
# LLM과 실시간 위험 컨텍스트를 활용한 동적 정책 합성

**초록** – 공급업체 보안 설문지는 SaaS 기업에게 널리 알려진 병목 현상입니다. 기존의 정적 저장소는 정책을 시간에 고정시켜 새로운 위험 신호가 나타날 때마다 팀이 답변을 수동으로 수정하도록 강요합니다. 이 글에서는 *동적 정책 합성* (DPS)이라는 청사진을 소개합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM), 연속 위험 텔레메트리, 그리고 이벤트 기반 오케스트레이션 레이어를 결합해 최신 상황에 맞는 컨텍스트 인식 답변을 실시간으로 생성합니다. 읽고 나면 핵심 구성 요소, 데이터 흐름, 그리고 Procurize 플랫폼 위에 DPS를 구현하는 실용적인 단계들을 이해하게 될 것입니다.

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## 1. 정적 정책 라이브러리가 현대 감사를 실패하게 하는 이유

1. **변경 지연** – 서드파티 구성 요소에서 새로 발견된 취약점은 6개월 전 승인된 조항을 무효화할 수 있습니다. 정적 라이브러리는 며칠이 걸릴 수 있는 수동 편집 주기가 필요합니다.  
2. **컨텍스트 불일치** – 동일한 제어 항목도 현재 위협 환경, 계약 범위, 혹은 지역 규제에 따라 다르게 해석될 수 있습니다.  
3. **확장성 압박** – 빠르게 성장하는 SaaS 기업은 주당 수십 개의 설문지를 받으며, 각 답변은 최신 위험 자세와 일치해야 합니다. 이는 수동 프로세스로는 보장할 수 없습니다.

이러한 고통점은 **실시간** 위험 인사이트를 **끌어오고** **밀어넣으며**, 이를 자동으로 규정 준수 정책 언어로 변환할 수 있는 *적응형* 시스템의 필요성을 촉구합니다.

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## 2. 동적 정책 합성의 핵심 축

| 축 | 기능 | 전형적인 기술 스택 |
|--------|----------|--------------------|
| **위험 텔레메트리 수집** | 취약점 피드, 위협 인텔리전스 알림, 내부 보안 메트릭을 통합 데이터 레이크로 스트리밍 | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **컨텍스트 엔진** | 텔레메트리를 정규화하고, 자산 인벤토리와 결합해 각 제어 영역에 대한 *위험 점수*를 계산 | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **LLM 프롬프트 생성기** | 최신 위험 점수, 규제 레퍼런스, 정책 템플릿을 포함한 도메인‑특화 프롬프트를 제작 | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **오케스트레이션 레이어** | 이벤트 트리거를 조정하고, LLM을 실행하며, 생성된 텍스트를 저장하고, 검토자에게 알림 | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **감사 추적 및 버전 관리** | 모든 생성된 답변을 암호화 해시와 함께 영구 보관해 감사 가능성을 확보 | Git, Immutable Object Store (예: S3 with Object Lock) |

이들 요소가 결합돼 원시 위험 신호를 다듬어진 설문지용 답변으로 변환하는 폐쇄형 파이프라인을 형성합니다.

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## 3. 데이터 흐름 시각화

```mermaid
flowchart TD
    A["Risk Feed Sources"] -->|Kafka Stream| B["Raw Telemetry Lake"]
    B --> C["Normalization & Enrichment"]
    C --> D["Risk Scoring Engine"]
    D --> E["Context Package"]
    E --> F["Prompt Builder"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Draft Policy Clause"]
    H --> I["Human Review Hub"]
    I --> J["Approved Answer Repository"]
    J --> K["Procurize Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Submission"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*각 노드 텍스트는 요구 사항에 따라 큰따옴표로 감싸져 있습니다.*

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## 4. 프롬프트 생성기 구현

고품질 프롬프트는 비밀 소스입니다. 아래 파이썬 스니펫은 위험 컨텍스트와 재사용 가능한 템플릿을 결합해 프롬프트를 구성하는 방법을 보여줍니다.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # 저장된 조항 템플릿 로드
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # 위험 변수 삽입
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# 사용 예시
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

생성된 프롬프트는 LLM API 호출에 전달되고, 반환된 텍스트는 **초안**으로 저장돼 간단한 인간 승인 절차를 거칩니다.

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## 5. Temporal.io를 이용한 실시간 오케스트레이션

Temporal은 워크플로우‑코드 형태를 제공해 신뢰성 높은 재시도‑인식 파이프라인을 정의할 수 있게 합니다.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // 1단계: 컨텍스트 패키지 구축
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // 2단계: LLM 프롬프트 생성
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // 3단계: LLM 호출
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // 4단계: 초안 저장 및 검토자 알림
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // 선택 사항: 위험 점수가 0.2 이하이면 자동 승인
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

워크플로우는 정확히 한 번 실행을 보장하고, 일시적인 오류 시 자동 재시도와 Temporal UI를 통한 투명한 가시성을 제공해 규정 감사에 필수적인 요소입니다.

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## 6. 인간‑인‑루프(HITL) 거버넌스

최고의 LLM도 환각(Hallucination)할 수 있습니다. DPS는 가벼운 HITL 단계를 포함합니다.

1. **검토자는 Slack/Teams 알림을 받아** 초안과 기반 위험 컨텍스트를 나란히 확인합니다.  
2. **한 번 클릭 승인** 은 최종 답변을 불변 저장소에 기록하고 설문지 UI를 업데이트합니다.  
3. **거부** 시 피드백 루프가 트리거돼 프롬프트에 주석을 달아 향후 생성 품질을 향상시킵니다.

감사 로그에는 검토자 ID, 타임스탬프, 승인 텍스트의 암호화 해시가 기록돼 대부분의 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) 및 [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) 증거 요구 사항을 충족합니다.

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## 7. 버전 관리 및 감사 가능한 증거

생성된 각 조항은 다음 메타데이터와 함께 Git 호환 스토어에 커밋됩니다.

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

불변 저장소(S3 Object Lock)를 활용하면 증거를 사후에 변경할 수 없어, 감사 시 견고한 인·증거 체인을 제공합니다.

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## 8. 정량화된 이점

| 지표 | DPS 도입 전 | DPS 도입 후 (12 개월) |
|--------|------------|-------------------|
| 평균 답변 소요 시간 | 3.2 일 | 3.5 시간 |
| 인간 편집 노력 | 주당 25 시간 | 주당 6 시간 |
| 감사 증거 공백 | 12 % | <1 % |
| 규정 준수 범위(통제) | 78 % | 96 % |

위 수치는 DPS를 Procurize 환경에 통합한 세 중소 규모 SaaS 기업의 파일럿 결과를 기반합니다.

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## 9. 구현 체크리스트

- **[ ]** 위험 피드용 스트리밍 플랫폼(Kafka) 구축  
- **[ ]** Neo4j 지식 그래프를 이용해 자산·통제·위협 정보를 연결  
- **[ ]** 마크다운 형식의 재사용 가능한 조항 템플릿 제작  
- **[ ]** 프롬프트 빌더 마이크로서비스(Python/Node) 배포  
- **[ ]** LLM 접근 권한(OpenAI, Azure OpenAI 등) 확보  
- **[ ]** Temporal 워크플로우 또는 Airflow DAG 설정  
- **[ ]** Procurize 답변 검토 UI와 연동  
- **[ ]** 불변 로깅(Git + S3 Object Lock) 활성화  
- **[ ]** 오케스트레이션 코드 자체에 대한 보안 리뷰 수행  

이 단계를 차례대로 진행하면 6 ~ 8 주 내에 프로덕션 수준의 DPS 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

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## 10. 향후 과제

1. **연합 학습** – 기업 방화벽 밖으로 원시 텔레메트리를 이동하지 않고도 도메인‑특화 LLM 어댑터를 학습  
2. **차등 프라이버시** – 위험 점수에 노이즈를 추가해 컨텍스트 생성기에 전달, 기밀성을 유지하면서도 유용성 보존  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – 공급업체가 위험 모델에 부합함을 증명하게 하되, 실제 데이터는 노출되지 않도록 함  

이러한 연구 방향은 동적 정책 합성을 더욱 안전하고 투명하며 규제 친화적으로 만들 전망입니다.

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## 11. 결론

동적 정책 합성은 보안 설문지 답변이라는 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 **실시간·증거 기반 서비스** 로 전환합니다. 실시간 위험 텔레메트리, 컨텍스트 엔진, 강력한 LLM을 오케스트레이션 워크플로우와 결합함으로써 조직은 응답 속도를 크게 단축하고 지속적인 규정 준수를 유지하며, 감사자에게는 변조 불가능한 정확성 증거를 제공할 수 있습니다. Procurize와 통합될 때 DPS는 위험 데이터를 전략적 자산으로 전환해 계약 성사 속도를 높이고 신뢰를 구축하는 경쟁력이 됩니다.