다중 테넌트 설문 자동화를 위한 제로 트러스트 연합 지식 그래프

소개

보안 및 규정 준수 설문은 SaaS 공급업체에게 지속적인 병목 현상입니다. 각 공급업체는 SOC 2, ISO 27001, GDPR 및 산업별 표준을 아우르는 수백 개의 질문에 답해야 합니다. 증거를 찾아내고, 그 관련성을 검증하며, 각 고객에 맞게 답변을 맞추는 수작업은 빠르게 비용 센터가 됩니다.

연합 지식 그래프(FKG)—증거, 정책 및 제어를 스키마‑풍부하게 표현한 분산형 그래프—는 이 병목을 해소할 방법을 제공합니다. 제로 트러스트 보안과 결합하면, FKG는 다른 테넌트의 데이터를 절대 노출시키지 않으면서 다수의 테넌트(다른 사업부, 자회사 또는 파트너 조직)를 안전하게 지원할 수 있습니다. 결과적으로 다음과 같은 다중 테넌트, AI‑구동 설문 자동화 엔진이 탄생합니다:

• Aggregates 증거를 다양한 저장소(Git, 클라우드 스토리지, CMDB)에서 수집합니다.
• Enforces 노드와 엣지 수준의 엄격한 접근 정책(제로 트러스트)을 적용합니다.
• Orchestrates RAG(Retrieval‑Augmented Generation)를 통해 테넌트가 허용한 지식만을 사용해 AI‑생성 답변을 제공합니다.
• Tracks 변경 내역을 불변 원장에 기록하여 증거와 감사 가능성을 보장합니다.

이 글에서는 Procurize AI 플랫폼 위에 이러한 시스템을 구축하기 위한 아키텍처, 데이터 흐름 및 구현 단계를 깊이 있게 살펴봅니다.

1. 핵심 개념

2. 아키텍처 개요

아래는 주요 구성 요소와 상호 작용을 보여주는 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

  graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User

다이어그램에서 얻을 수 있는 핵심 포인트

1. 테넌트 격리 – 각 테넌트는 자체 Policy Store와 Evidence Nodes를 운영하되, Access Control Engine이 교차 테넌트 요청을 중재합니다.
2. 연합 그래프 – FK 노드는 스키마 메타데이터만 집계하고 원시 증거는 암호화된 채 사일로에 유지됩니다.
3. 제로‑트러스트 검사 – 모든 접근 요청은 Access Control Engine을 통과하며, 역할·디바이스 상태·요청 목적 등을 평가합니다.
4. AI 통합 – RAG는 테넌트가 권한을 가진 증거만을 가져와 LLM에 전달해 답변을 합성합니다.
5. 감사 가능성 – 모든 검색·생성 이벤트는 Immutable Ledger에 기록되어 감사인에게 검증 가능한 로그를 제공합니다.

3. 데이터 모델

3.1 통합 스키마

모든 엔터티는 속성 그래프(예: Neo4j 또는 JanusGraph)로 저장되며 GraphQL‑호환 API를 통해 노출됩니다.

3.2 제로‑트러스트 정책 언어

세밀한 규칙을 표현하는 경량 DSL 예시:

allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;

이 규칙들은 Access Control Engine에서 실시간 정책으로 컴파일됩니다.

4. 워크플로우: 질문 → 답변

1. 질문 수집 – 보안 리뷰어가 설문(PDF, CSV 또는 API JSON)을 업로드하면 Procurize가 이를 개별 질문으로 파싱하고 각 질문을 하나 이상의 프레임워크 컨트롤에 매핑합니다.

2. 컨트롤‑증거 매핑 – 시스템은 요청 테넌트에 속한 증거 노드와 컨트롤을 연결하는 엣지를 FKG에서 조회합니다.

3. 제로‑트러스트 인증 – 증거를 가져오기 전, Access Control Engine이 사용자·디바이스·위치·시간 등 컨텍스트를 검증합니다.

4. 증거 검색 – 인증된 증거가 RAG 모듈로 스트리밍됩니다. RAG는 하이브리드 TF‑IDF + 임베딩 유사도 모델을 사용해 관련성을 순위 매깁니다.

5. LLM 생성 – LLM은 질문, 검색된 증거, 그리고 “제조된 내용 없음”을 강제하는 프롬프트 템플릿을 받습니다. 예시 프롬프트:

   당신은 {tenant_name}의 규정 준수 전문가입니다. 제공된 증거만을 사용해 다음 보안 설문 항목에 답하십시오. 허위 정보를 만들지 마세요.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   

6. 답변 검토·협업 – 생성된 답변은 Procurize 실시간 협업 UI에 나타나며, 주제 전문가가 댓글을 달거나, 수정하거나, 승인을 할 수 있습니다.

7. 감사 로그 – 각 검색, 생성, 편집 이벤트는 암호화 해시와 함께 Immutable Ledger에 추가되어 증거 버전과 연결됩니다.

5. 보안 보증

6. Procurize에서 구현 단계

1. 테넌트 그래프 노드 설정

   • 테넌트당 별도 Neo4j 인스턴스를 배포하거나, 행 수준 보안을 활용한 다중 테넌트 DB를 사용합니다.
   • 기존 정책 문서와 증거를 Procurize의 import 파이프라인으로 로드합니다.

2. 제로‑트러스트 규칙 정의

   • Procurize 정책 편집기에서 DSL 규칙을 작성합니다.
   • 디바이스 자세(MDM, 엔드포인트 탐지)와 연계해 동적 위험 점수를 활성화합니다.

3. 연합 동기화 구성

   • procurize-fkg-sync 마이크로서비스를 설치합니다.
   • 스키마 업데이트는 공유 스키마 레지스트리에 게시하고, 데이터는 암호화된 상태로 유지합니다.

4. RAG 파이프라인 통합

   • procurize-rag 컨테이너(벡터 스토어·Elasticsearch·Fine‑tuned LLM 포함)를 배포합니다.
   • RAG 엔드포인트를 FKG GraphQL API와 연결합니다.

5. 불변 원장 활성화

   • procurize-ledger 모듈(Hyperledger Fabric 또는 경량 Append‑Only Log)을 활성화합니다.
   • 규정 요구에 맞게 보존 정책(예: 7년 감사 기록)을 설정합니다.

6. 협업 UI 활성화

   • 실시간 협업 기능을 켭니다.
   • 역할 기반 뷰 권한(리뷰어, 승인자, 감사인)을 정의합니다.

7. 파일럿 실행

   • SOC 2 Type II와 같은 고빈도 설문을 선택하고 다음 지표를 측정합니다:
     • 처리 시간 (기존 대비 감소): 질문당 < 1 초 응답.
     • 정확도 (감사 통과 비율): 자동 생성 답변 중 감사인이 승인한 비율.
     • 비용 절감 (FTE 시간 절감): 수작업 대비 80 % 이상 절감.

7. 이점 요약

8. 향후 확장 방향

1. 연합 학습을 통한 LLM 미세조정 – 각 테넌트는 원시 데이터를 노출하지 않고 익명화된 그래디언트 업데이트만 제공해 도메인 특화 LLM을 공동 향상시킬 수 있습니다.
2. 정책‑as‑Code 자동 생성 – Terraform·Pulumi 모듈을 자동으로 생성해 동일한 제로‑트러스트 정책을 클라우드 인프라에 적용합니다.
3. Explainable AI 오버레이 – UI에서 증거 → 프롬프트 → 답변 흐름을 Mermaid 시퀀스 다이어그램으로 시각화합니다.
4. Zero‑Knowledge Proof 통합 – 감사인에게는 특정 컨트롤이 만족됨을 증명하면서도 실제 증거를 노출하지 않는 ZKP를 적용합니다.

결론

제로‑트러스트 연합 지식 그래프는 보안 설문 관리라는 복잡하고 사일로화된 작업을 안전하고 협업 가능한 AI‑강화 워크플로로 혁신합니다. 테넌트 격리된 그래프, 세밀한 접근 정책, Retrieval‑Augmented Generation, 그리고 불변 감사 로그를 결합함으로써 조직은 빠르고 정확하며 규정 준수에 대한 완전한 신뢰를 갖고 설문에 대응할 수 있습니다.

Procurize AI 플랫폼 위에 이 아키텍처를 구현하면 기존의 데이터 수집 파이프라인·협업 도구·보안 프리미티브를 그대로 활용하면서도, 보안 팀이 반복 작업 대신 전략적 리스크 관리에 집중할 수 있게 됩니다.

컴플라이언스의 미래는 연합화, 신뢰성, 그리고 지능화된 것입니다. 오늘 바로 도입해 감사인·파트너·규제기관을 앞서 나가세요.