보안 설문을 위한 다중 모달 AI 증거 추출

보안 설문은 모든 B2B SaaS 거래의 관문 역할을 합니다. 벤더는 정책 PDF, 아키텍처 다이어그램, 코드 스니펫, 감사 로그, 대시보드 스크린샷 등 다양한 형태의 증거를 제공해야 합니다. 전통적으로 보안·컴플라이언스 팀은 시간을 들여 저장소를 뒤지고 파일을 복사해 설문 항목에 수동으로 첨부합니다. 이 과정은 영업 사이클을 지연시키고, 인적 오류를 늘리며, 감사 공백을 만들게 됩니다.

Procurize는 이미 설문 관리, 작업 할당, AI‑보조 답변 생성을 위한 강력한 통합 플랫폼을 구축했습니다. 이제 다음 단계는 증거 수집 자체를 자동화하는 것입니다. 텍스트·이미지·표·코드를 단일 파이프라인에서 이해하는 다중 모달 생성 AI를 활용하면 조직은 형식에 관계없이 어떤 설문 항목에도 즉시 적절한 아티팩트를 찾아낼 수 있습니다.

이 문서에서 다룰 내용:

1. 현대 컴플라이언스 작업에 텍스트‑전용 접근 방식(순수 텍스트 LLM)이 왜 부족한지 설명합니다.
2. Procurize 위에 구축된 다중 모달 증거 추출 엔진의 아키텍처를 상세히 소개합니다.
3. Generative Engine Optimization (GEO) 기법을 이용해 시스템을 학습·평가·지속적으로 개선하는 방법을 보여줍니다.
4. 보안 질문부터 자동 첨부 증거까지의 구체적인 엔드‑투‑엔드 예시를 제공합니다.
5. 거버넌스·보안·감사 가능성에 대한 고려사항을 논의합니다.

핵심 요점: 다중 모달 AI는 증거 검색을 수동 작업에서 반복 가능하고 감사 가능한 서비스로 변환시켜, 설문 처리 시간을 최대 80 % 단축하면서도 컴플라이언스 엄격성을 유지합니다.

1. 설문 워크플로우에서 텍스트 전용 LLM의 한계

오늘날 대부분의 AI‑기반 자동화는 텍스트 생성과 시맨틱 서치에 강점이 있는 대형 언어 모델(LLM)을 활용합니다. 정책 조항을 찾아내고, 감사 보고서를 요약하고, 서술형 답변을 작성할 수 있습니다. 그러나 컴플라이언스 증거는 거의 텍스트만으로 이루어져 있지 않습니다.

예를 들어 “프로덕션과 백업 환경 간 데이터 흐름을 보여주는 네트워크 다이어그램을 제공해주세요” 라는 질문에 텍스트 전용 모델은 설명만 제공할 수 있을 뿐 실제 이미지를 찾아내거나 검증·삽입할 수 없습니다. 이 격차 때문에 사용자는 수동 개입을 해야 하며, 자동화를 목표로 할 경우에도 여전히 큰 작업량이 남게 됩니다.

2. 다중 모달 증거 추출 엔진 아키텍처

아래는 Procurize 핵심 설문 허브와 통합된 엔진의 고수준 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["사용자가 설문 항목을 제출"] --> B["질문 분류 서비스"]
    B --> C["다중 모달 검색 오케스트레이터"]
    C --> D["텍스트 벡터 저장소 (FAISS)"]
    C --> E["이미지 임베딩 저장소 (CLIP)"]
    C --> F["코드 임베딩 저장소 (CodeBERT)"]
    D --> G["시맨틱 매치 (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["증거 순위 엔진"]
    H --> I["컴플라이언스 메타데이터 보강"]
    I --> J["Procurize 작업에 자동 첨부"]
    J --> K["인간 검증(HITL)"]
    K --> L["감사 로그 기록"]

2.1 핵심 구성 요소

1. 질문 분류 서비스 – 파인‑튜닝된 LLM을 이용해 질문을 증거 유형(예: “네트워크 다이어그램”, “보안 정책 PDF”, “Terraform 플랜”)으로 태깅합니다.
2. 다중 모달 검색 오케스트레이터 – 분류 결과에 따라 적절한 임베딩 저장소로 요청을 라우팅합니다.
3. 임베딩 저장소
   • 텍스트 저장소 – 정책 문서, 감사 보고서, 마크다운 파일 전체를 FAISS 인덱스로 구축.
   • 이미지 저장소 – 문서 저장소에 있는 모든 다이어그램·스크린샷·SVG에 CLIP 임베딩 적용.
   • 코드 저장소 – 모든 소스 파일·CI/CD 설정·IaC 템플릿을 CodeBERT 임베딩으로 변환.
4. 시맨틱 매치 레이어 – 크로스‑모달 트랜스포머가 질의 임베딩과 각 모달리티의 벡터를 융합해 순위가 매겨진 후보 아티팩트를 반환합니다.
5. 증거 순위 엔진 – GEO 휴리스틱을 적용해 최신성, 버전 관리 상태, 컴플라이언스 태그 연관성, LLM 신뢰도를 종합합니다.
6. 컴플라이언스 메타데이터 보강 – SPDX 라이선스, 감사 타임스탬프, 데이터 보호 태그 등을 각 아티팩트에 첨부합니다.
7. 인간 검증(HITL) 검증 – Procurize UI에 상위 3개 후보를 보여주고, 검토자가 승인·교체·거부할 수 있게 함.
8. 감사 로그 기록 – 자동 첨부마다 해시, 검토자 서명, AI 신뢰도가 기록돼 SOX·GDPR 감사 트레일을 충족합니다.

2.2 데이터 수집 파이프라인

1. 크롤러가 기업 파일 공유, Git 저장소, 클라우드 버킷을 스캔합니다.
2. 전처리기가 스캔된 PDF에 OCR(Tesseract) 적용, 표 추출(Camelot), Visio 파일을 SVG로 변환합니다.
3. 임베더가 모달리티별 벡터를 생성해 메타데이터(파일 경로·버전·소유자)와 함께 저장합니다.
4. 증분 업데이트 – 변경 감지 마이크로서비스(워치독)가 수정된 자산만 재임베딩해 벡터 저장소를 거의 실시간으로 최신 상태로 유지합니다.

3. 증거 검색을 위한 생성 엔진 최적화 (GEO)

GEO는 AI 파이프라인 전체를 시스템적인 방식으로 튜닝하여 설문 응답 시간이라는 최종 KPI를 개선하고, 동시에 컴플라이언스 품질을 유지하도록 설계된 방법론입니다.

3.1 다중 모달 검색용 프롬프트 예시

[QUESTION] 최신 [SOC 2] Type II 감사 보고서에서 데이터 암호화(휴식 중)를 다루는 섹션을 제공해주세요.

[CONTEXT] 해당 섹션을 포함하는 PDF 문서를 검색하고, 문서 ID·페이지 범위·간략 요약을 반환합니다.

[MODALITY] text

오케스트레이터는 [MODALITY] 태그를 파싱해 텍스트 저장소에만 질의함으로써 이미지·코드 벡터에서 발생할 수 있는 불필요한 노이즈를 크게 줄입니다.

3.2 적응형 임계값

베이지안 최적화를 활용해 각 모달리티별 신뢰도 임계값을 자동 조정합니다. 예를 들어 다이어그램에 대해 검토자가 0.78 이상의 신뢰도 제안을 거의 모두 승인한다면 임계값을 올려 불필요한 검토를 감소시킵니다. 반대로 코드 스니펫이 자주 거부되면 임계값을 낮춰 후보를 더 많이 제시합니다.

4. 엔드‑투‑엔드 예시: 질문에서 자동 첨부 증거까지

4.1 질문 예시

“고객 데이터가 인제스트부터 저장까지 흐르는 과정을 보여주는 다이어그램을 첨부하고, 암호화 지점을 표시해주세요.”

4.2 단계별 흐름

전체 소요 시간은 ≈ 45초, 일반적인 수동 작업인 15‑20분에 비해 큰 차이를 보입니다.

5. 거버넌스, 보안 및 감사 추적

자동화된 증거 처리는 몇 가지 중요한 이슈를 동반합니다.

1. 데이터 유출 방지 – 임베딩 서비스는 제로 트러스트 VPC와 엄격한 IAM 역할로 격리되며, 임베딩이 외부로 유출되지 않도록 합니다.
2. 버전 관리 – 모든 아티팩트는 Git 커밋 해시(또는 스토리지 객체 버전)와 함께 저장되어, 문서가 업데이트되면 기존 임베딩을 자동 무효화합니다.
3. 설명 가능성 – 순위 엔진은 유사도 점수와 프롬프트 체인을 로그에 남겨, 컴플라이언스 담당자가 왜 특정 파일이 선택됐는지 추적할 수 있게 합니다.
4. 규제 정합성 – 각 증거에 SPDX 라이선스 식별자와 GDPR 처리 카테고리를 부착해 ISO 27001 Annex A 증거 출처 요구사항을 충족합니다.
5. 보관 정책 – 자동 정리 작업은 조직의 데이터 보관 기간을 초과한 문서의 임베딩을 삭제해, 오래된 증거가 남지 않도록 합니다.

6. 향후 방향

6.1 서비스형 다중 모달 검색 (RaaS)

다중 모달 검색 오케스트레이터를 GraphQL API로 외부에 공개해, CI/CD 컴플라이언스 체크 등 다른 내부 도구가 설문을 거치지 않고도 즉시 증거를 요청할 수 있게 합니다.

6.2 실시간 규제 레이더 연계

Procurize의 Regulatory Change Radar와 엔진을 결합해 새로운 규제가 감지되면 자동으로 영향을 받는 질문을 재분류하고, 최신 증거 검색을 트리거해 항상 최신 컴플라이언스를 유지합니다.

6.3 기업 간 연합 학습

SaaS 제공업체가 다수 고객에게 서비스를 제공할 경우, 연합 학습을 통해 익명화된 임베딩 업데이트만 공유함으로써, 개별 기업의 민감 문서는 노출되지 않으면서도 검색 품질을 공동으로 향상시킬 수 있습니다.

7. 결론

보안 설문은 여전히 공급업체 위험 관리의 핵심 요소이지만, 증거를 수집·첨부하는 수작업은 점점 감당하기 어려운 부담이 되고 있습니다. 텍스트·이미지·코드를 동시에 이해하는 다중 모달 AI를 도입하면 증거 추출을 자동화·감사 가능한 서비스로 전환할 수 있습니다. Generative Engine Optimization을 적용해 AI 신뢰도를 인간 검토 기대치와 맞추고, 규제·보안 요구사항을 모두 만족시키면서도 설문 응답 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

결과적으로 설문 처리 속도는 크게 향상되고, 인적 오류는 감소하며, 감사 트레일은 강화됩니다. 이제 보안·법무·영업 팀은 반복적인 문서 탐색 대신 전략적 위험 완화에 집중할 수 있습니다.

또 보기

• CLIP와 FAISS를 활용한 다중 모달 검색 – 엔터프라이즈 검색을 향한 스케일링
• Generative Engine Optimization: 연속 AI 개선 프레임워크
• AI 기반 컴플라이언스 플랫폼을 위한 제로 트러스트 아키텍처
• ISO 27001 Annex A – 증거 관리 요구사항