자동화된 보안 설문지를 위한 자기 지도형 지식 그래프 진화

소개

보안 설문지, 규정 준수 감사, 그리고 공급업체 위험 평가​는 B2B SaaS 거래의 필수 요소입니다. 그러나 수동으로 처리해야 하는 작업은 **보안 팀 시간의 30‑70 %**를 차지하고, 인간 오류를 야기하며, 거래 속도를 늦춥니다.

Procurize의 AI 플랫폼은 이미 설문지를 중앙에서 관리하고, 작업을 할당하며, 대형 언어 모델(LLM)을 사용해 답변 초안을 작성합니다. 다음 단계인 자기 지도형 지식 그래프(KG) 진화는 자동화를 한 단계 끌어올립니다. 정적 KG를 수동으로 관리하는 대신, 그래프는 새로운 설문 응답이 제출될 때마다 학습·적응·확장하며, 명시적 인간 라벨링이 필요 없습니다.

이 글에서는 다음을 다룹니다:

1. 정적 컴플라이언스 KG의 문제점.
2. 자기 지도형 KG 진화의 핵심 개념.
3. Procurize의 아키텍처 블록 및 데이터 흐름.
4. 실시간 위험 히트맵이 신뢰도를 어떻게 시각화하는지.
5. 구현 팁, 모범 사례, 그리고 향후 방향.

읽고 나면, 자기 진화형 KG가 각 설문지 상호 작용을 학습 이벤트로 전환하여 더 빠르고, 더 정확하며, 감사 가능한 답변을 제공하는 방식을 이해하게 될 것입니다.

1. 정적 지식 그래프가 부족한 이유

전통적인 컴플라이언스 KG는 한 번에 완성되는 방식으로 구축됩니다.

• 정책·표준(SOC 2, ISO 27001)을 수동으로 수집.
• 하드코딩된 관계가 제어와 증거 유형을 연결.
• 주기적 업데이트는 컴플라이언스 팀이 담당(보통 분기별).

이로 인한 결과:

동적인 위협 환경에서는 정적 KG가 속도를 맞추지 못합니다. 새로운 데이터를 흡수하고 관계를 지속적으로 재평가하는 메커니즘이 필요합니다.

2. 자기 지도형 KG 진화의 핵심 개념

자기 지도 학습(SSL)은 데이터 자체의 내재적 신호를 이용해 라벨이 없는 상황에서도 모델을 학습시킵니다. 이를 컴플라이언스 KG에 적용하면 다음 세 가지 핵심 역량을 얻을 수 있습니다.

2.1 대비(Contrastive) 엣지 마이닝

• 새 설문 답변을 진술과 증거 쌍으로 분리.
• 양성 쌍(진술 ↔ 올바른 증거)과 음성 쌍(진술 ↔ 무관한 증거)을 자동 생성.
• 대비 손실을 이용해 양성 쌍 임베딩은 가깝게, 음성 쌍은 멀게 끌어당겨 엣지 가중치를 자동으로 정제.

2.2 패턴 기반 노드 증강

• 정규표현식·시맨틱 패턴 탐지기가 “우리는 저장 시 암호화합니다”와 같은 반복 구문을 식별.
• 새로운 노드(예: “저장 시 암호화”)를 자동 생성하고, 기존 제어 노드와 시맨틱 유사도 점수로 연결.

2.3 신뢰도 가중 전파

• 각 엣지는 신뢰도 점수를 부여받으며, 이는 SSL 손실 규모와 LLM 토큰‑레벨 확률을 결합해 산출.
• 개인화 PageRank와 같은 전파 알고리즘을 통해 신뢰도가 그래프 전체에 퍼지며, 실시간 위험 히트맵(섹션 4) 생성에 활용.

이 메커니즘을 통해 KG는 조직이 설문에 답할수록 스스로 성장합니다.

3. 아키텍처 개요

아래 Mermaid 다이어그램은 Procurize의 자기 지도형 KG 엔진 내 엔드‑투‑엔드 데이터 흐름을 시각화합니다.

  graph LR
    A["설문 제출"] --> B["답변 초안 작성 (LLM)"]
    B --> C["증거 검색 서비스"]
    C --> D["대비 엣지 마이너"]
    D --> E["패턴 노드 생성기"]
    E --> F["KG 저장소 (Neo4j)"]
    F --> G["신뢰도 전파 엔진"]
    G --> H["실시간 위험 히트맵"]
    H --> I["답변 검증 UI"]
    I --> J["감사용 내보내기 (PDF/JSON)"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

3.1 구성 요소 상세

4. 실시간 위험 히트맵: 점수 → 행동

각 엣지의 신뢰도 점수는 노드 위험 수준으로 집계됩니다. 히트맵은 녹색(낮은 위험)에서 빨강(높은 위험)까지 그라데이션을 사용합니다.

  journey
    title 실시간 위험 히트맵 흐름
    section 그래프 수집
      데이터 도착: 5: Procurize 플랫폼
      대비 마이닝: 4: 엣지 스코어링 엔진
    section 전파
      신뢰도 전파: 3: GraphSAGE
      정규화: 2: 점수 스케일링
    section 시각화
      히트맵 새로고침: 5: UI 레이어

4.1 히트맵 해석

보안 담당자는 규제 프레임워크, 공급업체, 사업 부문 별로 히트맵을 필터링해, 컴플라이언스 격차가 떠오르는 지점을 즉시 파악할 수 있습니다.

5. 구현 청사진

5.1 데이터 준비

1. 모든 수집 문서를 정규화(PDF → 텍스트, CSV → 표).
2. 엔터티 추출을 수행해 제어, 자산, 프로세스를 식별.
3. 원본 아티팩트를 버전 관리가 가능한 블롭 스토어(예: MinIO)에 불변 식별자와 함께 저장.

5.2 대비 마이너 학습

import torch
from torch.nn import functional as F

def contrastive_loss(pos, neg, temperature=0.07):
    # pos, neg 은 L2‑정규화된 임베딩
    logits = torch.cat([pos @ pos.t(), pos @ neg.t()], dim=1) / temperature
    labels = torch.arange(pos.size(0)).to(logits.device)
    return F.cross_entropy(logits, labels)

• 배치 크기: 256 쌍
• 옵티마이저: AdamW, 학습률 3e‑4
• 스케줄러: 워밍업 5 % 후 코사인 감소

새 설문 답변이 저장될 때마다 연속 학습을 실행합니다.

5.3 노드 증강 파이프라인

1. 답변 텍스트에 TF‑IDF 적용해 고빈도 n‑gram 추출.
2. n‑gram을 시맨틱 유사도 서비스(Sentence‑BERT)로 전달.
3. 유사도 > 0.85이면 기존 노드와 병합, 그렇지 않으면 임시 신뢰도 0.5 로 신규 노드 생성.

5.4 신뢰도 전파

Neo4j Cypher 로 개인화 PageRank 실행 (엣지 신뢰도를 전이 확률로 사용):

CALL algo.pageRank.stream(
   'MATCH (n) RETURN id(n) AS id',
   'MATCH (a)-[r]->(b) RETURN id(a) AS source, id(b) AS target, r.confidence AS weight',
   {iterations:20, dampingFactor:0.85}
) YIELD nodeId, score
RETURN nodeId, score ORDER BY score DESC LIMIT 10;

상위 점수를 받은 노드가 히트맵 UI에 바로 반영됩니다.

5.5 감사용 내보내기

• 사용된 서브 그래프를 JSON‑LD 로 직렬화.
• 직렬화된 문자열의 SHA‑256 해시 계산.
• 해시를 PDF 내에 삽입하고 추가 불변 원장(예: Amazon QLDB)에 저장.

이를 통해 감사인은 변조 증거가 없는 데이터를 확인할 수 있습니다.

6. 기대 효과 및 ROI

연간 약 200개의 설문을 처리하는 중간 규모 SaaS 기업이라면 $250K 이상의 인건비 절감과 거래 체결이 최대 4주 빨라지는 효과를 기대할 수 있어, 직접적인 ARR 성장으로 이어집니다.

7. 모범 사례 & 함정 회피

주요 함정

• 특정 공급업체 언어에 과적합 → 여러 공급업체 데이터를 섞어 학습.
• 프라이버시 소홀 → 저장 시 암호화, 임베딩은 비식별화.
• 설명 가능성 결여 → UI에 엣지 신뢰도와 원본 증거를 항상 표시.

8. 향후 발전 방향

1. 연합 자기 지도 학습 – 여러 기업이 원본 증거를 공유하지 않고 KG 업데이트를 공동 수행.
2. 영지식 증명 통합 – 감사인이 원본을 보지 않고도 답변 무결성을 검증.
3. 멀티모달 증거 – 스크린샷·아키텍처 다이어그램·구성 파일을 비전‑LLM 으로 처리.
4. 예측 규제 레이더 – KG 를 예측 모델에 연결해, 발표 전 다가오는 규제 변화를 사전에 알림.

이러한 확장은 컴플라이언스 KG 를 반응형에서 선제형으로 전환시켜, 보안 설문지를 전략적 인사이트의 원천으로 만들 것입니다.

결론

자기 지도형 지식 그래프 진화는 SaaS 기업이 보안 설문지를 처리하는 방식을 근본적으로 재정의합니다. 각 답변을 학습 이벤트로 전환함으로써 조직은 지속적인 컴플라이언스를 달성하고, 수동 작업을 크게 감소시키며, 감사인에게는 변조 방지형·신뢰도 가중 증거를 제공하게 됩니다.

위에서 제시한 아키텍처를 구현하면 보안팀은 스스로 적응하고, 설명하며, 비즈니스 성장에 발맞춰 확장되는 ‘생명력 있는 컴플라이언스 두뇌’를 갖게 됩니다.

참고

• 그래프를 위한 자기 지도 학습 개요 (arXiv)