실시간 위협 인텔리전스를 AI와 통합하여 자동 보안 설문서 답변 생성

보안 설문지는 SaaS 공급업체 위험 관리에서 가장 시간 소모가 큰 문서 중 하나입니다. 여기에는 데이터 보호, 사고 대응, 취약점 관리에 대한 최신 증거와 점점 더 제공업체에 영향을 미칠 수 있는 현재 위협 상황에 대한 증거가 필요합니다. 전통적으로 보안 팀은 정적 정책을 복사‑붙여넣기하고 새로운 취약점이 공개될 때마다 위험 진술을 수동으로 업데이트합니다. 이러한 방식은 오류가 발생하기 쉽고 현대의 조달 주기(보통 며칠 내에 종료)에는 너무 느립니다.

Procurize는 이미 설문 응답의 수집, 조직 및 AI‑생성 초안을 자동화하고 있습니다. 다음 단계는 실시간 위협 인텔리전스를 생성 파이프라인에 삽입하여 모든 답변이 최신 위험 상황을 반영하도록 하는 것입니다. 이 문서에서는 다음을 다룹니다:

• 2025년 정적 답변이 왜 위험 요소가 되는지 설명합니다.
• 위협 인텔리전스 피드, 지식 그래프 및 대형 언어 모델(LLM) 프롬프트를 결합한 아키텍처를 설명합니다.
• AI 출력이 컴플라이언스 기준에 맞도록 유지하는 답변 검증 규칙 구축 방법을 보여줍니다.
• Procurize를 사용하는 팀을 위한 단계별 구현 가이드를 제공합니다.
• 측정 가능한 이점과 잠재적 함정을 논의합니다.

1. 오래된 설문 답변의 문제점

따라서 정적 답변은 숨겨진 위험이 됩니다. 목표는 각 설문 응답을 동적, 증거 기반, 그리고 오늘날의 위협 데이터에 지속적으로 검증되도록 만드는 것입니다.

2. 아키텍처 청사진

아래는 외부 위협 인텔리전스에서 Procurize에서 내보낼 수 있는 AI‑생성 답변까지의 데이터 흐름을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;

핵심 구성 요소

1. 실시간 위협 인텔리전스 피드 – AbuseIPDB, OpenCTI 등 서비스 또는 상용 피드의 API.
2. 정규화 및 강화 – 데이터 형식을 정규화하고 IP에 지리적 위치를 추가하며 CVE를 CVSS 점수와 매핑하고 ATT&CK 기술을 태깅.
3. 위협 지식 그래프 – Neo4j 또는 JanusGraph에 취약점, 위협 행위자, 악용된 자산, 완화 제어를 연결한 그래프.
4. 정책 및 제어 저장소 – 기존 정책(SOC 2, ISO 27001, 내부) 을 Procurize 문서 보관소에 저장.
5. 컨텍스트 빌더 – 지식 그래프와 관련 정책 노드를 결합해 설문 섹션별 컨텍스트 페이로드 생성.
6. LLM 프롬프트 엔진 – 구조화된 프롬프트(시스템 + 사용자 메시지)를 튜닝된 LLM(GPT‑4o, Claude‑3.5 등) 에 전송, 최신 위협 컨텍스트 포함.
7. 답변 검증 규칙 – 비즈니스 규칙 엔진(Drools, OpenPolicyAgent)으로 초안을 컴플라이언스 기준(예: “CVE‑2024‑12345가 존재하면 언급”)에 맞게 검사.
8. Procurize 대시보드 – 라이브 프리뷰, 감사 추적 제공 및 검토자가 최종 답변을 승인 혹은 수정 가능.

3. 상황 인식 답변을 위한 프롬프트 엔지니어링

잘 설계된 프롬프트는 정확한 출력의 핵심입니다. 아래는 Procurize 클라이언트가 사용한 템플릿 예시로, 정적 정책 발췌와 동적 위협 데이터를 결합합니다.

System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remediated within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.

LLM은 최신 CVE를 언급하고 내부 복구 정책과 일치하는 초안을 이미 반환합니다. 검증 엔진은 CVE 식별자가 지식 그래프에 존재하는지, 복구 일정이 정책의 7일 규칙을 충족하는지를 확인합니다.

4. 답변 검증 규칙 구축

LLM은 때때로 환각을 일으킬 수 있습니다. 규칙 기반 가드레일은 허위 주장을 제거합니다.

이 규칙들은 OpenPolicyAgent (OPA) 로 Rego 정책에 인코딩되어 LLM 단계 직후 자동 실행됩니다. 위반이 감지되면 초안은 인간 검토를 위해 플래그됩니다.

5. 단계별 구현 가이드

1. 위협 인텔리전스 제공업체 선택 – 커버리지를 위해 하나의 오픈소스 피드와 하나의 상용 피드를 등록합니다.
2. 정규화 서비스 배포 – AWS Lambda 같은 서버리스 함수를 사용해 피드 JSON을 가져오고 필드를 통합 스키마에 매핑한 뒤 Kafka 토픽에 푸시합니다.
3. 지식 그래프 설정 – Neo4j을 설치하고 노드 유형(CVE, ThreatActor, Control, Asset) 및 관계(EXPLOITS, MITIGATES)를 정의합니다. 기존 데이터를 로드하고 Kafka 스트림을 통해 일일 가져오기를 예약합니다.
4. Procurize와 통합 – External Data Connectors 모듈을 활성화하고, 각 설문 섹션에 대해 그래프를 Cypher로 질의하도록 구성합니다.
5. 프롬프트 템플릿 생성 – 위에 보인 템플릿을 Procurize의 AI Prompt Library에 추가하고 자리표시자({{policy_excerpt}}, {{intel}}, {{status}})를 사용합니다.
6. 검증 엔진 구성 – OPA를 LLM 프록시와 같은 Kubernetes pod의 사이드카로 배포하고 Rego 정책을 로드한 뒤 /validate REST 엔드포인트를 노출합니다.
7. 파일럿 실행 – 내부 감사를 위한 낮은 위험도 설문지를 선택해 시스템이 답변을 생성하도록 합니다. 플래그된 항목을 검토하고 프롬프트 문구와 규칙 엄격성을 조정합니다.
8. KPI 측정 – 평균 답변 생성 시간, 검증 실패 수, 수동 편집 시간 감소 등을 추적합니다. 첫 1개월 후 시간‑대‑제출 70 % 감소 목표를 설정합니다.
9. 프로덕션에 배포 – 모든 외부 공급업체 설문에 워크플로우를 활성화합니다. 일정 비율(예: 5 % 이상) 이상의 검증 규칙 위반이 발생하면 알림을 설정합니다.

6. 정량적 이점

위 수치는 Threat‑Intel‑Enhanced Procurize 파이프라인을 조기에 도입한 핀테크 SaaS(월 30개 설문 처리) 기준입니다.

7. 일반적인 함정 및 회피 방법

8. 향후 개선 사항

• 예측 위협 모델링 – LLM을 사용해 과거 패턴을 기반으로 향후 발생 가능성이 높은 CVE를 예측하고 사전 제어 업데이트를 가능하게 합니다.
• 제로 트러스트 보증 점수 – 검증 결과를 공급업체 신뢰 페이지에 표시되는 실시간 위험 점수로 결합합니다.
• 자기 학습 프롬프트 튜닝 – 리뷰어 피드백을 활용한 강화 학습으로 프롬프트 템플릿을 주기적으로 재훈련합니다.
• 조직 간 지식 공유 – 여러 SaaS 제공업체가 익명화된 위협 인텔리전스‑정책 매핑을 교환하여 집단 보안 태세를 향상시키는 연합 그래프를 구축합니다.

9. 결론

실시간 위협 인텔리전스를 Procurize의 AI 기반 설문 자동화에 삽입하면 세 가지 핵심 이점을 얻을 수 있습니다:

• 정확성 – 답변은 항상 최신 취약점 데이터를 기반으로 합니다.
• 속도 – 생성 시간이 몇 시간에서 몇 분으로 단축되어 영업 사이클의 경쟁력을 유지합니다.
• 컴플라이언스 신뢰 – 검증 규칙은 모든 주장(주장)이 내부 정책 및 SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA와 같은 외부 규제 요구 사항을 충족하도록 보장합니다.

점점 늘어나는 공급업체 설문서에 맞서고 있는 보안 팀에게, 여기서 설명한 통합은 수동 병목을 전략적 이점으로 전환하는 실용적인 방법을 제공합니다.

참고

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – 연방 정보 시스템 보안 및 개인정보 보호 제어
• OpenCTI – 오픈소스 사이버 위협 인텔리전스 플랫폼