동적 증거 생성 AI 기반 자동 지원 아티팩트 첨부 보안 설문 답변

빠르게 변화하는 SaaS 환경에서 보안 설문은 모든 파트너십, 인수 또는 클라우드 마이그레이션의 관문이 되었습니다. 팀은 올바른 정책을 찾고, 로그를 추출하고, 스크린샷을 모아 SOC 2, ISO 27001, GDPR 등 표준을 충족한다는 증거를 제시하기 위해 무수히 많은 시간을 소비합니다. 이 과정이 수동적이기 때문에 거래 속도가 늦어질 뿐만 아니라 오래된 혹은 불완전한 증거가 제공될 위험도 있습니다.

여기에 동적 증거 생성이 등장합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)과 구조화된 증거 저장소를 결합해 답변을 작성하는 순간에 정확히 필요한 아티팩트를 자동으로 찾아서 포맷하고 첨부하는 패러다임입니다. 본 문서에서는 다음 내용을 다룹니다.

1. 최신 감사 환경에서 정적 답변이 왜 충분하지 않은지 설명합니다.
2. AI 기반 증거 엔진의 전 과정 워크플로를 상세히 소개합니다.
3. Procurize, CI/CD 파이프라인, 티켓팅 도구와 엔진을 통합하는 방법을 보여줍니다.
4. 보안·거버넌스·유지보수를 위한 모범 사례를 제시합니다.

읽은 뒤에는 설문 응답 소요 시간을 **70 %**까지 단축하고, 감사 추적성을 향상시키며, 보안·법무 팀이 전략적 위험 관리에 집중하도록 하는 실질적인 설계도를 얻게 됩니다.

기존 설문 관리가 부족한 이유

이러한 문제는 정적 설문 도구의 특성에서 비롯됩니다. 답변은 한 번 작성되고, 첨부 파일은 수동으로 최신 상태를 유지해야 하는 정적인 파일입니다. 반면 동적 증거 생성은 각 답변을 실시간으로 최신 아티팩트를 조회할 수 있는 살아있는 데이터 포인트로 취급합니다.

동적 증거 생성의 핵심 개념

1. 증거 레지스트리 – 모든 컴플라이언스 관련 아티팩트(정책, 스크린샷, 로그, 테스트 보고서)의 메타데이터가 풍부하게 담긴 인덱스.
2. 답변 템플릿 – 텍스트 응답과 증거 참조용 자리표시자를 정의한 구조화된 스니펫.
3. LLM 오케스트레이터 – 질의 프롬프트를 해석하고 적절한 템플릿을 선택해 레지스트리에서 최신 증거를 가져오는 모델(e.g., GPT‑4o, Claude 3).
4. 컴플라이언스 컨텍스트 엔진 – 규제 조항(e.g., SOC 2 CC6.1)과 요구 증거 유형을 매핑하는 규칙 집합.

보안 검토자가 설문 항목을 열면 오케스트레이터는 단일 추론을 수행합니다.

User Prompt: "고객 데이터에 대한 휴식 시 암호화 방식을 설명하십시오."
LLM Output: 
  Answer: "모든 고객 데이터는 AES‑256 GCM 키를 사용해 휴식 시 암호화되며, 키는 분기별로 교체됩니다."
  Evidence: fetch_latest("Encryption‑At‑Rest‑Policy.pdf")

시스템은 최신 버전의 Encryption‑At‑Rest‑Policy.pdf(또는 해당 발췌)를 자동으로 답변에 첨부하고, 암호화 해시를 함께 제공해 검증 가능하도록 합니다.

전 과정 워크플로 다이어그램

아래 Mermaid 다이어그램은 설문 요청부터 최종 증거 첨부 응답까지의 데이터 흐름을 시각화한 것입니다.

  flowchart TD
    A["사용자가 설문 항목을 엽니다"] --> B["LLM 오케스트레이터가 프롬프트를 수신"]
    B --> C["컴플라이언스 컨텍스트 엔진이 조항 매핑을 선택"]
    C --> D["증거 레지스트리에서 최신 아티팩트 조회"]
    D --> E["아티팩트 검색 완료 (PDF, CSV, 스크린샷)"]
    E --> F["LLM이 증거 링크와 함께 답변을 구성"]
    F --> G["UI에 자동 첨부된 증거와 함께 답변 표시"]
    G --> H["감사자가 답변 및 증거 검토"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

증거 레지스트리 구축

레지스트리의 핵심은 메타데이터 품질에 달려 있습니다. 아래는 각 아티팩트에 권장되는 JSON 스키마 예시입니다.

{
  "id": "evidence-12345",
  "title": "Encryption‑At‑Rest‑Policy",
  "type": "policy",
  "format": "pdf",
  "version": "2025.09",
  "effective_date": "2025-09-01",
  "related_standards": ["SOC2", "ISO27001"],
  "tags": ["encryption", "key‑rotation", "data‑at‑rest"],
  "storage_uri": "s3://company-compliance/policies/encryption-at-rest.pdf",
  "hash_sha256": "a3f5…",
  "owner": "security@company.com"
}

구현 팁

답변 템플릿 만들기

각 설문에 대해 자유롭게 텍스트를 작성하기보다, 증거 ID 자리표시자를 포함한 재사용 가능한 템플릿을 구축합니다. 예시 – “데이터 보유 정책” 템플릿:

Answer: Our data retention policy mandates that customer data is retained for a maximum of {{retention_period}} days, after which it is securely deleted.  
Evidence: {{evidence_id}}

오케스트레이터가 요청을 처리하면 {{retention_period}}를 현재 설정값(구성 서비스에서 가져옴)으로, {{evidence_id}}를 레지스트리에서 최신 아티팩트 ID로 대체합니다.

장점

• 여러 설문 제출 간 일관성 유지
• 정책 파라미터의 단일 진실 원천 확보
• 템플릿 하나만 수정하면 향후 모든 답변에 자동 반영

Procurize와의 통합

Procurize는 설문 관리, 업무 할당, 실시간 협업 기능을 제공하는 통합 허브입니다. 동적 증거 생성을 추가하려면 다음 세 가지 연동 포인트가 필요합니다.

1. Webhook Listener – 사용자가 설문 항목을 열면 questionnaire.item.opened 이벤트가 발생합니다.
2. LLM Service – 이 이벤트가 서버리스 함수 형태의 오케스트레이터를 호출해 답변과 증거 URL을 반환합니다.
3. UI Extension – Procurize는 커스텀 컴포넌트를 통해 PDF 썸네일, 로그 발췌 등 첨부 파일 미리보기를 표시합니다.

샘플 API 계약 (JSON)

{
  "question_id": "Q-1023",
  "prompt": "Explain your incident response timeline.",
  "response": {
    "answer": "Our incident response process follows a 15‑minute triage, 2‑hour containment, and 24‑hour resolution window.",
    "evidence": [
      {
        "title": "Incident‑Response‑Playbook.pdf",
        "uri": "https://s3.amazonaws.com/compliance/evidence/IR-Playbook.pdf",
        "hash": "c9d2…"
      },
      {
        "title": "Last‑30‑Days‑Incidents.xlsx",
        "uri": "https://s3.amazonaws.com/compliance/evidence/incidents-2025-09.xlsx",
        "hash": "f7a1…"
      }
    ]
  }
}

Procurize UI는 이제 각 답변 옆에 “증거 다운로드” 버튼을 표시해 감사자가 즉시 파일을 받아볼 수 있게 합니다.

CI/CD 파이프라인 확장

동적 증거 생성은 설문 UI에만 국한되지 않습니다. CI/CD 파이프라인에 내장해 각 릴리스 후 자동으로 컴플라이언스 아티팩트를 생성할 수 있습니다.

파이프라인 단계 예시

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

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  produce-evidence:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Run security test suite
        run: ./run_security_tests.sh > test_report.json

      - name: Publish test report to S3
        uses: jakejarvis/s3-sync-action@master
        with:
          args: --acl public-read
          source_dir: ./artifacts
          destination_dir: s3://company-compliance/evidence/${{ github.sha }}/
      
      - name: Register artifact metadata
        run: |
          curl -X POST https://evidence-registry.company.com/api/v1/artifacts \
            -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.REGISTRY_TOKEN }}" \
            -d @- <<EOF
          {
            "title": "Security Test Report",
            "type": "test-report",
            "format": "json",
            "version": "${{ github.sha }}",
            "effective_date": "$(date +%Y-%m-%d)",
            "related_standards": ["ISO27001", "SOC2"],
            "tags": ["ci-cd", "security"],
            "storage_uri": "s3://company-compliance/evidence/${{ github.sha }}/test_report.json",
            "hash_sha256": "$(sha256sum ./artifacts/test_report.json | cut -d' ' -f1)",
            "owner": "devops@company.com"
          }
          EOF          

이렇게 하면 각 빌드가 검증 가능한 증거 아티팩트를 자동으로 생성하고, 설문 답변에서 바로 최신 테스트 결과를 인용할 수 있게 됩니다.

보안 및 거버넌스 고려 사항

동적 증거 생성은 새로운 공격 표면을 만들기 때문에 파이프라인 보안이 핵심입니다.

이중 승인 워크플로를 도입해 새로운 아티팩트가 “증거 사용 가능” 상태가 되려면 컴플라이언스 분석가의 승인을 받아야 합니다. 이는 자동화와 인간 검증 사이의 균형을 맞춥니다.

성공 측정

90일 동안 다음 KPI를 추적해 효과를 검증합니다.

Procurize에서 이 메트릭을 정기적으로 추출하고, LLM 학습 데이터에 피드백해 관련성을 지속적으로 개선합니다.

모범 사례 체크리스트

• 아티팩트 명명 규칙 → <category>-<description>-v<semver>.pdf
• 정책을 Git 저장소에 버전 관리하고 릴리즈에 태그 지정
• 모든 아티팩트에 규제 조항 매핑 태그 부여
• 첨부 전 해시 검증 수행
• 법적 보존을 위한 읽기 전용 백업 유지
• 새로운 설문 패턴·정책 업데이트 시 LLM 재학습 주기적 수행

향후 방향

1. 다중 LLM 오케스트레이션 – 요약 LLM(간결한 답변)과 RAG 모델(전체 정책 코퍼스 참조)을 결합
2. 제로 트러스트 증거 공유 – 검증 가능한 증명서(VC)를 활용해 감사자가 파일을 다운로드하지 않아도 출처를 암호적으로 검증 가능하도록 함
3. 실시간 컴플라이언스 대시보드 – 모든 진행 중인 설문에 대한 증거 커버리지를 시각화해 감사 이슈를 사전에 탐지

AI가 성숙해짐에 따라 답변 생성과 증거 생성 사이의 경계가 흐려지며, 완전 자동화된 컴플라이언스 워크플로가 실현될 것입니다.

결론

동적 증거 생성은 보안 설문을 정적인 오류‑다발 체크리스트에서 실시간 컴플라이언스 인터페이스로 전환시킵니다. 정교히 구축된 증거 레지스트리와 LLM 오케스트레이터를 결합하면 조직은 다음을 달성할 수 있습니다.

• 수작업을 대폭 감축하고 거래 사이클을 가속화
• 모든 답변이 최신·검증 가능한 아티팩트로 뒷받침
• 개발 속도를 희생하지 않고 감사‑준비 문서를 유지

이 접근 방식을 도입하면 AI‑구동 컴플라이언스 자동화의 최전선에 서게 되며, 전통적인 병목을 전략적 경쟁력으로 전환할 수 있습니다.

참고

• NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management