AI 지식 그래프를 활용해 보안 통제, 정책 및 증거를 하나로 묶기

SaaS 보안이 빠르게 변하는 오늘날, 팀은 수십 개의 프레임워크—SOC 2, ISO 27001, PCI‑DSS, GDPR, 그리고 산업별 표준—를 동시에 관리하면서, 잠재 고객, 감사인, 파트너로부터 끝없는 보안 설문을 받아야 합니다. 중복된 통제, 복제된 정책, 산재된 증거는 지식 사일로 문제를 야기해 시간과 비용을 모두 소모합니다.

여기에 AI‑구동 지식 그래프가 등장합니다. 서로 다른 컴플라이언스 아티팩트를 살아있는 쿼리 가능한 네트워크로 전환함으로써 조직은 올바른 통제를 자동으로 찾아내고, 정확한 증거를 즉시 가져오며, 설문 답변을 몇 초 만에 생성할 수 있습니다. 본 문서는 개념, 기술적 핵심 블록, 그리고 Procurize 플랫폼에 지식 그래프를 삽입하는 실무 단계를 안내합니다.

전통적인 접근 방식이 부족한 이유

설사 문서 저장소가 견고하더라도 시맨틱 관계가 부재하면 팀은 각 프레임워크마다 약간씩 다른 문구로 동일한 질문에 반복적으로 답하게 됩니다. 이는 거래 성사를 지연시키고 신뢰를 저하시키는 비효율적인 피드백 루프를 초래합니다.

AI‑구동 지식 그래프란?

지식 그래프는 그래프 기반 데이터 모델로, 엔터티(노드)와 관계(엣지)로 구성됩니다. 컴플라이언스 영역에서 노드는 다음을 나타낼 수 있습니다.

• 보안 통제 (예: “휴지 중 암호화”)
• 정책 문서 (예: “데이터 보존 정책 v3.2”)
• 증거 아티팩트 (예: “AWS KMS 키 회전 로그”)
• 규제 요구사항 (예: “PCI‑DSS 요구사항 3.4”)

AI는 두 가지 핵심 레이어를 추가합니다.

1. 엔터티 추출 및 연결 – 대형 언어 모델(LLM)이 원시 정책 텍스트, 클라우드 구성 파일, 감사 로그를 스캔해 노드를 자동 생성하고 관계를 제안합니다.
2. 시맨틱 추론 – 그래프 신경망(GNN)이 누락된 링크를 추론하고, 모순을 감지하며, 표준이 변경될 때 업데이트를 제안합니다.

그 결과 실시간으로 진화하는 지도가 만들어지며, 새로운 정책이나 증거가 업로드될 때마다 즉시 컨텍스트‑인식된 답변을 제공할 수 있습니다.

핵심 아키텍처 개요

아래는 Procurize 내에서 지식 그래프 기반 컴플라이언스 엔진을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph LR
    A["Raw Source Files"] -->|LLM Extraction| B["Entity Extraction Service"]
    B --> C["Graph Ingestion Layer"]
    C --> D["Neo4j Knowledge Graph"]
    D --> E["Semantic Reasoning Engine"]
    E --> F["Query API"]
    F --> G["Procurize UI"]
    G --> H["Automated Questionnaire Generator"]
    style D fill:#e8f4ff,stroke:#005b96,stroke-width:2px
    style E fill:#f0fff0,stroke:#2a7d2a,stroke-width:2px

• Raw Source Files – 정책, 코드 형태의 구성, 로그 아카이브, 기존 설문 응답.
• Entity Extraction Service – LLM 기반 파이프라인으로 통제, 참조, 증거를 태깅.
• Graph Ingestion Layer – 추출된 엔터티를 노드·엣지로 변환하고 버전 관리.
• Neo4j Knowledge Graph – ACID 보장과 네이티브 그래프 쿼리 언어(Cypher) 제공.
• Semantic Reasoning Engine – GNN 모델을 적용해 누락된 링크와 충돌 알림을 제시.
• Query API – 실시간 조회를 위한 GraphQL 엔드포인트 공개.
• Procurize UI – 답변 초안 작성 시 연관된 통제와 증거를 시각화.
• Automated Questionnaire Generator – 쿼리 결과를 활용해 보안 설문을 자동으로 채움.

단계별 구현 가이드

1. 모든 컴플라이언스 아티팩트 인벤토리 작성

메타데이터(소유자, 최종 검토일, 버전)는 다운스트림 연결에 필수적입니다.

2. 엔터티 추출 서비스 배포

1. LLM 선택 – OpenAI GPT‑4o, Anthropic Claude 3, 또는 온프레미스 LLaMA.
2. 프롬프트 엔지니어링 – entity_type, name, source_file, confidence 필드를 포함한 JSON을 출력하도록 설계.
3. 스케줄러 사용 – Airflow 또는 Prefect로 신규·업데이트 파일을 야간에 처리.

팁: 표준 통제명(예: “Access Control – Least Privilege”)을 사전 정의한 엔터티 사전을 활용하면 추출 정확도가 크게 향상됩니다.

3. Neo4j에 인제스트

UNWIND $entities AS e
MERGE (n:Entity {uid: e.id})
SET n.type = e.type,
    n.name = e.name,
    n.source = e.source,
    n.confidence = e.confidence,
    n.last_seen = timestamp()

관계도 동시에 생성:

MATCH (c:Entity {type:'Control', name:e.control_name}),
      (p:Entity {type:'Policy', name:e.policy_name})
MERGE (c)-[:IMPLEMENTED_BY]->(p)

4. 시맨틱 추론 추가

• 라벨링된 서브셋을 사용해 그래프 신경망을 학습시켜 EVIDENCE_FOR, ALIGNED_WITH, CONFLICTS_WITH 등 관계를 예측.
• 야간 작업으로 고신뢰도 예측을 인간에게 검토하도록 플래그 처리.

5. Query API 노출

query ControlsForRequirement($reqId: ID!) {
  requirement(id: $reqId) {
    name
    implements {
      ... on Control {
        name
        policies { name }
        evidence { name url }
      }
    }
  }
}

UI는 이제 설문 필드를 자동 완성하기 위해 정확한 통제와 연결된 증거를 즉시 조회할 수 있습니다.

6. Procurize 설문 빌더와 통합

1. 각 답변 칸 옆에 “Knowledge Graph Lookup” 버튼 추가.
2. 클릭 시 UI가 요구사항 ID를 GraphQL API에 전달.
3. 결과가 답변 텍스트 박스와 증거 PDF 첨부 파일을 자동으로 채워 넣음.
4. 필요 시 팀이 편집·주석을 추가하지만 기본 베이스는 몇 초 만에 생성됩니다.

실제 효과

한 중견 SaaS 스타트업은 그래프 도입 후 보안 검토 사이클 시간이 70 % 감소했으며, 이는 거래 성사 속도와 파트너 신뢰도 상승으로 직결되었습니다.

모범 사례 & 주의점

일반적인 함정

• LLM 추출에 과도한 의존 – PDF 표에는 표가 포함돼 LLM이 오인식하기 쉬우니 OCR 및 규칙 기반 파서와 병행.
• 그래프 팽창 – 무분별한 노드 생성은 성능 저하를 초래합니다. 오래된 아티팩트에 대한 정리 정책을 구현.
• 거버넌스 부재 – 그래프가 “블랙박스”가 되지 않도록 데이터 소유자 모델을 명확히 하고, 컴플라이언스 데이터 스튜어드 역할을 지정.

미래 방향

1. 조직 간 연합 그래프 – 파트너와 익명화된 통제‑증거 매핑을 공유하면서 프라이버시 보호.
2. 규제 기반 자동 업데이트 – 공식 표준 개정(예: ISO 27001:2025)을 인제스트하고 추론 엔진이 정책 변경을 자동 제안.
3. 자연어 쿼리 인터페이스 – 분석가가 “GDPR 제32조를 만족하는 암호화 통제에 대한 모든 증거를 보여줘”라고 입력하면 즉시 결과를 반환.

컴플라이언스를 네트워크화된 지식 문제로 다루면 조직은 모든 보안 설문에 대해 민첩성, 정확성, 신뢰성을 획득하게 됩니다.

참고 자료

• NIST 사이버보안 프레임워크 – ISO 및 SOC 2 매핑
• 그래프 신경망을 이용한 지식 그래프 완성 (arXiv)