이 글은 정책‑as‑code와 대형 언어 모델 간의 시너지를 설명하며, 자동 생성된 준수 코드가 보안 설문 응답을 효율화하고 수작업을 줄이며 감사 수준의 정확성을 유지하는 방법을 보여줍니다.

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.

이 글은 AI 기반 보안 질문서 자동화 맥락에서 폐쇄 루프 학습 개념을 설명합니다. 각 답변이 피드백 원천이 되어 보안 정책을 정제하고, 증거 저장소를 업데이트하며, 궁극적으로 조직 전체의 보안 태세를 강화하고 컴플라이언스 노력을 절감하는 방식을 보여줍니다.