
# 보안 감사 가능한 설문 자동화를 위한 하이브리드 검색 강화 생성

## 소개

보안 설문지, 공급업체 위험 평가 및 규정 준수 감사는 빠르게 성장하는 SaaS 기업에게 병목 현상이 됩니다. 팀은 정책 조항을 찾고, 버전이 있는 증거를 수집하며, 서술형 답변을 수작업으로 작성하는 데 수많은 시간을 소비합니다. 생성 AI만으로도 답변 초안을 만들 수 있지만, 순수 LLM 출력은 종종 **추적 가능성**, **데이터 거주성**, **감사 가능성**이라는 규제 환경에서 절대 양보할 수 없는 세 가지 기둥이 부족합니다.

**하이브리드 검색 강화 생성(Hybrid Retrieval‑Augmented Generation, RAG)**이 등장합니다: 대형 언어 모델(LLM)의 창의성과 엔터프라이즈 문서 볼트의 신뢰성을 결합한 설계 패턴입니다. 이 글에서는 Procur2ze가 하이브리드 RAG 파이프라인을 어떻게 통합할 수 있는지 분석합니다:

* 생성된 모든 문장에 대한 **출처 증명** 보장.
* 실행 시 **정책‑as‑code 제약** 적용.
* 외부 감시자를 만족시키는 **불변 감사 로그** 유지.
* 지역 데이터 저장 규정을 준수하면서 **멀티 테넌트 환경**에 확장.

“AI 기반 검색 강화 생성” 또는 “생성 AI 기반 자체 치유 컴플라이언스 지식베이스”에 대한 이전 게시물을 읽어보셨다면 동일한 구성 요소를 많이 보셨을 겁니다—하지만 이번에는 **보안 연계**와 **컴플라이언스 우선 오케스트레이션**에 초점을 맞춥니다.

## 순수 LLM 답변이 부족한 이유

| 도전 과제 | 순수 LLM 접근 방식 | 하이브리드 RAG 접근 방식 |
|-----------|-------------------|---------------------------|
| 증거 추적 가능성 | 소스 문서와의 내장된 연결이 없음 | 생성된 각 주장에 문서 ID와 버전이 첨부됨 |
| 데이터 거주성 | 모델이 어디서든 데이터를 수집할 수 있음 | 검색 단계는 테넌트 범위의 볼트에서만 데이터를 가져옴 |
| 감사 가능한 변경 이력 | 문장이 왜 생성됐는지 재구성하기 어려움 | 검색 로그 + 생성 메타데이터가 완전한 재생 가능한 트레일을 생성 |
| 규제 준수(예: [GDPR](https://gdpr.eu/), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) | 블랙박스 동작, ‘환각’ 위험 | 검색이 사실 기반을 보장해 비준수 콘텐츠 위험 감소 |

하이브리드 모델은 LLM을 대체하지 않으며, LLM이 **알려진 아티팩트에** 기반하도록 **안내**합니다.

## 하이브리드 RAG 아키텍처의 핵심 구성 요소

```mermaid
graph LR
    A["User submits questionnaire"] --> B["Task Scheduler"]
    B --> C["RAG Orchestrator"]
    C --> D["Document Vault (Immutable Store)"]
    C --> E["Large Language Model (LLM)"]
    D --> F["Retriever (BM25 / Vector Search)"]
    F --> G["Top‑k Relevant Docs"]
    G --> E
    E --> H["Answer Synthesizer"]
    H --> I["Response Builder"]
    I --> J["Audit Log Recorder"]
    J --> K["Secure Response Dashboard"]
```

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

### 1. 문서 볼트

한 번 쓰면 변경할 수 없는 저장소(예: AWS S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, 또는 변조 방지 PostgreSQL append‑only 테이블). 각 컴플라이언스 아티팩트—정책 PDF, SOC 2 증명서, 내부 통제—는 다음을 받습니다:

* 전역 고유 **Document ID**.
* 인제스트 시 생성된 **시맨틱 벡터**.
* 게시 후 절대 변경되지 않는 **버전 스탬프**.

### 2. 검색기

검색 엔진은 이중 모드 검색을 수행합니다:

1. **희소 BM25** – 정확한 구절 매치를 위한 검색(규제 인용에 유용).
2. **밀집 벡터 유사도** – 문맥 관련성을 위한 검색(제어 목표의 의미론적 매칭).

두 검색 방법 모두 **문서 ID와 버전 목록**을 반환하며, 오케스트레이터는 이를 LLM에 전달합니다.

### 3. 검색 안내가 포함된 LLM

LLM은 다음을 포함하는 시스템 프롬프트를 받습니다:

* **소스‑앵커 지시문**: “모든 진술은 반드시 `[DOC-{id}@v{ver}]` 인용 태그를 따라야 합니다.”
* **정책‑as‑code 규칙**(예: “답변에 개인 데이터를 절대 노출하지 않음”).

그 모델은 검색된 문서를 명시적으로 참조하면서 서술을 합성합니다.

### 4. 답변 합성기 & 응답 빌더

합성기는 LLM 출력을 연결하고, 설문 스키마(JSON, PDF, 또는 markdown)대로 포맷하고, 기계가 읽을 수 있는 인용 메타데이터를 첨부합니다.

### 5. 감사 로그 기록기

불변 감사 로그는 모든 단계를 기록합니다:

| 필드 | 설명 |
|------|------|
| `request_id` | 설문 실행에 대한 고유 ID |
| `retrieved_docs` | 문서 ID와 버전 목록 |
| `llm_prompt` | 모델에 전달된 전체 프롬프트(PII 포함 시 가린 상태) |
| `generated_answer` | 인용 태그가 포함된 텍스트 |
| `timestamp` | ISO‑8601 UTC 시간 |
| `operator` | 작업을 실행한 서비스 계정 |

이 로그는 **쓰기‑한번**이며, 볼트와 함께 저장돼 완전한 변조 방지 흔적을 제공합니다.

## 엔드 투 엔드 워크스루

### Step 1 – 정책 인제스트 및 인덱싱

1. 새 버전의 **[ISO 27001] 적용성 선언서**를 볼트에 업로드합니다.  
2. 인제스트 서비스는 원시 텍스트를 추출하고, sentence‑transformer를 사용해 768차원 벡터를 생성한 뒤, 해당 벡터를 문서 메타데이터와 함께 저장합니다.

### Step 2 – 설문 제출

보안 분석가가 Procur2ze에 티켓을 작성합니다: “Acme Corp를 위한 벤더 SOC 2 Type II 설문을 완료”. 작업 스케줄러는 `request_id`(`REQ-2025-1019-001`)를 할당합니다.

### Step 3 – 검색

오케스트레이터가 질문을 분석합니다: *“고객 데이터에 대한 암호화‑at‑rest가 어떻게 적용되는지 설명하십시오.”* 검색기에 질의를 보내면 다음을 반환합니다:

```
[
  { id: "DOC-ISO27001-001", version: "v3", score: 0.92 },
  { id: "DOC-Policy-Enc-002", version: "v5", score: 0.88 }
]
```

### Step 4 – LLM 프롬프트

```
System: You are a compliance assistant. Cite each factual claim using the format [DOC-{id}@v{ver}].
User: Describe how encryption‑at‑rest is enforced for customer data.
Context: (Insert top‑k snippets from the two documents)
```

LLM이 생성한 답변:

> “우리의 AWS S3 버킷에 저장된 모든 고객 데이터는 AES‑256 GCM을 사용하여 암호화‑at‑rest가 적용됩니다. 암호화 키는 AWS KMS에서 관리되며 90일마다 회전됩니다 [DOC-Policy-Enc-002@v5]. 이 관행은 ISO 27001 A.10.1 통제를 만족합니다 [DOC-ISO27001-001@v3].”

### Step 5 – 응답 조립

응답 빌더는 답변을 설문 JSON 구조로 포맷하고, 다운스트림 감사를 위해 인용 태그를 보존합니다.

### Step 6 – 감사 가능한 영구 저장

불변 감사 로그는 원본 질의, 검색된 문서 목록, LLM 프롬프트, 생성된 답변을 저장합니다. 감사자는 이후 로그를 조회해 답변이 완전히 추적 가능함을 검증합니다.

## 보안 및 컴플라이언스 혜택

| 혜택 | 하이브리드 RAG가 제공하는 방법 |
|------|------------------------------|
| 규제 증거 | 버전이 있는 정책 문서에 직접 인용 |
| 데이터 거주성 | 검색이 요구되는 관할 구역에 위치한 볼트에서만 실행 |
| 환각 감소 | 실제 아티팩트에 기반해 모델 자유도를 제한 |
| 변경 영향 분석 | 정책 문서가 업데이트되면, 감사 로그가 즉시 이전 버전을 참조한 모든 답변을 식별 |
| 영지식 증명 | 시스템은 문서 내용을 노출하지 않고 특정 답변이 해당 문서에서 도출되었음을 입증하는 암호학적 증명을 생성할 수 있음(향후 확장) |

## 멀티 테넌트 SaaS 환경으로 확장

SaaS 제공업체는 종종 수십 개의 고객에게 서비스를 제공하며, 각 고객은 자체 컴플라이언스 저장소를 보유합니다.

1. **테넌트 격리 볼트**: 각 테넌트는 자체 암호화 키가 있는 논리 파티션을 받습니다.  
2. **공유 LLM 풀**: LLM은 무상태 서비스이며, 요청에 테넌트 ID를 포함해 접근 제어를 적용합니다.  
3. **병렬 검색**: 벡터 검색 엔진(예: Milvus, Vespa)은 수평 확장이 가능해 테넌트당 수백만 개의 벡터를 처리합니다.  
4. **감사 로그 샤딩**: 로그는 테넌트별로 샤딩되지만, 글로벌 불변 원장에 저장돼 테넌트 간 컴플라이언스 보고에 활용됩니다.

## Procur2ze 팀을 위한 구현 체크리스트

- **모든 컴플라이언스 아티팩트를 위한 불변 저장소**(S3 Object Lock, Azure Immutable Blob, 또는 append‑only DB)를 생성합니다.  
- **인제스트 시 의미론적 임베딩을 생성하고, 문서 메타데이터와 함께 저장합니다.**  
- **빠른 API 게이트웨이 뒤에 이중 모드 검색기(BM25 + 벡터)를 배포합니다.**  
- **인용 지시문과 정책‑as‑code 규칙을 포함하도록 LLM 프롬프트를 구성합니다.**  
- **모든 단계 를 불변 감사 로그 서비스(AWS QLDB, Azure Immutable Ledger 등)에 지속합니다.**  
- **Procur2ze 대시보드에 검증 UI를 추가해 각 답변의 인용 소스를 확인합니다.**  
- **정기적인 컴플라이언스 훈련을 실행**: 정책 변경을 시뮬레이션하고 영향받은 답변이 자동으로 표시되는지 확인합니다.

## 향후 방향

| 아이디어 | 잠재적 영향 |
|----------|--------------|
| **분산 검색** – 지역별 볼트를 안전한 집계 프로토콜에 참여 | 글로벌 조직이 데이터를 로컬에 유지하면서도 공유 모델 지식을 활용 가능 |
| **영지식 증명(ZKP) 통합** – 기본 문서를 노출하지 않고 답변 출처 증명 | GDPR ‘잊힐 권리’ 등 초엄격 프라이버시 규정 충족 |
| **지속 학습 루프** – 수정된 답변을 LLM 파인튜닝 파이프라인에 피드백 | LLM 답변 품질 향상, 감사 가능성 유지 |
| **정책‑as‑Code 적용 엔진** – 정책 규칙을 실행 가능한 계약으로 컴파일해 LLM 출력 제한 | 허용되지 않은 언어(마케팅 과장 등) 유입 방지 |

## 결론

하이브리드 검색 강화 생성은 *창의적 AI*와 *규제 확실성* 사이의 격차를 메웁니다. 생성된 각 문장을 불변이며 버전 관리된 문서 볼트에 연결함으로써, Procur2ze는 규모에 맞춰 **보안적이고, 감사 가능하며, 초고속** 설문 응답을 제공할 수 있습니다. 이 패턴은 응답 시간을 며칠에서 몇 분으로 크게 단축할 뿐만 아니라, 정책과 함께 진화하는 **지속 가능한 컴플라이언스 지식베이스**를 구축하며, 가장 엄격한 감사 요구사항을 충족합니다.

이 아키텍처를 파일럿할 준비가 되셨나요? 먼저 Procur2ze 테넌트에서 문서 볼트 인제스트를 활성화하고, 검색 서비스를 시작하면 설문 처리 시간이 급감하는 것을 확인할 수 있습니다.

## 참고

- AWS QLDB를 활용한 불변 감사 트레일 구축  
- 정책‑as‑Code: CI/CD 파이프라인에 컴플라이언스 내장  
- 기업 데이터 프라이버시를 위한 영지식 증명