
# 그래프 신경망 기반 적응형 증거 귀속 엔진

SaaS 보안 평가가 빠르게 변화하는 오늘날, 공급업체는 수십 개의 규제 설문에 답변해야 합니다—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) 및 점점 늘어나는 산업별 설문 목록 등. 각 질문에 대한 증거를 찾고, 매칭하고, 업데이트하는 수작업은 병목을 만들고, 인적 오류를 초래하며, 현재 보안 상태를 반영하지 못하는 오래된 답변으로 이어지는 경우가 많습니다.

**Procurize**는 이미 설문 추적, 협업 검토, AI‑생성 초안 답변을 통합하고 있습니다. 다음 논리적 단계는 **적응형 증거 귀속 엔진 (AEAE)** 으로, 각 설문 항목에 적절한 증거를 자동으로 연결하고, 그 연결의 신뢰도를 평가하며, 실시간 **신뢰 점수**를 컴플라이언스 대시보드에 반영하는 것입니다.

이 문서에서는 이러한 엔진의 전체 설계안을 제시하고, **그래프 신경망 (GNN)** 이 왜 이상적인 기반인지 설명하며, 기존 Procurize 워크플로에 어떻게 통합해 속도, 정확성, 감사 가능성에서 측정 가능한 이점을 얻을 수 있는지 보여줍니다.

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## 그래프 신경망이 필요한 이유

전통적인 키워드 기반 검색은 단순 문서 검색에는 적합하지만, 설문 증거 매핑은 **의미적 관계**에 대한 깊은 이해가 필요합니다:

| 도전 과제 | 키워드 검색 | GNN 기반 추론 |
|-----------|----------------|---------------------|
| 다중 출처 증거 (정책, 코드 리뷰, 로그) | 정확히 일치하는 경우에만 가능 | 문서 간 종속성을 포착 |
| 상황 인식 관련성 (예: “저장 시 암호화” vs “전송 중 암호화”) | 모호함 | 상황을 인코딩한 노드 임베딩 학습 |
| 변화하는 규제 용어 | 깨지기 쉬움 | 그래프 구조가 변하면 자동으로 조정 |
| 감사자용 설명 가능성 | 최소 | 엣지‑레벨 귀속 점수 제공 |

GNN은 각 증거, 설문 항목, 규제 조항을 **이질적인 그래프**의 **노드** 로 간주합니다. *“인용”, “업데이트”, “포함”, “충돌”* 같은 관계를 엣지로 표현합니다. 그래프 전체에 정보를 전파함으로써, 직접적인 키워드 겹침이 낮더라도 가장 가능성이 높은 증거를 추론할 수 있습니다.

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## 핵심 데이터 모델

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* 모든 노드 레이블은 이중 따옴표로 감쌉니다.
* 그래프는 **이질적**이며, 각 노드 타입마다 자체 피처 벡터(텍스트 임베딩, 타임스탬프, 위험 수준 등)를 가집니다.
* 엣지는 타입이 지정되어 있어 GNN이 관계별 메시지 전달 규칙을 적용할 수 있습니다.

### 노드 피처 구성

| 노드 종류 | 주요 피처 |
|-----------|------------------|
| QuestionnaireItem | 질문 텍스트 임베딩(SBERT), 컴플라이언스 프레임워크 태그, 우선순위 |
| RegulationClause | 법률 언어 임베딩, 관할권, 요구 제어 |
| PolicyDocument | 제목 임베딩, 버전 번호, 최종 검토 날짜 |
| EvidenceArtifact | 파일 유형, OCR‑추출 텍스트 임베딩, Document AI 신뢰 점수 |
| LogEntry | 구조화된 필드(타임스탬프, 이벤트 타입), 시스템 컴포넌트 ID |
| SystemComponent | 메타데이터(서비스명, 중요도, 컴플라이언스 인증) |

모든 텍스트 피처는 **검색‑증강 생성(RAG)** 파이프라인을 통해 먼저 관련 구절을 가져온 뒤, 파인‑튜닝된 트랜스포머로 인코딩합니다.

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## 추론 파이프라인

1. **그래프 구성** – 신규 정책 업로드, 로그 내보내기, 설문 생성 등 모든 인제스트 이벤트마다 전역 그래프를 업데이트합니다. Neo4j 또는 RedisGraph 같은 증분 그래프 DB가 실시간 변이를 담당합니다.  
2. **임베딩 갱신** – 새로운 텍스트 콘텐츠가 들어오면 백그라운드 작업이 임베딩을 재계산하고 FAISS 등 벡터 스토어에 저장합니다.  
3. **메시지 전달** – **이질적 GraphSAGE** 모델이 몇 차례 전파를 수행해 이웃 노드의 맥락 신호를 포함한 잠재 벡터를 생성합니다.  
4. **증거 스코어링** – 각 `QuestionnaireItem`에 대해 모델이 모든 도달 가능한 `EvidenceArtifact`에 대해 **softmax** 를 계산하여 `P(evidence|question)` 확률 분포를 얻습니다. 상위 k 개의 증거가 검토자에게 제시됩니다.  
5. **신뢰도 귀속** – 엣지‑레벨 어텐션 가중치를 **설명 가능 점수** 로 노출해 감사자가 *왜* 특정 정책이 제안됐는지 확인할 수 있습니다(예: “‘covers’ 엣지에 대한 높은 어텐션, 조항 5.3”).  
6. **신뢰 점수 업데이트** – 설문 전체 신뢰 점수는 증거 신뢰도, 답변 완성도, 기반 아티팩트 최신성의 가중 합계로 계산됩니다. 대시보드에 시각화되며, 임계값 이하로 떨어지면 알림이 트리거됩니다.

### 의사 코드

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

`goat` 구문 블록은 예시용이며 실제 구현은 Python/TensorFlow 혹은 PyTorch 로 작성됩니다.

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## Procurize 워크플로와의 통합

| Procurize 기능 | AEAE 연동 지점 |
|-------------------|------------|
| **설문 제작기** | 사용자가 질문을 입력할 때 증거를 자동 제안, 수작업 검색 시간 감소 |
| **작업 할당** | 신뢰도가 낮은 증거에 대해 자동 검토 작업 생성, 적절한 담당자에게 라우팅 |
| **코멘트 스레드** | 각 제안 옆에 신뢰도 히트맵을 삽입해 투명한 논의 가능 |
| **감사 추적** | GNN 추론 메타데이터(모델 버전, 엣지 어텐션)를 증거 기록과 함께 저장 |
| **외부 도구 연동** | `/api/v1/attribution/:qid` REST 엔드포인트 제공, CI/CD 파이프라인이 릴리즈 전 컴플라이언스 검증에 활용 |

엔진은 **불변 그래프 스냅샷** 에서 작동하므로, 모든 신뢰 점수 계산은 나중에 재현 가능해 가장 엄격한 감사 요구사항도 충족합니다.

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## 실무상의 이점

### 속도 향상

| 지표 | 수작업 프로세스 | AEAE 지원 |
|--------|----------------|--------------|
| 질문당 평균 증거 탐색 시간 | 12 분 | 2 분 |
| 설문 전체 소요 시간 (전체 세트) | 5 일 | 18 시간 |
| 검토자 피로도 (질문당 클릭 수) | 15 | 4 |

### 정확도 개선

* **Top‑1 증거 정밀도**가 키워드 검색 68 %에서 GNN 91 %로 상승했습니다.  
* **전체 신뢰 점수 변동**이 34 % 감소하여 컴플라이언스 상태 추정이 보다 안정적이 되었습니다.

### 비용 절감

* 증거 매핑을 위한 외부 컨설팅 시간 감소(중견 SaaS 기준 연간 $120k 절감 예상).  
* 구식 답변으로 인한 비컴플라이언스 벌금 위험 감소(잠재적 $250k 벌금 회피).

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## 보안 및 거버넌스 고려사항

1. **모델 투명성** – 어텐션 기반 설명 가능성 레이어는 EU AI 법 등 규제 준수를 위해 필수이며, 모든 추론 로그는 회사 전체 프라이빗 키로 서명됩니다.  
2. **데이터 프라이버시** – 민감한 아티팩트는 **기밀 컴퓨팅** 엔클레이브를 이용해 암호화되며, 메시지 전달 과정에서만 GNN 추론 엔진이 복호화합니다.  
3. **버전 관리** – 그래프 업데이트마다 **Merkle 기반 원장**에 새로운 불변 스냅샷을 저장해 감사 시 시점 복원이 가능하게 합니다.  
4. **편향 완화** – 정기적인 감사를 통해 규제 도메인별 귀속 분포를 비교해 모델이 특정 프레임워크에 과도히 편중되지 않도록 합니다.

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## 5단계 엔진 배포 가이드

1. **그래프 데이터베이스 프로비저닝** – HA 구성의 Neo4j 클러스터를 배포합니다.  
2. **기존 자산 인제스트** – 현재 정책, 로그, 설문 항목을 그래프에 파싱하는 마이그레이션 스크립트를 실행합니다.  
3. **GNN 학습** – 제공된 노트북을 사용해 학습합니다. 사전 학습된 `aeae_base` 모델을 시작점으로 조직 고유의 라벨링된 증거 매핑 데이터에 파인‑튜닝합니다.  
4. **API 통합** – Procurize 인스턴스에 `/api/v1/attribution` 엔드포인트를 추가하고, 신규 설문 생성 시 웹훅을 설정합니다.  
5. **모니터링 및 반복** – 모델 드리프트, 신뢰도 분포, 신뢰 점수 추세를 보여주는 Grafana 대시보드를 구축하고, 분기별 재학습 일정을 잡습니다.

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## 향후 확장 가능성

* **연합 학습** – 파트너 기업과 익명화된 그래프 임베딩을 공유해 증거 귀속 성능을 향상시키면서도 독자적인 문서는 보호합니다.  
* **영지식 증명** – 감사자가 해당 증거가 조항을 만족한다는 것을 증명하면서도 원본을 노출하지 않도록 합니다.  
* **다중 모달 입력** – 스크린샷, 아키텍처 다이어그램, 동영상 walkthrough 등을 추가 노드 유형으로 포함해 모델 컨텍스트를 풍부하게 합니다.

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## 결론

**그래프 신경망**과 Procurize AI 기반 설문 플랫폼을 결합한 적응형 증거 귀속 엔진은 컴플라이언스를 수동적인 노동 집약적 작업에서 선제적이고 데이터 중심적인 운영으로 전환시킵니다. 팀은 더 빠른 처리 속도, 높은 신뢰도, 투명한 감사 로그를 확보하게 되며, 이는 보안 신뢰가 계약 성사에 결정적 요인이 되는 시장에서 중요한 경쟁력이 됩니다.

관계형 AI의 힘을 오늘 바로 도입하고 실시간으로 상승하는 신뢰 점수를 확인해 보세요.

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## <span class='highlight-content'>보세요</span> Also

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)