이 글에서는 상황적 증거 종합(Contextual Evidence Synthesis, CES)이라는 새로운 AI 기반 접근 방식을 탐구합니다. CES는 정책 문서, 감사 보고서, 외부 인텔리전스 등 여러 출처에서 증거를 자동으로 수집·보강·조합하여 보안 설문에 대한 일관되고 감사 가능한 답변을 제공합니다. 지식 그래프 추론, 검색 강화 생성(RAG), 정밀 검증을 결합함으로써 CES는 실시간으로 정확한 응답을 제공하면서 컴플라이언스 팀을 위한 전체 변경 로그를 유지합니다.

연합 지식 그래프를 활용하여 AI 기반의 안전하고 감사 가능한 보안 설문 자동화를 구현하는 방법을 깊이 있게 살펴보고, 데이터 프라이버시와 출처 보존을 유지하면서 여러 조직 간 수동 작업을 감소시킵니다.

본 글에서는 각 보안 질문서 항목을 실시간으로 가장 적합한 분야 전문가(SME)에게 자동으로 전달하는 새로운 의도 기반 AI 라우팅 엔진에 대해 설명합니다. 자연어 의도 감지, 동적 지식 그래프, 마이크로서비스 오케스트레이션 레이어를 결합함으로써 조직은 병목 현상을 해소하고 답변 정확성을 향상시키며 질문서 처리 시간을 눈에 띄게 단축할 수 있습니다.

이 글에서는 동적 증거 지식 그래프와 지속적인 AI 기반 학습을 결합한 새로운 아키텍처를 살펴봅니다. 이 솔루션은 최신 정책 변경, 감사 결과, 시스템 상태와 질문서 답변을 자동으로 맞추어 수작업을 크게 줄이고 준수 보고에 대한 신뢰성을 높입니다.

이 문서는 대규모 언어 모델, 검색 강화 생성(RAG), 이벤트 기반 워크플로를 결합한 모듈식 마이크로‑서비스 기반 아키텍처를 설명합니다. 엔터프라이즈 규모의 보안 설문 자동화를 구현하기 위한 설계 원칙, 구성 요소 상호작용, 보안 고려 사항 및 실용적인 구현 단계를 다루며, 컴플라이언스 팀이 수동 작업을 줄이고 감사 가능성을 유지하도록 돕습니다.