
# AI 기반 실시간 증거 귀속 원장: 보안 공급업체 설문지

## 소개  

보안 설문지와 컴플라이언스 감사는 SaaS 공급업체에게 끊임없는 마찰 요소입니다. 팀은 적절한 정책을 찾고, PDF를 업로드하고, 증거를 수동으로 교차 검증하는 데 수많은 시간을 소비합니다. Procurize와 같은 플랫폼이 설문지를 중앙화하더라도, 여전히 핵심적인 사각지대가 남아 있습니다: **출처(프루버넌스)**.  

누가 증거를 만들었나요? 언제 마지막으로 업데이트 되었나요? 기반 제어가 변경되었나요? 불변의 실시간 기록이 없으면 감사자는 여전히 “출처 증명”을 요구하게 되고, 검토 주기가 늦어지며 오래되거나 위조된 문서 위험이 증가합니다.  

이때 **AI‑Driven Real‑Time Evidence Attribution Ledger (RTEAL)**—암호학적으로 고정된 지식 그래프와 실시간으로 모든 증거 상호작용을 기록하는 시스템—이 등장합니다. 대형 언어 모델(LLM) 기반 증거 추출, 그래프 신경망(GNN) 컨텍스트 매핑, 블록체인 스타일의 append‑only 로그를 결합하여 RTEAL은 다음을 제공합니다:

* **즉시 귀속** – 모든 답변이 정확한 정책 조항, 버전, 작성자와 연결됩니다.  
* **불변 감사 로그** – 변조 방지 로그가 증거가 감지 없이 변경될 수 없음을 보장합니다.  
* **동적 유효성 검사** – AI가 정책 변화를 감시하고 답변이 오래되기 전에 담당자에게 알립니다.  
* **원활한 통합** – 티켓팅 도구, CI/CD 파이프라인, 문서 저장소와의 커넥터가 원장을 자동으로 최신 상태로 유지합니다.  

본 문서는 기술적 기반, 실제 구현 단계, 그리고 현대 컴플라이언스 플랫폼에 RTEAL을 도입했을 때 측정 가능한 비즈니스 영향을 순차적으로 살펴봅니다.

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## 1. 아키텍처 개요  

아래는 RTEAL 생태계의 고수준 Mermaid 다이어그램입니다. 데이터 흐름, AI 구성 요소, 그리고 불변 원장을 강조합니다.

```mermaid
graph LR
    subgraph "User Interaction"
        UI["\"Compliance UI\""] -->|Submit Answer| ROUTER["\"AI Routing Engine\""]
    end

    subgraph "AI Core"
        ROUTER -->|Select Task| EXTRACTOR["\"Document AI Extractor\""]
        ROUTER -->|Select Task| CLASSIFIER["\"Control Classifier (GNN)\""]
        EXTRACTOR -->|Extracted Evidence| ATTRIB["\"Evidence Attributor\""]
        CLASSIFIER -->|Contextual Mapping| ATTRIB
    end

    subgraph "Ledger Layer"
        ATTRIB -->|Create Attribution Record| LEDGER["\"Append‑Only Ledger (Merkle Tree)\""]
        LEDGER -->|Proof of Integrity| VERIFY["\"Verifier Service\""]
    end

    subgraph "Ops Integration"
        LEDGER -->|Event Stream| NOTIFIER["\"Webhook Notifier\""]
        NOTIFIER -->|Trigger| CI_CD["\"CI/CD Policy Sync\""]
        NOTIFIER -->|Trigger| TICKETING["\"Ticketing System\""]
    end

    style UI fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style LEDGER fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style VERIFY fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**주요 구성 요소 설명**

| 구성 요소 | 역할 |
|-----------|------|
| **AI Routing Engine** | 질문 유형과 위험 점수에 따라 새 설문 답변이 추출, 분류 혹은 두 작업 모두가 필요한지 판단합니다. |
| **Document AI Extractor** | OCR + 다중모달 LLM을 활용해 정책 문서, 계약서, 그리고 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) 보고서에서 텍스트, 표, 이미지를 추출합니다. |
| **Control Classifier (GNN)** | 추출된 조각을 **Control Knowledge Graph (CKG)**와 매핑합니다. CKG는 표준([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), SOC 2, [GDPR](https://gdpr.eu/))을 노드와 엣지로 표현합니다. |
| **Evidence Attributor** | 답변 ↔ 정책 조항 ↔ 버전 ↔ 작성자 ↔ 타임스탬프를 연결하는 **레코드**를 생성하고 개인 키로 서명합니다. |
| **Append‑Only Ledger** | 레코드를 Merkle‑tree 구조에 저장합니다. 새 leaf가 추가될 때마다 root hash가 업데이트되어 빠른 포함 증명이 가능합니다. |
| **Verifier Service** | 감사자를 위한 암호 검증 서비스를 제공하며, 간단한 API `GET /proof/{record-id}` 를 노출합니다. |
| **Ops Integration** | 원장 이벤트를 CI/CD 파이프라인에 스트리밍해 자동 정책 동기화와 티켓팅 시스템을 통한 리메디에이션 알림을 수행합니다. |

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## 2. 데이터 모델 – 증거 귀속 레코드  

**Evidence Attribution Record (EAR)**는 답변의 전체 출처를 포착하는 JSON 객체이며, 감사 가능성을 유지하면서 원장을 가볍게 유지하도록 설계되었습니다.

```json
{
  "record_id": "sha256:3f9c8e7d...",
  "question_id": "Q-SEC-0123",
  "answer_hash": "sha256:a1b2c3d4...",
  "evidence": {
    "source_doc_id": "DOC-ISO27001-2023",
    "clause_id": "5.1.2",
    "version": "v2.4",
    "author_id": "USR-456",
    "extraction_method": "multimodal-llm",
    "extracted_text_snippet": "Encryption at rest is enforced..."
  },
  "timestamp": "2025-11-25T14:32:09Z",
  "signature": "ed25519:7b9c..."
}
```

* `answer_hash`는 답변 내용을 변조로부터 보호하면서 원장 크기를 최소화합니다.  
* `signature`는 플랫폼의 개인 키로 생성되며, 감사자는 공개 키 레지스트리에 저장된 키로 검증합니다.  
* `extracted_text_snippet`은 사람이 읽을 수 있는 증거로, 빠른 수동 검증에 유용합니다.  

정책 문서가 업데이트되면 **Control Knowledge Graph** 버전이 증가하고, 영향을 받는 설문 답변에 대해 새로운 EAR가 생성됩니다. 시스템은 자동으로 오래된 레코드를 표시하고 리메디에이션 워크플로를 시작합니다.

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## 3. AI 기반 증거 추출 및 분류  

### 3.1 다중모달 LLM 추출  

전통 OCR 파이프라인은 표, 삽입된 다이어그램, 코드 스니펫을 처리하는 데 한계가 있습니다. RTEAL은 **다중모달 LLM**(예: Claude‑3.5‑Sonnet with Vision)을 활용해:

1. 레이아웃 요소(표, 글머리표)를 감지하고  
2. 구조화된 데이터(예: “Retention period: 90 days”)를 추출하며  
3. 인간이 바로 인덱싱할 수 있는 간결한 의미 요약을 생성합니다.  

LLM은 몇 개의 샷으로 구성된 프롬프트 튜닝 데이터셋(정책 문서에 흔히 등장하는 3 k 조항)으로 학습되어 검증 셋에서 92 % 이상의 F1 점수를 기록했습니다.

### 3.2 컨텍스트 매핑을 위한 그래프 신경망  

추출 후, 스니펫은 **Sentence‑Transformer**로 임베딩되고 **그래프 신경망 (GNN)**에 전달됩니다. GNN은 Control Knowledge Graph 위에서 작동하며 각 후보 조항 노드에 점수를 부여해 최적 매치를 선택합니다. 이 과정은 다음을 통해 향상됩니다:

* **엣지 어텐션** – 모델은 “Data Encryption” 노드가 “Access Control” 노드와 강하게 연결된다는 것을 학습해 모호성을 해소합니다.  
* **Few‑shot 적응** – 새로운 규제 프레임워크(예: [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai))가 추가될 때, 모델은 몇 개의 라벨링된 매핑만으로 빠르게 적용됩니다.

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## 4. 불변 원장 구현  

### 4.1 머클 트리 구조  

각 EAR는 **이진 머클 트리**의 leaf가 됩니다. 루트 해시(`root_hash`)는 매일 **불변 객체 저장소**(예: Amazon S3 Object Lock) 에 게시되며, 필요 시 공개 블록체인(Ethereum L2)에 앵커링해 신뢰성을 강화합니다.

* 포함 증명 크기: 약 200 바이트  
* 검증 지연시간: 경량 검증 마이크로서비스를 사용해 10 ms 미만  

### 4.2 암호 서명  

플랫폼은 **Ed25519** 키 쌍을 보유합니다. 각 EAR는 삽입 전에 서명됩니다. 공개 키는 연간 **키 회전 정책**에 따라 교체되며, 회전 정보 자체도 원장에 기록돼 전방 비밀성을 보장합니다.

### 4.3 감사 API  

감사자는 다음과 같이 원장을 조회할 수 있습니다.

```
GET /ledger/records/{record_id}
GET /ledger/proof/{record_id}
GET /ledger/root?date=2025-11-25
```

응답에는 EAR, 서명, 그리고 요청한 날짜의 루트 해시와 레코드가 포함된 머클 증명이 포함됩니다.

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## 5. 기존 워크플로와의 통합  

| 통합 포인트 | RTEAL이 제공하는 이점 |
|------------|--------------------------|
| **티켓팅 (Jira, ServiceNow)** | 정책 버전이 변경될 때 웹훅이 생성되어 영향을 받는 EAR에 연결된 티켓을 자동으로 생성합니다. |
| **CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)** | 새 정책 문서가 머지되면 파이프라인이 추출기를 실행하고 원장을 자동 업데이트합니다. |
| **문서 저장소 (SharePoint, Confluence)** | 커넥터가 파일 업데이트를 감시하고 새로운 파일 해시를 원장에 푸시합니다. |
| **보안 검토 플랫폼** | 감사자는 “증거 검증” 버튼을 클릭해 검증 API를 호출, 즉시 증거의 진위와 무결성을 확인할 수 있습니다. |

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## 6. 비즈니스 영향  

중견 SaaS 기업(≈ 250명) 파일럿 결과, 6개월 동안 다음과 같은 개선을 확인했습니다.

| 지표 | RTEAL 도입 전 | RTEAL 도입 후 | 개선율 |
|------|--------------|--------------|--------|
| 평균 설문 처리 시간 | 12 일 | 4 일 | **‑66 %** |
| 감사자의 “출처 증명” 요청 건수 | 분기당 38건 | 분기당 5건 | **‑87 %** |
| 정책 변동 인시던트(오래된 증거) | 분기당 9건 | 분기당 1건 | **‑89 %** |
| 컴플라이언스 팀 인력(FTE) | 5명 | 3.5명 (40 % 절감) | **‑30 %** |
| 감사 발견 심각도(평균) | Medium | Low | **‑50 %** |

투자수익률(ROI)은 주로 수작업 감소와 거래 성사 속도 향상 덕분에 3개월 내에 회수되었습니다.

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## 7. 구현 로드맵  

1. **Phase 1 – Foundations**  
   * 핵심 프레임워크(ISO 27001, SOC 2, GDPR)를 위한 Control Knowledge Graph 구축  
   * 머클‑트리 원장 서비스와 키 관리 설정  

2. **Phase 2 – AI Enablement**  
   * 내부 정책 데이터(≈ 2 TB)로 다중모달 LLM 학습  
   * 라벨링된 매핑 데이터셋(≈ 5 k 쌍)으로 GNN 미세조정  

3. **Phase 3 – Integration**  
   * 기존 문서 저장소와 티켓팅 도구용 커넥터 개발  
   * 감사자를 위한 검증 API 공개  

4. **Phase 4 – Governance**  
   * **출처 거버넌스 위원회** 설립해 보존, 회전, 접근 정책 정의  
   * 원장 서비스에 대한 정기 제3자 보안 감사 수행  

5. **Phase 5 – Continuous Improvement**  
   * 감사자가 잘못된 매핑을 표시하면 시스템이 이를 학습 데이터에 추가해 GNN을 분기별 재학습  
   * 새로운 규제(예: AI Act, Data‑Privacy‑by‑Design) 확대 적용  

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## 8. 미래 방향  

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – 감사자는 증거의 실제 내용을 노출하지 않고도 진위를 검증할 수 있어 기밀성을 강화합니다.  
* **Federated Knowledge Graphs** – 여러 조직이 익명화된 정책 구조에 대한 읽기 전용 뷰를 공유해 산업 전반의 표준화를 촉진합니다.  
* **Predictive Drift Detection** – 시계열 모델이 제어가 언제 구식이 될지 예측해 설문이 도착하기 전에 사전 업데이트를 유도합니다.  

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## 9. 결론  

**AI‑Driven Real‑Time Evidence Attribution Ledger**는 보안 설문 자동화에서 오랫동안 존재해 온 출처 문제를 해결합니다. 고급 LLM 추출, GNN 기반 컨텍스트 매핑, 암호학적 불변 로그를 결합함으로써 조직은 다음을 얻습니다:

* **속도** – 답변이 몇 분 안에 생성·검증됩니다.  
* **신뢰** – 감사자는 수작업 추적 없이 변조 방지 증명을 바로 받을 수 있습니다.  
* **컴플라이언스** – 지속적인 변동 감시가 규제와의 정합성을 유지하게 합니다.  

RTEAL을 도입하면 컴플라이언스 기능이 병목이 아닌 전략적 강점으로 전환되어 파트너 온보딩이 가속화되고 운영 비용이 절감되며 고객이 요구하는 보안 자세가 강화됩니다.

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## 참고  

- [Graph Neural Networks for Knowledge Graph Mapping – State of the Art](https://arxiv.org/abs/2305.01478)