<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Compliance AI on 스마트 자동화 설문지 및 규정 준수</title><link>https://blog.procurize.ai/ko/categories/compliance-ai/</link><description>Recent content in Compliance AI on 스마트 자동화 설문지 및 규정 준수</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><atom:link href="https://blog.procurize.ai/ko/categories/compliance-ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>보안 실시간 규정 준수 증거를 위한 제로 지식 증명 기반 생성 AI</title><link>https://blog.procurize.ai/ko/zero-knowledge-proof-powered-generative-ai-for-secure-real-t/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/ko/zero-knowledge-proof-powered-generative-ai-for-secure-real-t/</guid><description>&lt;h1 id="보안-실시간-규정-준수-증거를-위한-제로-지식-증명-기반-생성-ai">보안 실시간 규정 준수 증거를 위한 제로 지식 증명 기반 생성 AI&lt;/h1>
&lt;h2 id="소개">소개&lt;/h2>
&lt;p>규제 기관은 조직이 끊임없이 변화하는 표준을 충족한다는 증거를 더 빠르고 투명하게 요구하고 있습니다. 기존 규정 준수 파이프라인은 수동 증거 수집, 문서 버전 관리, 정기 감사를 기반으로 하며, 이는 느리고 오류가 발생하기 쉬우며 종종 민감한 데이터를 감사인이나 제3자 도구에 노출시킵니다.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>제로 지식 증명(ZKP) 기반 생성 AI&lt;/strong> 스택은 이러한 서사를 바꿀 수 있습니다. **검색 강화 생성(RAG)**을 암호화 증명과 결합함으로써 &lt;strong>실시간으로&lt;/strong> 규정 준수 증거를 생성하고, &lt;strong>기본 데이터를 노출하지 않고&lt;/strong> 그 정확성을 증명하며, 전체 워크플로를 감사 가능하고 불변하게 유지할 수 있습니다.&lt;/p></description></item><item><title>실시간 컴플라이언스 증거 생성을 위한 양자 보안 영지식 증명</title><link>https://blog.procurize.ai/ko/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.procurize.ai/ko/quantum-secure-zero-knowledge-proofs-for-real-time-complianc/</guid><description>&lt;h1 id="실시간-컴플라이언스-증거-생성을-위한-양자-보안-영지식-증명">실시간 컴플라이언스 증거 생성을 위한 양자 보안 영지식 증명&lt;/h1>
&lt;h2 id="소개">소개&lt;/h2>
&lt;p>기업은 &lt;a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR(일반 데이터 보호 규정)&lt;/a>, &lt;a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001(정보 보안 관리 시스템)&lt;/a> 및 산업별 표준과 같은 규정을 지속적으로 증명해야 하는 압박을 받고 있습니다. 기존 컴플라이언스 워크플로는 수동 증거 수집, 정적 인증 및 정기 감사를 기반으로 하며, 이는 시간 소모가 크고 데이터 유출 위험에 취약합니다.&lt;/p>
&lt;p>최근 &lt;strong>생성 AI&lt;/strong>의 발전으로 증거 자동 생성이 가능해졌으며, &lt;strong>영지식 증명(ZKP)&lt;/strong> 은 데이터를 노출하지 않고 주장(Claim)이 사실임을 암호학적으로 보장합니다. 그러나 대부분의 ZKP 구현(예: 타원곡선 기반 SNARKs)은 &lt;strong>양자 저항성이 없습니다&lt;/strong>. 양자 컴퓨터가 성숙해짐에 따라 오늘날 컴플라이언스 파이프라인의 암호학적 기반이 무용지물이 될 위험이 있습니다.&lt;/p></description></item></channel></rss>