
# 기밀 컴퓨팅 및 AI 기반 보안 설문 자동화

SaaS가 급변하는 오늘날, 보안 설문은 모든 B2B 계약의 관문이 되었습니다. SOC 2, ISO 27001, GDPR, CMMC 및 수많은 벤더‑특정 체크리스트와 같은 프레임워크의 방대한 양은 보안·법무 팀에 엄청난 수작업 부담을 안겨줍니다. Procurize는 이미 AI‑생성 답변, 실시간 협업, 통합 증거 관리로 그 부담을 크게 줄였습니다.  

그럼에도 다음 단계는 **AI 모델에 공급되는 데이터를 보호하는 것**입니다. 기업이 내부 정책, 구성 파일 또는 감사 로그를 업로드하면 그 정보는 대개 매우 민감합니다. 해당 데이터를 일반 클라우드 환경에서 AI 서비스가 처리한다면 내부자 위협, 잘못된 구성 또는 정교한 외부 공격에 노출될 위험이 있습니다.

**기밀 컴퓨팅**—하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE) 안에서 코드를 실행하는 방식—은 *처리 중에도* 데이터를 암호화된 상태로 유지하는 방법을 제공합니다. TE​​E와 Procurize의 생성형 AI 파이프라인을 결합하면 **엔드‑투‑엔드 암호화 설문 자동화**를 구현할 수 있어 속도와 보안 요구를 동시에 만족합니다.

아래에서는 이 새로운 기능의 기술적 토대, 워크플로 통합, 컴플라이언스 혜택 및 로드맵을 자세히 살펴봅니다.

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## 1. 설문 자동화에 기밀 컴퓨팅이 중요한 이유

| 위협 벡터 | 전통 AI 파이프라인 | 기밀 컴퓨팅 완화 |
|-----------|--------------------|-------------------|
| **정지 데이터** | 파일은 암호화되어 저장되지만 처리 시 복호화됩니다. | 데이터는 디스크에 암호화된 상태로 유지되며, 복호화는 엔클레이브 내부에서만 이루어집니다. |
| **전송 중 데이터** | TLS가 네트워크 트래픽을 보호하지만 처리 노드는 노출됩니다. | 엔클레이브 간 통신은 인증된 채널을 사용하여 중간자 공격을 방지합니다. |
| **내부자 접근** | 클라우드 운영자는 추론 중 평문에 접근할 수 있습니다. | 운영자는 암호문만 볼 수 있으며, 엔클레이브는 평문을 호스트 OS와 격리합니다. |
| **모델 유출** | 모델 가중치가 메모리에서 추출될 수 있습니다. | 모델과 데이터가 엔클레이브 내에 함께 존재하며, 메모리는 TEE 외부에서 암호화됩니다. |
| **감사 가능성** | 로그가 조작되거나 불완전할 수 있습니다. | 엔클레이브는 각 추론 단계에 대한 암호학적으로 서명된 증명을 생성합니다. |

그 결과는 **제로 트러스트 처리 레이어**가 됩니다: 인프라가 손상되더라도 민감한 내용은 보호된 메모리 영역을 떠나지 않습니다.

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## 2. 아키텍처 개요

아래는 Procurize의 기밀 AI 파이프라인이 어떻게 구성되는지를 보여주는 고수준 다이어그램입니다. 모든 노드 라벨은 요구사항에 따라 큰따옴표로 감쌌습니다.

```mermaid
graph TD
    A["사용자가 증거( PDF, JSON 등) 업로드"] --> B["클라이언트 측 암호화 (AES‑256‑GCM)"]
    B --> C["Procurize 오브젝트 스토어에 안전하게 업로드"]
    C --> D["인증된 TEE 인스턴스 (Intel SGX / AMD SEV)"]
    D --> E["엔클레이브 내부 복호화"]
    E --> F["전처리: OCR, 스키마 추출"]
    F --> G["생성 AI 추론 (RAG + LLM)"]
    G --> H["답변 합성 및 증거 연결"]
    H --> I["엔클레이브 서명 응답 패키지"]
    I --> J["요청자에게 암호화된 전달"]
    J --> K["불변 원장에 저장된 감사 로그"]
```

### 핵심 구성 요소

| 구성 요소 | 역할 |
|-----------|------|
| **클라이언트 측 암호화** | 데이터를 명확한 텍스트로 전송하지 않도록 보장합니다. |
| **오브젝트 스토어** | 암호화된 블롭을 보관하며 클라우드 제공자는 이를 읽을 수 없습니다. |
| **인증된 TEE** | 원격 인증을 통해 엔클레이브 내부 코드 해시가 알려진 값과 일치함을 검증합니다. |
| **전처리 엔진** | OCR 및 스키마 추출을 엔클레이브 내에서 수행해 원시 콘텐츠를 보호합니다. |
| **RAG + LLM** | 정책 조각을 검색하고 자연어 답변을 생성하는 검색 보강 생성 모델입니다. |
| **서명된 응답 패키지** | AI‑생성 답변, 증거 포인터 및 엔클레이브 실행 증명이 포함됩니다. |
| **불변 감사 원장** | 규제 컴플라이언스와 포렌식 분석을 위한 블록체인 또는 append‑only 로그입니다. |

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## 3. 엔드‑투‑엔드 워크플로

1. **보안 인제스트**  
   - 사용자는 로컬에서 파일을 AES‑256‑GCM 등으로 암호화합니다.  
   - 암호화 키는 Procurize의 공개 인증 키로 감싸서 업로드와 함께 전송됩니다.

2. **원격 인증**  
   - 복호화 전에 클라이언트는 TEE에 인증 보고서를 요청합니다.  
   - 보고서에는 엔클레이브 코드 해시와 하드웨어 루트‑오브‑트러스트가 서명한 논스가 포함됩니다.  
   - 클라이언트가 보고서를 검증한 뒤에만 감싼 복호화 키를 전송합니다.

3. **기밀 전처리**  
   - 엔클레이브 내부에서 암호화된 아티팩트를 복호화합니다.  
   - PDF에서는 OCR이 텍스트를 추출하고, JSON/YAML에서는 스키마를 파싱합니다.  
   - 모든 중간 산출물은 보호된 메모리에 머무릅니다.

4. **보안 검색‑보강 생성**  
   - LLM(예: fine‑tuned Claude 또는 Llama)은 엔클레이브 내에 저장된 암호화된 모델 번들을 로드합니다.  
   - 검색 컴포넌트는 암호화된 벡터 스토어에서 인덱싱된 정책 조각을 조회합니다.  
   - LLM은 답변을 합성하고 증거를 참조하며 신뢰도 점수를 산출합니다.

5. **인증된 출력**  
   - 최종 답변 패키지는 엔클레이브의 개인키로 서명됩니다.  
   - 서명은 감사인이 엔클레이브 공개키로 검증함으로써, 해당 답변이 신뢰된 환경에서 생성되었음을 입증합니다.

6. **전달 및 감사**  
   - 패키지는 요청자의 공개키로 다시 암호화되어 전송됩니다.  
   - 패키지 해시와 인증 보고서는 불변 원장(예: Hyperledger Fabric)에 기록되어 향후 컴플라이언스 확인에 활용됩니다.

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## 4. 컴플라이언스 혜택

| 규정 | 기밀 AI가 제공하는 이점 |
|------|------------------------|
| **SOC 2 (보안 원칙)** | ‘사용 중 암호화된 데이터’를 입증하고 변조 방지 로그를 제공합니다. |
| **ISO 27001 (A.12.3)** | 처리 중 기밀 데이터를 보호하여 ‘암호 제어’를 충족합니다. |
| **GDPR 제32조** | 데이터 기밀성 및 무결성을 위한 최첨단 보안 조치를 구현합니다. |
| **CMMC 레벨 3** | 강화된 엔클레이브 내에서 ‘제어되지 않은 비밀 정보(CUI) 처리’를 지원합니다. |

또한 서명된 인증서는 **실시간 증거** 역할을 하여 별도의 스크린샷이나 수동 로그 추출 없이도 감사인에게 즉시 제공될 수 있습니다.

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## 5. 성능 고려사항

TEE 내에서 AI 모델을 실행하면 일부 오버헤드가 발생합니다.

| 지표 | 기존 클라우드 | 기밀 컴퓨팅 |
|------|--------------|-------------|
| **지연 시간 (설문당 평균)** | 2–4 초 | 3–6 초 |
| **처리량 (qps)** | 150 qps | 80 qps |
| **메모리 사용량** | 16 GB (제한 없음) | 8 GB (엔클레이브 제한) |

Procurize는 다음 방법으로 영향을 완화합니다.

* **모델 압축**: 엔클레이브 실행에 최적화된 경량 LLM 변형 사용.  
* **배치 추론**: 여러 질문 컨텍스트를 하나의 배치로 처리해 호출당 비용 절감.  
* **수평 엔클레이브 스케일링**: 로드밸런서 뒤에 다수의 SGX 인스턴스를 배치.

실제로 대부분의 보안 설문 답변은 1분 이내에 완료되어 영업 사이클에 충분히 맞습니다.

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## 6. 실제 사례 연구: FinTechCo

**배경**  
FinTechCo는 거래 로그와 암호화 키를 다루며 내부 정책을 SaaS AI 서비스에 업로드하는 데 큰 부담을 느꼈습니다.

**솔루션**  
FinTechCo는 Procurize의 기밀 파이프라인을 도입하고, SOC 2 고위험 설문 3건에 대해 파일럿을 진행했습니다.

**성과**

| KPI | 기밀 AI 적용 전 | 기밀 AI 적용 후 |
|-----|----------------|-----------------|
| **평균 응답 시간** | 45분 (수동) | 55초 (자동) |
| **데이터 노출 사고** | 2건 (내부) | 0 |
| **감사 준비 노력** | 감사당 12시간 | 1시간 (자동 생성 증명) |
| **이해관계자 신뢰도 (NPS)** | 48 | 84 |

서명된 인증서는 내부 감사인과 외부 규제기관 모두를 만족시켜 추가 데이터 처리 계약이 필요 없게 되었습니다.

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## 7. 배포자를 위한 보안 베스트 프랙티스

1. **암호화 키 정기 교체** – 키 관리 서비스(KMS)를 활용해 업로드 키를 30일마다 교체합니다.  
2. **인증 체인 검증** – 엔클레이브 업데이트 시 원격 인증 검증을 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.  
3. **불변 원장 백업** – 감사 원장을 쓰기 전용 버킷에 주기적으로 스냅샷합니다.  
4. **엔클레이브 상태 모니터링** – TPM 기반 메트릭을 사용해 롤백이나 펌웨어 이상을 감지합니다.  
5. **모델 번들 보안 패치** – 새 LLM 버전은 서명된 모델 번들로 배포하며, 엔클레이브는 로드 전에 서명을 검증합니다.

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## 8. 로드맵

| 분기 | 마일스톤 |
|------|----------|
| **2026 Q1** | AMD SEV‑SNP 엔클레이브 지원, 하드웨어 호환성 확대 |
| **2026 Q2** | 다자간 계산(MPC) 통합으로 조직 간 증거 공유 시 원본 데이터 노출 없이 협업 가능 |
| **2026 Q3** | 영지식 증명(ZKP) 생성으로 “내가 준수 정책을 보유하고 있다”를 정책 텍스트 노출 없이 증명 |
| **2026 Q4** | 실시간 대기열 깊이에 따라 자동으로 엔클레이브 풀을 확장하는 Kubernetes + SGX 디바이스 플러그인 구현 |

이러한 향후 기능은 Procurize가 **AI 효율성과 암호화된 기밀성을 동시에 보장하는 유일한 플랫폼**이 되도록 할 것입니다.

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## 9. 시작하기

1. **기밀 컴퓨팅 체험**을 Procurize 영업 담당자에게 요청합니다.  
2. **클라이언트 측 암호화 도구**(크로스‑플랫폼 CLI)를 설치합니다.  
3. **첫 번째 증거 번들을 업로드**하고, 대시보드에서 인증 상태가 초록색인지 확인합니다.  
4. **테스트 설문 실행**—시스템은 서명된 답변 패키지를 반환하며, UI에 제공된 공개키로 검증할 수 있습니다.  

자세한 단계별 가이드는 *Secure AI Pipelines → Confidential Computing Guide* 섹션을 참고하십시오.

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## 10. 결론

기밀 컴퓨팅은 AI 기반 컴플라이언스의 신뢰 모델을 근본적으로 바꿉니다. 민감한 정책 문서와 감사 로그가 암호화된 엔클레이브를 떠나지 않도록 보장함으로써, Procurize는 조직에 **검증 가능한 보안, 감사 가능, 그리고 번개 같은 속도**를 제공합니다. TE​​E, RAG‑구동 LLM, 불변 감사 로그가 결합된 이 시너지 효과는 수작업 부담을 대폭 줄일 뿐 아니라 가장 엄격한 규제 요구도 충족하므로, 오늘날 경쟁이 치열한 B2B 시장에서 결정적인 경쟁 우위를 제공합니다.