책이나 규정이 변경될 때 느리며, 오류가 발생하기 쉽고, 추적하기 어렵습니다. 하나의 증거 항목을 놓치면 계약이 지연되거나, 컴플라이언스 위반이 발생하거나, 고객 신뢰가 훼손될 수 있습니다.

2. 왜 그래프 신경망인가?

컴플라이언스 지식 베이스는 본질적으로 그래프입니다:

• 노드 – 정책, 컨트롤, 증거 문서, 규제 조항, 공급업체 자산.
• 엣지 – “covers(포함)”, “derived‑from(파생)”, “updates(업데이트)”, “related‑to(관련)”

GNN은 속성 정보(예: 문서 텍스트)와 구조적 컨텍스트(노드가 그래프 내 다른 노드와 연결되는 방식)를 모두 포착하는 노드 임베딩 학습에 강점이 있습니다. 컨트롤을 질의하면, GNN은 정확한 키워드가 다르더라도 가장 의미론적 및 위상학적으로 일치하는 증거 노드를 순위 매길 수 있습니다.

주요 장점:

3. 고수준 아키텍처

아래는 동적 증거 할당 엔진이 기존 Procurize 워크플로에 어떻게 들어가는지를 보여주는 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph LR
    A["정책 저장소"] -->|Parse & Index| B["지식 그래프 구축기"]
    B --> C["그래프 데이터베이스 (Neo4j)"]
    C --> D["GNN 학습 서비스"]
    D --> E["노드 임베딩 저장소"]
    subgraph Procurize 코어
        F["질문서 관리자"]
        G["작업 할당 엔진"]
        H["AI 답변 생성기"]
    end
    I["사용자 질의: 컨트롤 ID"] --> H
    H --> J["임베딩 조회 (E)"]
    J --> K["유사도 검색 (FAISS)"]
    K --> L["Top‑N 증거 후보"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

All node labels are wrapped in double quotes as required by Mermaid syntax.

4. 상세 데이터 흐름

1. Ingestion

   • 정책, 컨트롤 라이브러리 및 증거 PDF가 Procurize의 커넥터 프레임워크를 통해 수집됩니다.
   • 각 아티팩트는 문서 버킷에 저장되고 메타데이터(제목, 버전, 태그)가 추출됩니다.

2. Graph Construction

   • 지식 그래프 구축기가 각 아티팩트에 대한 노드를 만들고 다음을 기반으로 엣지를 생성합니다:
     • 컨트롤 ↔️ 규제 매핑 (예: ISO 27001 A.12.1 → GDPR 제32조)
     • 증거 ↔️ 컨트롤 인용 (Document AI를 사용해 PDF에서 파싱)
     • 버전 히스토리 엣지 (증거 v2가 증거 v1을 “업데이트”)

3. Feature Generation

   • 각 노드의 텍스트 내용은 사전 학습된 LLM(예: mistral‑7B‑instruct)으로 인코딩되어 768차원 벡터를 생성합니다.
   • Degree centrality, betweenness, edge types와 같은 구조적 특징을 concatenate 합니다.

4. GNN Training

   • GraphSAGE 알고리즘이 3‑hop 이웃 정보를 전파하여 의미와 그래프 토폴로지를 모두 반영하는 노드 임베딩을 학습합니다.
   • 감독은 과거 할당 로그에서 나옵니다: 보안 분석가가 수동으로 증거를 컨트롤에 연결했을 때, 그 쌍이 양성 학습 샘플이 됩니다.

5. Real‑Time Scoring

   • 질문서 항목이 열리면 AI Answer Generator가 GNN 서비스에 대상 컨트롤의 임베딩을 요청합니다.
   • FAISS 유사도 검색이 가장 가까운 증거 임베딩을 찾아 순위가 매겨진 목록을 반환합니다.

6. Human‑In‑The‑Loop

   • 분석가는 수락, 거부, 또는 재정렬을 할 수 있습니다. 그들의 행동은 학습 파이프라인에 피드백되어 지속적인 학습 루프를 만듭니다.

5. Procurize와의 통합 접점

6. 보안, 프라이버시 및 거버넌스

• Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) for Evidence Retrieval – 민감한 증거는 암호화된 저장소를 떠나지 않으며, GNN은 해시된 임베딩만 받습니다.
• Differential Privacy – 모델 학습 중에 그래디언트 업데이트에 노이즈를 추가해 개별 증거 기여도가 역추적되지 않도록 보장합니다.
• Role‑Based Access Control (RBAC) – Evidence Analyst 역할을 가진 사용자만 원본 문서를 볼 수 있으며, UI는 GNN이 선택한 스니펫만 표시합니다.
• Explainability Dashboard – 히트맵이 어느 엣지(예: “covers”, “updates”)가 추천에 가장 크게 기여했는지 시각화하여 감사 요구사항을 충족합니다.

7. 단계별 구현 가이드

1. Set Up the Graph Database

   docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     --name neo4j \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/securepwd \
     neo4j:5.15
   

2. Install the Knowledge‑Graph Builder (Python package procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Run the Ingestion Pipeline

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7474 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. Launch the GNN Training Service (Docker‑compose)

   version: "3.8"
   services:
     gnn-trainer:
       image: procurize/gnn-trainer:latest
       environment:
         - NE04J_URI=bolt://neo4j:7687
         - NE04J_AUTH=neo4j/securepwd
         - TRAIN_EPOCHS=30
       ports:
         - "5000:5000"
   

5. Expose the Attribution API

   from fastapi import FastAPI, Query
   from gnns import EmbeddingService, SimilaritySearch
   
   app = FastAPI()
   emb_service = EmbeddingService()
   sim_search = SimilaritySearch()
   
   @app.get("/evidence/attribution")
   async def attribute(control_id: str = Query(...)):
       control_emb = await emb_service.get_embedding(control_id)
       candidates = await sim_search.top_k(control_emb, k=5)
       return {"candidates": candidates}
   

6. Connect to Procurize UI

   • Add a new panel widget that calls /evidence/attribution whenever a control card opens.
   • Display results with acceptance buttons that trigger POST /tasks/create for the selected evidence.

8. 측정 가능한 이점

파일럿 데이터에 따르면 75 % 이상의 수동 작업이 감소하고, 감사 발견이 크게 감소했으며, 컴플라이언스 검토자의 신뢰도가 크게 향상되었습니다.

9. 향후 로드맵

1. 다중 테넌트 지식 그래프 – 데이터 프라이버시를 유지하면서 여러 조직 간 연합 학습.
2. 다중 모달 증거 – 텍스트 PDF와 코드 스니펫, 구성 파일을 멀티모달 트랜스포머로 결합.
3. 적응형 프롬프트 마켓플레이스 – GNN에서 도출된 증거를 기반으로 LLM 프롬프트를 자동 생성하여 폐쇄형 답변 생성 파이프라인을 구축.
4. 셀프 힐링 그래프 – 고립된 증거 노드를 감지하고 자동으로 보관이나 재연결을 제안.

10. 결론

동적 증거 할당 엔진은 지루한 “검색‑그리고‑붙여넣기” 작업을 데이터 기반, AI 강화 경험으로 전환합니다. 그래프 신경망을 활용함으로써 조직은 다음을 달성할 수 있습니다:

• 가속화 – 질문서 완성 시간을 분에서 초로 단축합니다.
• 정밀도 향상 – 증거 추천 정확도를 높여 감사 발견을 감소시킵니다.
• 감사 가능성 및 설명 가능성 유지 – 규제 요구를 충족합니다.

이 엔진을 Procurize의 기존 협업 및 워크플로 도구와 통합하면 컴플라이언스 증거의 단일 진실 소스를 제공하여, 보안, 법무 및 제품 팀이 서류 작업 대신 전략에 집중할 수 있게 합니다.

관련 자료

• ISO 27001:2022 – 컨트롤 및 증거 관리 최선 실천