실시간 보안 설문지를 위한 설명 가능한 AI 코치

TL;DR – 실시간으로 보안 설문지에 대한 답변을 초안으로 작성할 뿐 아니라 왜 그 답변이 올바른지 보여주는 대화형 AI 비서입니다. 신뢰도 점수, 증거 추적성, 인간‑인‑루프 검증을 제공하여 응답 시간이 30‑70 % 감소하고 감사 신뢰도가 크게 향상됩니다.

기존 솔루션이 아직도 부족한 이유

대부분의 자동화 플랫폼(우리의 이전 릴리스 몇 개 포함)은 속도에 뛰어납니다 – 템플릿을 끌어오거나, 정책을 매핑하거나, 기본 텍스트를 생성합니다. 그러나 감사인과 보안 담당자는 반복해서 묻습니다:

1. “그 답변에 어떻게 도달했나요?”
2. “이 주장을 뒷받침하는 정확한 증거를 보여줄 수 있나요?”
3. “AI가 생성한 답변의 신뢰도 수준은 얼마인가요?”

전통적인 “블랙‑박스” LLM 파이프라인은 출처 없이 답변만 제공하므로, 컴플라이언스 팀이 매 줄을 재검증해야 합니다. 이 수동 재검증은 시간 절감을 무효화하고 오류 위험을 다시 도입합니다.

설명 가능한 AI 코치 소개

**설명 가능한 AI 코치(E‑Coach)**는 대화형 레이어로, Procurize의 기존 설문지 허브 위에 구축되었습니다. 세 가지 핵심 기능을 결합합니다:

그 결과 AI‑보강 인간‑인‑루프 워크플로우가 구현됩니다. AI는 무언의 저자가 아니라 지식이 풍부한 공동 저자 역할을 합니다.

아키텍처 개요

  graph LR
    A["User (Security Analyst)"] --> B["Conversational UI"]
    B --> C["Intent Parser"]
    C --> D["LLM Answer Generator"]
    D --> E["Evidence Retrieval Engine"]
    E --> F["Knowledge Graph (Policies, Artifacts)"]
    D --> G["Explainability Engine"]
    G --> H["Reasoning Tree + Confidence Score"]
    H --> I["Dashboard (Live View)"]
    I --> A
    F --> D

모든 노드 레이블은 Mermaid 요구에 따라 따옴표 안에 있습니다.

1. 대화형 UI – 분석가가 텍스트 또는 음성으로 입력할 수 있는 웹 또는 Slack 통합.
2. Intent Parser – 들어오는 질문을 분류(예: “정지 시 암호화?”).
3. LLM Answer Generator – Retrieval‑Augmented Generation(RAG)을 사용해 초안 답변을 생성.
4. 증거 검색 엔진 – 중앙 지식 그래프에서 정책 발췌, 증거 ID, 버전 이력을 조회.
5. 설명 가능성 엔진 – 추론 트리를 구성:
   • Step 1: 표준 조항 식별(예: ISO 27001 A.10.1).
   • Step 2: 최신 감사 아티팩트 가져오기(예: encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).
   • Step 3: 질문과 증거 사이의 유사도 점수 계산.
6. 대시보드 – 답변, 연결된 증거, 신뢰도 퍼센트, “왜?” 버튼을 표시하여 추론 트리를 확장.

단계별 사용자 여정

1️⃣ 대화 시작

분석가가 코치를 열고 묻습니다:

“우리 SaaS 플랫폼의 정지 데이터는 암호화되나요?”

UI는 즉시 초안 답변을 보여줍니다:

“예. 기본 데이터베이스에 저장된 모든 고객 데이터는 AES‑256 GCM으로 암호화되며, AWS KMS가 관리합니다. 암호화 키는 90일마다 회전됩니다.”

2️⃣ 증거 확인

초안 아래에 연결된 아티팩트가 나열됩니다:

• 정책: “Data‑At‑Rest Encryption Policy (v2.4)”
• 아티팩트: aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf (링크)
• 감사 추적: “Encryption‑Key‑Inventory (마지막 검증 2025‑03‑15)”

각 링크를 클릭하면 프리뷰 창이 열려 설문지를 떠나지 않고 세부 사항을 검증할 수 있습니다.

3️⃣ 신뢰도 및 추론 검토

신뢰도 미터가 **92 %**를 표시합니다. “왜?”를 클릭하면 접을 수 있는 트리가 확장됩니다:

왜? → 1. 정책 매치 ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – 유사도 0.98
      → 2. 최신 KMS 회전 로그 – 유사도 0.95
      → 3. 내부 감사 플래그 – 유사도 0.90

임계값(예: 0.85) 이하인 노드는 UI에서 강조 표시되어 분석가가 누락된 증거를 추가하도록 유도합니다.

4️⃣ 인간‑인‑루프 검증

분석가는 다음 중 선택할 수 있습니다:

• 수락 – 답변과 증거가 설문지에 고정됩니다.
• 편집 – 문구를 조정하거나 보조 문서를 첨부합니다.
• 거부 – 컴플라이언스 팀에 티켓을 생성해 누락된 증거를 확보합니다.

모든 행동은 불변 감사 이벤트(아래 “컴플라이언스 원장” 참조)로 기록됩니다.

5️⃣ 저장 및 동기화

승인되면 답변, 추론 트리, 연관 증거가 Procurize 컴플라이언스 저장소에 영구 저장됩니다. 플랫폼은 자동으로 다운스트림 대시보드, 위험 점수, 컴플라이언스 보고서를 업데이트합니다.

설명 가능성: 블랙박스 → 투명한 조수

전통적인 LLM은 단일 문자열만 반환합니다. E‑Coach는 투명성을 세 단계로 추가합니다:

이 데이터는 RESTful 설명 가능성 API를 통해 제공되어 보안 컨설턴트가 외부 감사 도구에 추론을 삽입하거나 자동 컴플라이언스 PDF를 생성할 수 있습니다.

컴플라이언스 원장: 불변 감사 추적

코치와의 모든 상호작용은 추가 전용 원장(경량 블록체인 형태)에 기록됩니다. 엔트리 구성 요소:

• 타임스탬프 (2025‑11‑26T08:42:10Z)
• 분석가 ID
• 질문 ID
• 초안 답변 해시
• 증거 IDs
• 신뢰도 점수
• 수행된 작업(수락/편집/거부)

원장은 변조 방지가 되므로 감사인이 사후 수정이 없었음을 검증할 수 있습니다. 이는 SOC 2, ISO 27001 및 최신 AI 감사 표준 요구 사항을 충족합니다.

통합 포인트 및 확장성

아키텍처는 마이크로서비스 친화적이며, 엔터프라이즈가 제로 트러스트 네트워크 경계 내 또는 기밀 컴퓨팅 인클레이브에 코치를 호스팅할 수 있습니다.

실사용 영향: 초기 도입 사례 메트릭

위 수치는 약 300명 규모의 SaaS 기업이 SOC 2 및 ISO 27001 감사 사이클에 코치를 통합한 파일럿 결과입니다.

설명 가능한 AI 코치 배포를 위한 모범 사례

1. 고품질 증거 저장소 구축 – 증거가 세분화되고 버전 관리될수록 신뢰도 점수가 상승합니다.
2. 신뢰도 임계값 정의 – 위험 허용도에 맞게 설정(예: 공개 답변은 > 90 %).
3. 낮은 점수 답변에 인간 검토 적용 – 자동 티켓 생성을 활용해 병목을 방지합니다.
4. 정기적인 원장 감사 – 원장 엔트리를 SIEM으로 내보내 지속적인 컴플라이언스 모니터링 실행.
5. 정책 언어로 LLM 파인튜닝 – 내부 정책 문서로 미세조정해 관련성 및 환각 방지.

로드맵상의 향후 개선

• 멀티모달 증거 추출 – 스크린샷, 아키텍처 다이어그램, Terraform 상태 파일을 비전‑지원 LLM로 직접 인식.
• 테넌트 간 연합 학습 – 소유권을 침해하지 않는 익명화된 추론 패턴 공유로 답변 품질 향상.
• 영지식 증명 통합 – 외부 감사인에게 내부 증거를 노출하지 않고 답변 정확성을 증명.
• 동적 규제 레이더 – 새로운 규제(예: EU AI Act Compliance)가 기존 증거에 영향을 줄 때 신뢰도 점수를 자동 조정.

행동 요청

보안 또는 법무 팀이 매주 수시간을 올바른 조항을 찾는 데 소비하고 있다면, 투명하고 AI‑보강된 공동 파일럿을 제공할 차례입니다. 설명 가능한 AI 코치 데모를 요청하고 설문지 처리 시간을 대폭 단축하면서도 감사를 언제든 준비된 상태로 유지하십시오.