제로 지식 증명과 AI가 만나 보안 설문 자동화를 구현하다

소개

보안 설문, 벤더 위험 평가 및 컴플라이언스 감사는 빠르게 성장하는 SaaS 기업에게 큰 병목이 됩니다. 팀은 증거를 수집하고, 민감 데이터를 레드액션하며, 반복적인 질문에 수작업으로 답변하는 데 수많은 시간을 소비합니다. Procurize와 같은 생성 AI 플랫폼이 응답 시간을 크게 단축했지만, 여전히 원본 증거를 AI 모델에 제공하므로 데이터를 노출시키는 위험이 있습니다. 이는 규제기관이 점점 더 면밀히 검토하는 프라이버시 위험입니다.

여기에 제로 지식 증명(ZKP)—증명자가 검증자에게 기본 데이터를 전혀 공개하지 않고 명제가 참임을 설득할 수 있게 해주는 암호학 프로토콜—이 등장합니다. ZKP와 AI 기반 답변 생성을 결합하면 다음을 구현할 수 있습니다.

1. 원본 증거는 비공개 상태를 유지하면서도 AI가 증명으로부터 파생된 진술을 학습할 수 있습니다.
2. 수학적 증명을 제공해 각 생성된 답변이 최신이고 진정한 증거에서 파생됐음을 입증합니다.
3. 변조 방지 및 검증 가능한 감사 추적을 통해 기밀 문서를 노출하지 않고도 검증이 가능합니다.

이 글에서는 ZKP‑강화 설문 자동화 엔진의 아키텍처, 구현 단계 및 핵심 장점을 살펴봅니다.

핵심 개념

제로 지식 증명 기본

ZKP는 증명자 (증거를 보유한 기업)와 검증자 (감사 시스템 또는 AI 모델) 사이의 인터랙티브 혹은 비인터랙티브 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 다음 세 가지 속성을 만족합니다.

일반적인 ZKP 구성에는 **zk‑SNARKs (Succinct Non‑interactive Arguments of Knowledge)**와 **zk‑STARKs (Scalable Transparent ARguments of Knowledge)**가 있습니다. 두 방식 모두 짧은 증명을 빠르게 검증할 수 있어 실시간 워크플로에 적합합니다.

설문 자동화에서 생성 AI

생성 AI 모델(대규모 언어 모델, 검색‑보강 생성 파이프라인 등)은 다음에 강점이 있습니다.

• 비정형 증거에서 관련 사실을 추출
• 간결하고 컴플라이언스에 맞는 답변 초안 작성
• 정책 조항을 설문 항목에 매핑

하지만 원본 증거에 직접 접근해야 하는 경우가 많아 데이터 유출 위험이 존재합니다. ZKP 레이어는 AI에 원본 문서 대신 검증 가능한 진술을 제공함으로써 이를 완화합니다.

아키텍처 개요

아래는 ZKP‑AI 하이브리드 엔진의 고수준 흐름도입니다. 이해를 돕기 위해 Mermaid 구문을 사용했습니다.

  graph TD
    A["Evidence Repository (PDF, CSV, etc.)"] --> B[ZKP Prover Module]
    B --> C["Proof Generation (zk‑SNARK)"]
    C --> D["Proof Store (Immutable Ledger)"]
    D --> E[AI Answer Engine (Retrieval‑Augmented Generation)]
    E --> F["Drafted Answers (with Proof References)"]
    F --> G[Compliance Review Dashboard]
    G --> H["Final Answer Package (Answer + Proof)"]
    H --> I[Customer / Auditor Verification]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

단계별 워크플로

1. 증거 수집 – 문서가 안전 저장소에 업로드됩니다. 메타데이터(해시, 버전, 분류)가 기록됩니다.
2. 증명 생성 – 각 설문 항목마다 “문서 X에 SOC 2 Control A‑5가 요구사항 Y를 충족한다”와 같은 진술을 ZKP 증명자가 생성합니다. 증명자는 저장된 해시와 대조해 내용을 누설하지 않고 진술을 검증하는 zk‑SNARK 회로를 실행합니다.
3. 불변 증명 저장소 – 증명과 증거 집합의 Merkle 루트가 부록형 원장(예: 블록체인 기반 로그)에 기록됩니다. 이를 통해 불변성과 감사 가능성을 보장합니다.
4. AI 답변 엔진 – LLM은 추상화된 사실 번들(진술과 증명 레퍼런스)만을 받아 인간이 읽을 수 있는 답변을 작성하고, 추적성을 위해 증명 ID를 삽입합니다.
5. 검토 및 협업 – 보안, 법무, 제품 팀이 대시보드에서 초안을 검토하고, 코멘트를 남기거나 추가 증명을 요청합니다.
6. 최종 패키징 – 완료된 답변 패키지에는 자연어 응답과 검증 가능한 증명 번들이 포함됩니다. 감사자는 증명을 독립적으로 검증할 수 있으며, 원본 증거를 볼 필요가 없습니다.
7. 외부 검증 – 감사자는 가벼운 검증기(종종 웹 기반 도구)를 실행해 공개 원장과 증명을 대조함으로써 답변이 주장된 증거에서 실제로 도출됐음을 확인합니다.

ZKP 레이어 구현

1. 증명 시스템 선택

대부분 설문 워크로드에 대해서는 Groth16 기반 zk‑SNARK가 속도와 컴팩트 함 측면에서 좋은 균형을 제공합니다. 증명 생성은 전용 마이크로서비스로 오프로드할 수 있습니다.

2. 회로 정의

회로는 증명하려는 논리 조건을 인코딩합니다. 예시 SOC 2 제어에 대한 회로:

input: document_hash, control_id, requirement_hash
assert hash(document_content) == document_hash
assert control_map[control_id] == requirement_hash
output: 1 (valid)

회로는 한 번 컴파일되며, 실행 시 구체적인 입력을 받아 증명을 출력합니다.

3. 기존 증거 관리와 통합

• 문서 해시(SHA‑256)를 버전 메타데이터와 함께 저장합니다.
• 제어 매핑을 보관해 제어 식별자를 요구사항 해시와 연결합니다. 이 매핑은 변조 방지 데이터베이스(예: Cloud Spanner 감사 로그)를 사용합니다.

4. 증명 API 제공

POST /api/v1/proofs/generate
{
  "question_id": "Q-ISO27001-5.3",
  "evidence_refs": ["doc-1234", "doc-5678"]
}

응답:

{
  "proof_id": "proof-9f2b7c",
  "proof_blob": "0xdeadbeef...",
  "public_inputs": { "document_root": "0xabcd...", "statement_hash": "0x1234..." }
}

AI 엔진은 답변 초안을 작성할 때 이 API를 호출해 필요한 증명을 가져옵니다.

조직을 위한 이점

실제 사례: 클라우드‑네이티브 SaaS 벤더 조달

한 핀테크 기업은 SOC 2 Type II 설문을 완료해야 했습니다. 벤더는 ZKP‑AI 엔진을 탑재한 Procurize를 사용했습니다.

1. 문서 수집 – 최신 SOC 2 보고서와 내부 제어 로그를 업로드하고 각각 해시를 저장합니다.
2. 증명 생성 – “데이터가 저장될 때 암호화된다”는 질문에 대해, SOC 2 보고서에 암호화 정책이 존재한다는 ZKP를 생성합니다.
3. AI 초안 – LLM은 “암호화 정책 A가 존재함(증명 ID = p‑123)”이라는 진술을 받아 간결한 답변을 작성하고, 증명 ID를 포함시킵니다.
4. 감사자 검증 – 핀테크 감사자는 웹 검증기에 증명 ID를 입력해 공개 원장과 대조하고, 암호화 정책이 실제 SOC 2 보고서에 기반함을 확인합니다. 원본 문서는 전혀 노출되지 않았습니다.

전체 프로세스는 10분 미만에 완료됐으며, 기존 5‑7일에 달하던 수작업 증거 교환을 크게 단축했습니다.

최선 실천 방안 & 함정

미래 방향

• 하이브리드 ZKP‑연합 학습: 제로 지식 증명과 연합 학습을 결합해 조직 간 데이터 이동 없이 모델 정확도를 높이는 방법.
• 동적 증명 생성: 설문 언어에 맞춰 실시간으로 회로를 컴파일해 즉석에서 증명을 만들 수 있는 기술.
• 표준화된 증명 스키마: ISO, Cloud Security Alliance 등 산업 컨소시엄이 증거를 위한 공통 증명 형식을 정의하면 벤더‑고객 간 상호운용성이 크게 향상됩니다.

결론

제로 지식 증명은 증거를 비공개로 유지하면서 AI가 정확하고 컴플라이언스에 부합하는 설문 답변을 생성하도록 하는 수학적으로 검증 가능한 방법을 제공합니다. AI 워크플로에 검증 가능한 진술을 삽입함으로써 조직은:

• 다양한 규제 환경에서 데이터 비밀성을 보존
• 감사자가 답변의 진위성을 부인할 수 없게 함
• 전체 컴플라이언스 사이클을 가속화해 거래 성사와 운영 비용 절감에 기여

AI가 설문 자동화를 장악해 나가는 가운데, 프라이버시를 보호하는 암호학과 결합하는 것은 선택이 아닌 필수적인 차별화 요소가 될 것입니다.

참고 Also

• ISO/IEC 27001:2022 – Guidance on Evidence Integrity