
# 실시간 위협 인텔리전스를 AI와 통합하여 자동 보안 설문서 답변 생성  

보안 설문지는 SaaS 공급업체 위험 관리에서 가장 시간 소모가 큰 문서 중 하나입니다. 여기에는 데이터 보호, 사고 대응, 취약점 관리에 대한 최신 증거와 점점 더 제공업체에 영향을 미칠 수 있는 **현재 위협 상황**에 대한 증거가 필요합니다. 전통적으로 보안 팀은 정적 정책을 복사‑붙여넣기하고 새로운 취약점이 공개될 때마다 위험 진술을 수동으로 업데이트합니다. 이러한 방식은 오류가 발생하기 쉽고 현대의 조달 주기(보통 며칠 내에 종료)에는 너무 느립니다.

**Procurize**는 이미 설문 응답의 수집, 조직 및 AI‑생성 초안을 자동화하고 있습니다. 다음 단계는 **실시간 위협 인텔리전스를** 생성 파이프라인에 삽입하여 모든 답변이 최신 위험 상황을 반영하도록 하는 것입니다. 이 문서에서는 다음을 다룹니다:

* 2025년 정적 답변이 왜 위험 요소가 되는지 설명합니다.  
* 위협 인텔리전스 피드, 지식 그래프 및 대형 언어 모델(LLM) 프롬프트를 결합한 아키텍처를 설명합니다.  
* AI 출력이 컴플라이언스 기준에 맞도록 유지하는 **답변 검증 규칙** 구축 방법을 보여줍니다.  
* Procurize를 사용하는 팀을 위한 단계별 구현 가이드를 제공합니다.  
* 측정 가능한 이점과 잠재적 함정을 논의합니다.  

## 1. 오래된 설문 답변의 문제점  

| 문제 | 공급업체 위험 관리에 미치는 영향 |
|------|----------------------------|
| **규제 변화** – 새로운 규제가 도입되기 전에 작성된 정책은 더 이상 [GDPR](https://gdpr.eu/)이나 [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) 업데이트를 충족하지 못할 수 있습니다. | 감사 결과가 발생할 가능성이 증가합니다. |
| **새로운 취약점** – 마지막 정책 개정 후에 발견된 중요한 CVE는 답변을 부정확하게 만듭니다. | 고객이 제안을 거부할 수 있습니다. |
| **위협 행위자 TTP 변화** – 공격 기법이 분기별 정책 검토보다 빠르게 진화합니다. | 제공업체의 보안 태세에 대한 신뢰를 약화시킵니다. |
| **수동 재작업** – 보안 팀은 모든 구식 문장을 찾아야 합니다. | 엔지니어링 시간을 낭비하고 영업 사이클을 지연시킵니다. |

따라서 정적 답변은 숨겨진 위험이 됩니다. 목표는 각 설문 응답을 **동적**, **증거 기반**, 그리고 오늘날의 위협 데이터에 **지속적으로 검증**되도록 만드는 것입니다.

## 2. 아키텍처 청사진  

아래는 외부 위협 인텔리전스에서 Procurize에서 내보낼 수 있는 AI‑생성 답변까지의 데이터 흐름을 나타낸 고수준 Mermaid 다이어그램입니다.

```mermaid
graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;
```

**핵심 구성 요소**

1. **실시간 위협 인텔리전스 피드** – AbuseIPDB, OpenCTI 등 서비스 또는 상용 피드의 API.  
2. **정규화 및 강화** – 데이터 형식을 정규화하고 IP에 지리적 위치를 추가하며 CVE를 CVSS 점수와 매핑하고 ATT&CK 기술을 태깅.  
3. **위협 지식 그래프** – Neo4j 또는 JanusGraph에 취약점, 위협 행위자, 악용된 자산, 완화 제어를 연결한 그래프.  
4. **정책 및 제어 저장소** – 기존 정책([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), 내부) 을 Procurize 문서 보관소에 저장.  
5. **컨텍스트 빌더** – 지식 그래프와 관련 정책 노드를 결합해 설문 섹션별 *컨텍스트 페이로드* 생성.  
6. **LLM 프롬프트 엔진** – 구조화된 프롬프트(시스템 + 사용자 메시지)를 튜닝된 LLM(GPT‑4o, Claude‑3.5 등) 에 전송, 최신 위협 컨텍스트 포함.  
7. **답변 검증 규칙** – 비즈니스 규칙 엔진(Drools, OpenPolicyAgent)으로 초안을 컴플라이언스 기준(예: “CVE‑2024‑12345가 존재하면 언급”)에 맞게 검사.  
8. **Procurize 대시보드** – 라이브 프리뷰, 감사 추적 제공 및 검토자가 최종 답변을 승인 혹은 수정 가능.

## 3. 상황 인식 답변을 위한 프롬프트 엔지니어링  

잘 설계된 프롬프트는 정확한 출력의 핵심입니다. 아래는 Procurize 클라이언트가 사용한 템플릿 예시로, 정적 정책 발췌와 동적 위협 데이터를 결합합니다.

```
System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remediated within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.
```

LLM은 **최신 CVE**를 언급하고 내부 복구 정책과 일치하는 초안을 이미 반환합니다. 검증 엔진은 CVE 식별자가 지식 그래프에 존재하는지, 복구 일정이 정책의 7일 규칙을 충족하는지를 확인합니다.

## 4. 답변 검증 규칙 구축  

LLM은 때때로 환각을 일으킬 수 있습니다. 규칙 기반 가드레일은 허위 주장을 제거합니다.

| 규칙 ID | 설명 | 예시 로직 |
|--------|------|-----------|
| V‑001 | **CVE 존재** – CVE를 참조하는 모든 답변은 지식 그래프에 존재하는 유효한 CVE ID를 포함해야 합니다. | `if answer.contains("CVE-") then graph.containsNode(answer.extractCVE())` |
| V‑002 | **시간 제한 복구** – 복구 문구는 정책에 정의된 최대 허용 일수를 준수해야 합니다. | `if answer.matches(".*within (\d+) days.*") then extractedDays <= policy.maxDays` |
| V‑003 | **출처 명시** – 모든 사실 진술은 데이터 소스(피드명, 보고서 ID)를 명시해야 합니다. | `if claim.isFact() then claim.source != null` |
| V‑004 | **ATT&CK 정렬** – 기술이 언급될 경우 해당 기술에 연결된 완화 제어가 있어야 합니다. | `if answer.contains("ATT&CK") then graph.edgeExists(technique, control)` |

이 규칙들은 **OpenPolicyAgent (OPA)** 로 Rego 정책에 인코딩되어 LLM 단계 직후 자동 실행됩니다. 위반이 감지되면 초안은 인간 검토를 위해 플래그됩니다.

## 5. 단계별 구현 가이드  

1. **위협 인텔리전스 제공업체 선택** – 커버리지를 위해 하나의 오픈소스 피드와 하나의 상용 피드를 등록합니다.  
2. **정규화 서비스 배포** – AWS Lambda 같은 서버리스 함수를 사용해 피드 JSON을 가져오고 필드를 통합 스키마에 매핑한 뒤 Kafka 토픽에 푸시합니다.  
3. **지식 그래프 설정** – Neo4j을 설치하고 노드 유형(`CVE`, `ThreatActor`, `Control`, `Asset`) 및 관계(`EXPLOITS`, `MITIGATES`)를 정의합니다. 기존 데이터를 로드하고 Kafka 스트림을 통해 일일 가져오기를 예약합니다.  
4. **Procurize와 통합** – *External Data Connectors* 모듈을 활성화하고, 각 설문 섹션에 대해 그래프를 Cypher로 질의하도록 구성합니다.  
5. **프롬프트 템플릿 생성** – 위에 보인 템플릿을 Procurize의 *AI Prompt Library*에 추가하고 자리표시자(`{{policy_excerpt}}`, `{{intel}}`, `{{status}}`)를 사용합니다.  
6. **검증 엔진 구성** – OPA를 LLM 프록시와 같은 Kubernetes pod의 사이드카로 배포하고 Rego 정책을 로드한 뒤 `/validate` REST 엔드포인트를 노출합니다.  
7. **파일럿 실행** – 내부 감사를 위한 낮은 위험도 설문지를 선택해 시스템이 답변을 생성하도록 합니다. 플래그된 항목을 검토하고 프롬프트 문구와 규칙 엄격성을 조정합니다.  
8. **KPI 측정** – 평균 답변 생성 시간, 검증 실패 수, 수동 편집 시간 감소 등을 추적합니다. 첫 1개월 후 **시간‑대‑제출** 70 % 감소 목표를 설정합니다.  
9. **프로덕션에 배포** – 모든 외부 공급업체 설문에 워크플로우를 활성화합니다. 일정 비율(예: 5 % 이상) 이상의 검증 규칙 위반이 발생하면 알림을 설정합니다.  

## 6. 정량적 이점  

| 지표 | 통합 전 | 통합 후 (3개월) |
|------|--------|-----------------|
| 평균 답변 생성 시간 | 3.5 시간 (수동) | 12 분 (AI + 인텔) |
| 수동 편집 노력 | 설문당 6 시간 | 1 시간 (검토만) |
| 컴플라이언스 드리프트 사건 | 분기당 4건 | 분기당 0.5건 |
| 고객 만족도 점수 (NPS) | 42 | 58 |
| 감사 발견 비율 | 2.3 % | 0.4 % |

위 수치는 **Threat‑Intel‑Enhanced Procurize** 파이프라인을 조기에 도입한 핀테크 SaaS(월 30개 설문 처리) 기준입니다.

## 7. 일반적인 함정 및 회피 방법  

| 함정 | 증상 | 완화 방안 |
|------|------|-----------|
| 단일 피드에 과도한 의존 | CVE 누락, 구식 ATT&CK 매핑 | 다중 피드를 결합하고 NVD와 같은 오픈소스 피드를 백업으로 사용합니다. |
| LLM이 존재하지 않는 CVE를 환각 | 답변에 존재하지 않는 “CVE‑2025‑0001”이 인용됩니다 | 엄격한 검증 규칙 V‑001 적용; 추출된 모든 식별자를 감사 로그에 기록합니다. |
| 지식 그래프 쿼리 성능 병목 | 답변당 지연 시간이 5초 초과 | 자주 사용하는 쿼리 결과를 캐시하고 Neo4j의 Graph‑Algo 인덱스를 활용합니다. |
| 정책과 인텔리전스 불일치 | 정책은 “7일 이내 복구”라고 하지만 인텔리전스는 공급업체 백로그로 14일이 필요하다고 제시 | **정책 예외** 워크플로우를 추가해 보안 책임자가 일시적인 예외를 승인하도록 합니다. |
| 규제 변화가 피드 업데이트보다 빠름 | 새로운 EU 규제가 어떤 피드에도 반영되지 않음 | 프롬프트 엔진에 주입되는 수동 “규제 우선순위” 목록을 유지합니다. |

## 8. 향후 개선 사항  

- **예측 위협 모델링** – LLM을 사용해 과거 패턴을 기반으로 향후 발생 가능성이 높은 CVE를 예측하고 사전 제어 업데이트를 가능하게 합니다.  
- **제로 트러스트 보증 점수** – 검증 결과를 공급업체 신뢰 페이지에 표시되는 실시간 위험 점수로 결합합니다.  
- **자기 학습 프롬프트 튜닝** – 리뷰어 피드백을 활용한 강화 학습으로 프롬프트 템플릿을 주기적으로 재훈련합니다.  
- **조직 간 지식 공유** – 여러 SaaS 제공업체가 익명화된 위협 인텔리전스‑정책 매핑을 교환하여 집단 보안 태세를 향상시키는 연합 그래프를 구축합니다.  

## 9. 결론  

**실시간 위협 인텔리전스**를 Procurize의 AI 기반 설문 자동화에 삽입하면 세 가지 핵심 이점을 얻을 수 있습니다:

* **정확성** – 답변은 항상 최신 취약점 데이터를 기반으로 합니다.  
* **속도** – 생성 시간이 몇 시간에서 몇 분으로 단축되어 영업 사이클의 경쟁력을 유지합니다.  
* **컴플라이언스 신뢰** – 검증 규칙은 모든 주장(주장)이 내부 정책 및 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)와 같은 외부 규제 요구 사항을 충족하도록 보장합니다.

점점 늘어나는 공급업체 설문서에 맞서고 있는 보안 팀에게, 여기서 설명한 통합은 수동 병목을 전략적 이점으로 전환하는 실용적인 방법을 제공합니다.

## 참고  

- [NIST SP 800‑53 Revision 5 – 연방 정보 시스템 보안 및 개인정보 보호 제어](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenCTI – 오픈소스 사이버 위협 인텔리전스 플랫폼](https://www.opencti.io/)