
# 프라이빗 멀티테넌트 설문 자동화를 위한 연합 프롬프트 엔진

## 멀티테넌트 보안 설문 자동화가 중요한 이유  

보안 및 컴플라이언스 설문은 SaaS 제공업체, 기업 구매자, 제3자 감사자 모두에게 공통적인 마찰점입니다. 전통적인 수동 방식은 다음과 같은 세 가지 반복적인 문제를 안고 있습니다:

1. **데이터 고립** – 각 테넌트가 자체 증거 및 정책 문서를 저장하므로 집합적 학습의 혜택을 누릴 수 없습니다.  
2. **프라이버시 위험** – 조직 간에 설문 답변을 공유하면 의도치 않게 기밀 통제 내용이나 감사 결과가 노출될 수 있습니다.  
3. **확장성 한계** – 고객 수가 늘어날수록 답변을 정확하고 최신 상태로 유지하며 감사 준비를 하는 데 필요한 노력이 선형적으로 증가합니다.

**연합 프롬프트 엔진**은 원시 데이터가 원본 환경을 떠나지 않도록 보장하면서 다수의 테넌트가 공유 AI 기반 답변 생성 서비스를 협업할 수 있게 함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

## 핵심 개념

| 개념 | 설명 |
|------|------|
| **연합 학습 (FL)** | 모델 업데이트가 각 테넌트의 로컬 데이터에서 계산된 뒤, 프라이버시를 보장하는 방식으로 집계되어 전 세계 LLM 프롬프트 저장소를 개선합니다. |
| **프롬프트 엔진** | 특정 규제 프레임워크에 맞춤화된 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 저장·버전 관리·검색하는 서비스([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR 등). |
| **영지식 증명 (ZKP) 인증** | 기본 증거를 노출하지 않고도 테넌트가 공유 프롬프트 풀에 기여한 내용이 유효함을 보장합니다. |
| **암호화된 지식 그래프 (KG)** | 제어, 증거 아티팩트, 규제 조항 간 관계를 암호화된 형태로 캡처한 그래프이며, 동형 암호화를 통해 검색할 수 있습니다. |
| **감사 원장** | 모든 프롬프트 요청, 응답, 모델 업데이트를 기록하는 불변 블록체인 기반 로그로 완전한 추적성을 제공합니다. |

## 아키텍처 개요

아래는 연합 프롬프트 엔진의 데이터 흐름 및 구성 요소 경계를 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### 작동 방식

1. **로컬 프롬프트 생성** – 각 테넌트의 보안 팀이 내부 포털에서 프롬프트를 작성합니다. 프롬프트는 테넌트의 암호화된 KG에 저장된 제어 ID와 증거 포인터를 참조합니다.  
2. **암호화 및 제출** – 프롬프트 암호화 레이어가 테넌트 별 공개키로 프롬프트 텍스트를 암호화하여 기밀성을 유지하면서 연합 프롬프트 서비스가 암호화된 페이로드를 색인할 수 있게 합니다.  
3. **연합 모델 업데이트** – 각 테넌트는 자체 설문 코퍼스에 대해 경량 FL 워커를 실행해 정제된 LLM을 미세 조정합니다. 차등 프라이버시가 적용된 그래디언트 델타만이 보안 집계기에 전달됩니다.  
4. **전역 프롬프트 저장소** – 집계된 업데이트가 공유 프롬프트 선택 모델을 향상시킵니다. 공개 프롬프트 저장소는 버전 관리된 암호화 프롬프트를 보관하며, 어느 테넌트든 안전하게 검색할 수 있습니다.  
5. **답변 생성** – 새로운 설문이 도착하면 테넌트 포털이 연합 프롬프트 서비스를 질의합니다. 서비스는 가장 적합한 암호화 프롬프트를 선택하고, 로컬에서 복호화한 뒤 테넌트 전용 LLM을 실행해 답변을 생성합니다.  
6. **감사 추적** – 모든 요청, 응답, 모델 기여 내용이 감사 원장에 기록되어 감사 규정 준수에 완전한 증거를 제공합니다.

## 프라이버시 보호 기술 심층 분석  

### 차등 프라이버시 (DP)  

DP는 로컬 그래디언트 업데이트에 보정된 노이즈를 추가하여 테넌트 환경을 떠나는 데이터에 대해 단일 증거 문서의 존재 유무를 추론할 수 없도록 보장합니다.

### 동형 암호화 (HE)  

HE를 활용하면 연합 프롬프트 서비스가 암호화된 KG 노드 내부에서 키워드 검색을 수행할 수 있어, 데이터를 복호화하지 않고도 프롬프트 선택이 테넌트의 기밀성 제약을 존중합니다.

### 영지식 증명  

테넌트가 새로운 프롬프트 템플릿을 기여할 때, ZKP는 해당 프롬프트가 내부 정책(예: 금지된 공개 없음)을 준수함을 내용 노출 없이 검증합니다. 집계기는 검증된 증명만을 받아들입니다.

## 보안 및 컴플라이언스 팀을 위한 혜택

| 혜택 | 영향 |
|------|------|
| **수작업 감소** | 자동 프롬프트 선택 및 AI‑생성 답변으로 설문 처리 시간이 몇 주에서 몇 시간으로 단축됩니다. |
| **지속적인 학습** | 연합 업데이트가 시간이 지남에 따라 답변 품질을 향상시키며, 중앙 데이터 수집 없이도 새로운 규제 언어에 적응합니다. |
| **규제 민첩성** | 프롬프트 템플릿이 특정 조항에 매핑되므로, 프레임워크가 업데이트될 때 영향을 받는 프롬프트만 수정하면 됩니다. |
| **완전 감사 가능성** | 불변 원장 항목은 누가, 언제, 어떤 모델 버전을 사용해 답변을 생성했는지에 대한 증거를 제공합니다. |
| **테넌트 격리** | 원시 증거는 절대 테넌트의 암호화된 KG를 떠나지 않아 데이터 거주 및 프라이버시 법규를 충족합니다. |

## 구현 청사진  

1. **시작 단계**  
   - 관리형 Kubernetes 클러스터에 연합 프롬프트 서비스를 배포하고, 암호키를 위한 sealed‑secrets를 구성합니다.  
   - 감사 원장을 위한 허가형 블록체인 네트워크(예: Hyperledger Fabric)를 설정합니다.  

2. **테넌트 온보딩**  
   - 각 테넌트에 고유 키 쌍과 경량 FL 에이전트(Docker 이미지)를 제공한다.  
   - 배치 인제스트 파이프라인을 통해 기존 정책 문서를 암호화된 KG로 마이그레이션한다.  

3. **프롬프트 라이브러리 부트스트래핑**  
   - 산업 표준 템플릿([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/))으로 공개 프롬프트 저장소를 초기화한다.  
   - 각 템플릿에 대해 일회성 ZKP 검증을 수행해 컴플라이언스를 인증한다.  

4. **운영 사이클**  
   - **일일**: FL 워커가 그래디언트 업데이트를 계산해 보안 집계기에 푸시한다.  
   - **설문당**: 테넌트 포털이 매칭된 프롬프트를 검색·복호화하고 튜닝된 LLM을 호출한다.  
   - **답변 후**: 결과를 감사 원장에 기록하고, 검토자 피드백을 프롬프트 개선 루프에 피드백한다.  

5. **모니터링 및 거버넌스**  
   - DP ε(엡실론) 값을 추적해 프라이버시 예산이 초과되지 않도록 한다.  
   - Grafana 대시보드로 모델 드리프트, 프롬프트 사용 히트맵, 원장 건강 상태 등을 시각화한다.  

## 실제 사례: SaaS 제공업체 “DataShield”

**배경**: DataShield는 300여 개 기업 고객을 서비스하며, 각 고객마다 SOC 2와 ISO 27001 설문 답변이 필요했습니다. 보안 팀은 **월 150인·일**을 증거 수집에 소비했습니다.

**솔루션**: 세 개 지역 데이터센터에 연합 프롬프트 엔진을 도입했습니다. 도입 후 2개월 만에:

- **처리 시간**이 평균 **12일**에서 **3시간**으로 감소했습니다.  
- **수작업**이 **78 %** 절감돼 팀이 고부가가치 위험 완화 작업에 집중할 수 있게 되었습니다.  
- **감사 준비성**이 향상되었습니다: 모든 답변이 원장에 기록되어 특정 프롬프트 버전·모델 스냅샷과 연결됩니다.  

**주요 지표**

| 지표 | 이전 | 이후 |
|------|------|------|
| 평균 설문 응답 시간 | 12일 | 3시간 |
| 증거 매핑에 투입된 인·일 | 150 | 33 |
| 프라이버시 사고 건수 | 2 | 0 |
| 전문가 답변 대비 모델 정확도 (BLEU) | 0.62 | 0.84 |

## Future Directions  

1. **Cross‑Domain Knowledge Transfer** – HIPAA ↔ PCI‑DSS와 같이 서로 다른 규제 영역 간에 메타 학습을 활용해 학습을 확장합니다.  
2. **Generative Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – 암호화된 KG 검색과 LLM 생성을 결합해 인용이 가능한 풍부한 답변을 제공합니다.  
3. **AI‑Driven Prompt Suggestion** – 감사자의 실시간 피드백과 감성 분석을 기반으로 프롬프트 개선을 실시간으로 제안합니다.  

## Getting Started Checklist  

- [ ] Kubernetes 클러스터에 sealed‑secrets를 사용해 키 관리 환경을 구축한다.  
- [ ] 연합 프롬프트 서비스와 TLS 상호 인증을 구성한다.  
- [ ] 각 테넌트에 키 쌍과 Dockerized FL 에이전트를 발급한다.  
- [ ] 제공된 ETL 스크립트를 이용해 기존 정책 문서를 암호화된 KG로 이전한다.  
- [ ] 기본 템플릿으로 공개 프롬프트 저장소를 시드한다.  
- [ ] 블록체인 원장을 활성화하고 CI/CD와 연동해 자동 버전 태깅을 설정한다.  

> **Pro tip**: 전체 테넌트 5‑10개를 파일럿으로 운영해 차등 프라이버시 파라미터와 ZKP 검증 임계값을 미세 조정한 뒤 전체 규모로 확장하십시오.

## <span class='highlight-content'>관련 자료</span> 보기

- [Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)