기밀 벤더 설문지 응답을 위한 보안 다자간 계산 기반 AI

소개

보안 설문지는 B2B SaaS 계약의 관문 역할을 합니다. 설문지는 인프라, 데이터 처리, 사고 대응 및 컴플라이언스 관리에 관한 자세한 정보를 요구합니다. 벤더는 분기마다 수십 개의 설문에 답해야 하는 경우가 많으며, 여기에는 민감한 내부 데이터—아키텍처 다이어그램, 특권 인증 정보, 혹은 독점 프로세스 설명—가 포함될 수 있습니다.

전통적인 AI 기반 자동화, 예를 들어 Procurize AI Engine은 답변 생성 속도를 크게 높이지만 일반적으로 원시 자료에 대한 중앙 집중식 접근을 필요로 합니다. 이 중앙 집중화는 두 가지 주요 위험을 초래합니다:

1. 데이터 유출 – AI 모델이나 기반 스토리지가 침해되면 기밀 회사 정보가 노출될 수 있습니다.
2. 규제 비준수 – GDPR, CCPA 및 신흥 데이터 주권법과 같은 규제는 개인 또는 독점 데이터의 처리 위치와 방식을 제한합니다.

여기에 **보안 다자간 계산 (SMPC)**이 등장합니다. SMPC는 여러 당사자가 입력을 비공개로 유지하면서 공동으로 함수를 계산할 수 있게 하는 암호학적 프로토콜입니다. SMPC와 생성 AI를 결합함으로써 원시 데이터를 AI 모델이나 단일 처리 노드에 절대로 공개하지 않고도 정확하고 감사 가능한 설문지 답변을 생성할 수 있습니다.

이 문서는 Secure‑SMPC‑AI 파이프라인의 기술적 기반, 실무 구현 단계, 그리고 비즈니스 혜택을 다룹니다.

핵심 요점: SMPC가 보강된 AI는 자동화 속도와 제로 지식 프라이버시 보장을 동시에 제공하여 SaaS 기업이 보안 설문에 대응하는 방식을 혁신합니다.

1. 보안 다자간 계산의 기본

보안 다자간 계산은 각자가 비밀 입력을 보유한 참가자 집합이 함수 f를 공동으로 계산하도록 허용합니다. 이때:

• 정확성 – 모든 참가자는 올바른 출력 **f(x₁, x₂, …, xₙ)**을 받습니다.
• 프라이버시 – 출력 외에 다른 참가자의 입력에 대해 알 수 없습니다.

SMPC 프로토콜은 크게 두 계열로 나뉩니다:

우리 시나리오—텍스트 추출, 의미 유사도, 증거 합성—에서는 가산 시크릿 쉐어링 접근 방식이 고차원 벡터 연산을 효율적으로 처리할 수 있어 가장 적합합니다. 이를 구현하기 위해 MP-SPDZ, CrypTen, Scale‑MPC와 같은 최신 MPC 프레임워크를 활용합니다.

2. 아키텍처 개요

아래는 SMPC‑AI가 Procurize 내부에서 동작하는 전체 흐름을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph TD
    A["Data Owner (Company)"] -->|Encrypt & Share| B["SMPC Node 1 (AI Compute)"]
    A -->|Encrypt & Share| C["SMPC Node 2 (Policy Store)"]
    A -->|Encrypt & Share| D["SMPC Node 3 (Audit Ledger)"]
    B -->|Secure Vector Ops| E["LLM Inference (Encrypted)"]
    C -->|Policy Retrieval| E
    D -->|Proof Generation| F["Zero‑Knowledge Audit Proof"]
    E -->|Encrypted Answer| G["Answer Aggregator"]
    G -->|Revealed Answer| H["Vendor Questionnaire UI"]
    F -->|Audit Trail| H

구성 요소 설명

• Data Owner (Company) – SOC 2 보고서, 아키텍처 다이어그램 등 독점 문서를 보유합니다. 처리를 시작하기 전에 문서는 시크릿 쉐어로 세 조각으로 나뉘어 SMPC 노드에 배포됩니다.
• SMPC Nodes – 각 노드는 독립적으로 쉐어를 처리합니다.
  • 노드 1: LLM 추론 엔진(예: fine‑tuned Llama‑2) 실행 (암호화된 상태).
  • 노드 2: 정책 지식 그래프(ISO 27001 제어 등)도 시크릿 쉐어 형태로 보관.
  • 노드 3: 불변 감사 원장(블록체인 또는 append‑only 로그)으로 요청 메타데이터를 기록하지만 원본 데이터를 노출하지 않음.
• LLM Inference (Encrypted) – 암호화된 임베딩을 받아 암호화된 답변 벡터를 생성하고 집계기로 반환합니다.
• Answer Aggregator – 전체 연산이 끝난 뒤에만 평문 답변을 복원하여 중간 누출을 방지합니다.
• Zero‑Knowledge Audit Proof – 노드 3이 생성하는 증명으로, 지정된 정책 소스에서 답변이 도출되었음을 원본을 노출하지 않고 증명합니다.

3. 상세 워크플로

3.1 인제스트 및 시크릿 쉐어링

1. 문서 정규화 – PDF, Word, 코드 스니펫을 평문으로 변환하고 토크나이즈합니다.
2. 임베딩 생성 – 경량 인코더(예: MiniLM)로 각 단락에 대한 고밀도 벡터를 생성합니다.
3. 가산 시크릿 분할 – 각 벡터 v에 대해 무작위 쉐어 v₁, v₂, v₃를 생성하여 v = v₁ + v₂ + v₃ (mod p)를 만족시킵니다.
4. 배포 – 쉐어를 TLS를 통해 세 SMPC 노드에 전송합니다.

3.2 정책 컨텍스트의 안전한 검색

• 정책 지식 그래프(제어, 표준 매핑)는 노드 전체에 암호화된 형태로 저장됩니다.
• 설문 항목이 도착하면(예: “데이터‑정지 암호화 방식을 설명하세요”) 안전한 집합 교차를 이용해 전체 그래프를 노출하지 않고 관련 정책 조항을 찾아냅니다.

3.3 암호화된 LLM 추론

• 암호화된 임베딩과 검색된 정책 벡터를 비밀 쉐어 기반 프라이버시 보호 트랜스포머에 입력합니다.
• FHE‑친화적 어텐션 및 MPC‑최적화 소프트맥스와 같은 기법을 사용해 토큰 시퀀스를 암호화된 상태에서 계산합니다.

3.4 복원 및 감사 증명

• 암호화된 토큰이 준비되면 Answer Aggregator가 쉐어를 합산해 평문 답변을 복원합니다.
• 동시에 노드 3은 **Zero‑Knowledge Succinct Non‑interactive Argument of Knowledge (zk‑SNARK)**를 생성해 다음을 증명합니다:
  • 올바른 정책 조항이 선택되었음.
  • 원시 문서 내용이 노출되지 않았음.

3.5 최종 사용자에게 전달

• 최종 답변은 Procurize UI에 표시되고, 암호화 증명 배지가 함께 제공됩니다.
• 감사자는 공개 검증 키를 사용해 배지를 검증함으로써, 원본 문서를 요구하지 않고도 컴플라이언스를 확인할 수 있습니다.

4. 보안 보장

5. 성능 고려 사항

SMPC는 오버헤드를 발생시키지만 현대 최적화 기법을 사용하면 설문 자동화에 허용 가능한 수준을 유지할 수 있습니다.

주요 최적화:

• 배치 처리 – 동일한 쉐어 세트를 사용해 여러 설문을 동시에 처리.
• 하이브리드 프로토콜 – 선형 연산은 가산 시크릿 쉐어링, 비선형 연산(비교 등)은 가블드 서킷 활용.
• 엣지 배포 – 하나의 SMPC 노드를 온프레미스로 배치해 외부 클라우드 의존도를 낮춤.

6. Procurize와의 통합

Procurize는 이미 다음 기능을 제공하고 있습니다:

• 문서 저장소 – 컴플라이언스 아티팩트를 중앙 집중식으로 보관.
• 설문 빌더 – 설문 작성, 할당, 추적 UI.
• AI 엔진 – 답변 생성을 위한 파인‑튜닝된 LLM.

SMPC‑AI를 도입하려면:

1. SMPC 모드 활성화 – 관리 콘솔에서 플래그를 켭니다.
2. SMPC 노드 프로비저닝 – 공식 procurize/smpc-node 이미지로 Docker 컨테이너 3개(Node 1‑3)를 배포하고, 플랫폼 오케스트레이션에 자동 등록.
3. 정책 그래프 정의 – 기존 정책 매핑을 JSON‑LD 그래프로 내보낸 뒤 플랫폼이 암호화·배포하도록 설정.
4. 감사 증명 구성 – 공개 검증 키를 제공하면 UI가 자동으로 증명 배지를 표시합니다.
5. 보안 LLM 학습 – 일반 AI 엔진과 동일한 데이터셋을 사용해 모델을 학습하고, 생성된 가중치를 보안 enclave(예: Intel SGX) 내 Node 1에 로드.

7. 실제 사례: 핀테크 벤더 감사

회사: FinFlow, 중규모 핀테크 SaaS 제공업체.

문제점: 은행 파트너의 분기별 감사에서 데이터‑정지 암호화 세부 정보를 요구했지만, 암호키와 키 관리 정책은 기밀이라 외부 AI 서비스에 업로드할 수 없었습니다.

솔루션:

1. FinFlow는 SMPC‑AI 노드 3개를 배치 – Node 1은 Azure Confidential Compute VM, Node 2는 온프레미스, Node 3는 Hyperledger Fabric 피어.
2. 암호화 정책 문서(5 MB)를 시크릿 쉐어링해 노드에 배포.
3. “키 회전 일정” 설문 항목에 대해 4.2 초 안에 답변을 생성하고 검증 가능한 증명을 제공.
4. 은행 감사자는 공개 키로 증명을 검증했으며, 내부 정책 자체는 노출되지 않았습니다.

결과: 감사 소요 시간이 7일에서 2시간으로 단축됐으며, 컴플라이언스 위반은 발생하지 않았습니다.

8. 향후 방향

결론

보안 다자간 계산과 생성 AI를 결합하면 프라이버시‑우선, 감사 가능, 그리고 확장 가능한 설문 자동화 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이는 현대 SaaS 기업이 직면한 세 가지 핵심 요구를 동시에 충족시킵니다:

1. 속도 – 실시간에 가까운 답변 생성으로 계약 마감 속도 향상.
2. 보안 – 원시 데이터가 소유자를 떠나지 않아 유출 및 규제 위반 위험 최소화.
3. 신뢰 – 암호화 증명을 통해 고객·감사자가 답변이 검증된 정책에서 도출되었음을 확인.

Procurize에 SMPC‑AI를 내장함으로써, 조직은 전통적인 수작업 병목을 경쟁력 있는 강점으로 전환하고, 더 빠른 계약 체결과 최고 수준의 프라이버시 표준을 동시에 달성할 수 있습니다.

참고

• Procurize 블로그: AI‑기반 컴플라이언스를 CI/CD 워크플로에 통합하기