이 문서는 대규모 언어 모델이 구동하는 연속 증거 저장소를 구축하기 위한 아키텍처, 데이터 파이프라인 및 모범 사례를 설명합니다. 증거 수집, 버전 관리 및 컨텍스트 기반 검색을 자동화함으로써 보안 팀은 실시간으로 설문에 답변하고 수작업을 줄이며 감사 준비된 컴플라이언스를 유지할 수 있습니다.

규제가 그 어느 때보다 빠르게 변화하는 세상에서 컴플라이언스를 유지하는 것은 움직이는 표적과 같습니다. 이 글에서는 AI 기반 규제 예측이 입법 변화를 예측하고 새로운 요구사항을 기존 증거와 자동 매핑하여 보안 설문지를 지속적으로 최신 상태로 유지하는 방법을 살펴봅니다. 컴플라이언스를 선제적인 규율로 전환함으로써 기업은 리스크를 줄이고 영업 사이클을 단축하며 보안 팀이 무한한 수동 업데이트 대신 전략적 과제에 집중할 수 있게 됩니다.

조직은 종종 컴플라이언스 문서를 최신 상태로 유지하는 데 어려움을 겪으며, 이로 인해 제어 누락 및 비용이 많이 드는 감사 지연이 발생합니다. 본 기사에서는 AI 기반 격차 분석이 SOC 2, ISO 27001, GDPR 등과 같은 프레임워크 전반에 걸쳐 누락된 제어와 증거를 자동으로 감지하고, 수동 병목 현상을 지속적인 데이터 기반 컴플라이언스 엔진으로 전환하는 방법을 설명합니다.