
# 정책‑as‑Code와 AI: 설문 응답을 위한 자동화된 준수‑as‑Code 생성

빠르게 변화하는 SaaS 환경에서 **보안 설문**과 **준수 감사**는 새로운 계약의 관문이 되었습니다. 팀은 정책을 찾고, 법률 용어를 일반 문장으로 번역하며, 답변을 공급업체 포털에 수동으로 복사하는 데 무수히 많은 시간을 소비합니다. 이 결과는 영업 사이클을 지연시키고 사람의 실수를 초래하는 병목 현상이 됩니다.

여기에 **Policy‑as‑Code (PaC)**—보안 및 준수 제어를 버전 관리된 기계가 읽을 수 있는 형식(YAML, JSON, HCL 등)으로 정의하는 실천이 등장합니다. 동시에 **대형 언어 모델(LLM)**은 복잡한 규제 언어를 이해하고, 증거를 종합하며, 감사인을 만족시킬 수 있는 자연어 응답을 생성할 수 있을 정도로 성숙해졌습니다. 이 두 패러다임이 만나면 **자동화된 준수‑as‑Code (CaaC)**라는 새로운 기능이 등장합니다. 이는 *필요할 때마다* 설문 답변을 생성하고, 추적 가능한 증거와 함께 제공합니다.

이 글에서는 다음을 다룹니다:

1. 정책‑as‑Code의 핵심 개념과 보안 설문에 왜 중요한지 설명합니다.  
2. LLM을 PaC 저장소와 연결해 **동적이며 감사 준비가 된 답변**을 만들어 내는 방법을 보여줍니다.  
3. **Procurize** 플랫폼을 예시로 실용적인 구현 과정을 단계별로 안내합니다.  
4. 모범 사례, 보안 고려 사항, 시스템 신뢰성을 유지하는 방법을 강조합니다.  

> **TL;DR** – 정책을 코드화하고 API를 통해 노출한 뒤, 파인‑튜닝된 LLM이 그 정책을 설문 답변으로 번역하도록 하면, 조직은 응답 시간을 며칠에서 몇 초로 단축하면서도 준수 무결성을 유지할 수 있습니다.

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## 1. 정책‑as‑Code의 부상

### 1.1 정책‑as‑Code란?

Policy‑as‑Code는 보안 및 준수 정책을 **응용 프로그램 코드**처럼 다룹니다:

| 기존 정책 관리 방식 | 정책‑as‑Code 접근 방식 |
|-------------------|------------------------|
| PDF, 워드, 스프레드시트 | 선언형 파일(YAML/JSON) → Git에 저장 |
| 수동 버전 관리 | Git 커밋, 풀‑리퀘스트 검토 |
| 즉흥적인 배포 | 자동 CI/CD 파이프라인 |
| 검색이 어려운 텍스트 | 구조화된 필드, 인덱스 기반 검색 |

정책이 **단일 진실 원천(single source of truth)**에 존재하므로, 변경이 발생하면 구문 검증, 유닛 테스트, 하위 시스템 업데이트(CI/CD 보안 게이트, 준수 대시보드 등)를 자동으로 실행하는 파이프라인이 트리거됩니다.

### 1.2 정책‑as‑Code가 설문에 직접 미치는 영향

보안 설문은 보통 다음과 같은 질문을 포함합니다:

> “데이터를 저장할 때 어떻게 보호하며, 암호화 키 회전의 증거를 제공해 주세요.”

정책이 코드 형태로 정의되어 있다면:

```yaml
controls:
  data-at-rest:
    encryption: true
    algorithm: "AES‑256-GCM"
    key_rotation:
      interval_days: 90
      procedure: "Automated rotation via KMS"
evidence:
  - type: "config"
    source: "aws:kms:key-rotation"
    last_verified: "2025-09-30"
```

툴은 관련 필드를 **추출**하고, 자연어 형태로 포맷한 뒤, 참조된 증거 파일을 첨부할 수 있습니다—사람이 한 글자도 입력할 필요가 없습니다.

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## 2. 대형 언어 모델을 번역 엔진으로 활용

### 2.1 코드 → 자연어 변환

LLM은 **텍스트 생성**에 뛰어나지만, 맥락이 없으면 환상을 만들어낼 수 있습니다. 구조화된 정책 페이로드와 **질문 템플릿**을 함께 제공하면 결정론적인 매핑을 만들 수 있습니다.

**프롬프트 패턴**(단순화):

```
당신은 준수 어시스턴트입니다. 다음 정책 조각을 이용해 질문 "<question>"에 대한 간결한 답변을 작성하고, 참조된 증거 ID를 제공하세요.
Policy:
<YAML block>
```

LLM은 데이터를 추측하지 않고 **이미 존재하는** 정보를 그대로 재현합니다.

### 2.2 도메인 정확성을 위한 파인‑튜닝

일반 LLM(예: GPT‑4)은 방대한 지식을 갖고 있지만, 여전히 애매한 표현을 할 수 있습니다. 내부 스타일 가이드와 과거 설문 답변을 모아 **파인‑튜닝**하면:

- 일관된 어조(격식 있고 위험 인식) 확보.  
- **SOC 2**, **ISO 27001** 등 준수 전문 용어 사용(예: “SOC 2” – see [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), “ISO 27001” – see [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)).  
- 토큰 사용량 감소 → 추론 비용 절감.

### 2.3 가드레일 및 RAG(검색 강화 생성)

신뢰성을 높이기 위해 **RAG**를 결합합니다:

1. **Retriever**가 PaC 저장소에서 정확한 정책 조각을 가져옵니다.  
2. **Generator**(LLM)가 질문과 조각을 함께 받습니다.  
3. **Post‑processor**가 모든 인용된 증거 ID가 증거 저장소에 존재하는지 검증합니다.

불일치가 발견되면 시스템이 자동으로 사람 검토를 요구합니다.

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## 3. Procurize에서 구현한 엔드‑투‑엔드 워크플로

아래는 Procurize가 PaC와 LLM을 통합해 **실시간 자동 설문 답변**을 제공하는 전체 흐름도입니다.

```mermaid
flowchart TD
    A["Policy‑as‑Code Repository (Git)"] --> B["Change Detection Service"]
    B --> C["Policy Indexer (Elasticsearch)"]
    C --> D["Retriever (RAG)"]
    D --> E["LLM Engine (Fine‑tuned)"]
    E --> F["Answer Formatter"]
    F --> G["Questionnaire UI (Procurize)"]
    G --> H["Human Review & Publish"]
    H --> I["Audit Log & Traceability"]
    I --> A
```

### 3.1 단계별 흐름

| 단계 | 작업 내용 | 기술 스택 |
|------|-----------|-----------|
| **1** | 보안 팀이 Git에 정책 파일을 업데이트 | Git, CI 파이프라인 |
| **2** | 변경 감지가 정책 인덱스를 재구축 | Webhook, Elasticsearch |
| **3** | 공급업체 설문이 도착하면 UI에 질문이 표시 | Procurize 대시보드 |
| **4** | Retriever가 인덱스에서 일치하는 정책 조각을 검색 | RAG Retrieval |
| **5** | LLM이 조각과 질문 프롬프트를 받아 초안 답변 생성 | OpenAI / Azure OpenAI |
| **6** | Answer Formatter가 마크다운, 증거 링크, 포맷을 적용 | Node.js 마이크로서비스 |
| **7** | 보안 담당자가 답변 검토(신뢰도 점수에 따라 자동 승인 가능) | UI Review Modal |
| **8** | 최종 답변이 공급업체 포털에 전송되고, 불변 감사 로그에 기록 | Procurement API, 블록체인‑유사 로그 |
| **9** | 로그가 정책 저장소로 돌아가 추적 가능성 확보 | Git |

이 전체 사이클은 **10초 미만**에 완료될 수 있으며, 이는 인간 분석가가 정책을 찾고, 초안을 작성하고, 검증하는 데 걸리는 **2‑4시간**과는 큰 차이입니다.

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## 4. 자체 CaaC 파이프라인 구축 가이드

아래는 이 패턴을 직접 구현하려는 팀을 위한 실전 가이드입니다.

### 4.1 정책 스키마 정의

다음 **JSON Schema**를 기반으로 필수 필드를 정의합니다:

```json
{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "Compliance Control",
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": { "type": "string" },
    "category": { "type": "string" },
    "description": { "type": "string" },
    "evidence": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "type": { "type": "string" },
          "source": { "type": "string" },
          "last_verified": { "type": "string", "format": "date" }
        },
        "required": ["type", "source"]
      }
    }
  },
  "required": ["id", "category", "description"]
}
```

CI 단계에서 `ajv-cli` 등으로 각 정책 파일을 검증합니다.

### 4.2 검색 인덱스 구축

- YAML/JSON 파일을 **Elasticsearch** 혹은 **OpenSearch**에 인덱싱.  
- **BM25** 또는 **Sentence‑Transformer** 기반 밀도 벡터 임베딩을 사용해 의미 검색 구현.

### 4.3 LLM 파인‑튜닝

1. 과거 설문 Q&A 쌍을 내보냅니다(증거 ID 포함).  
2. 프롬프트‑완료 형식으로 변환 후 LLM 제공업체에 파인‑튜닝 요청(OpenAI `v1/fine-tunes`, Azure `deployment`).  
3. **BLEU**와 인간 평가를 통해 정확도 검증(규제 준수 관점 강조).

### 4.4 가드레일 구현

- **신뢰도 점수**: 상위 토큰 확률이 0.9 이상일 때만 자동 승인.  
- **증거 검증**: 사후 처리 단계에서 인용된 `source`가 증거 저장소에 존재하는지 확인.  
- **프롬프트 인젝션 방지**: 사용자 입력을 문자열 이스케이프 후 프롬프트에 삽입.

### 4.5 Procurize와 연동

Procurize는 웹훅을 통해 설문이 들어오면 **서버리스 함수**(AWS Lambda, Azure Functions)를 호출하도록 설정합니다. 이 함수가 앞서 설명한 파이프라인을 실행하고, 결과를 UI에 반환합니다.

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## 5. 장점, 위험 및 완화 방안

| 장점 | 설명 |
|------|------|
| **속도** | 초 단위 답변 생성으로 영업 사이클 지연 최소화 |
| **일관성** | 동일 정책을 기반으로 모든 설문에 동일한 문구 적용 |
| **추적성** | 각 답변이 정책 ID와 증거 해시와 연결돼 감사 요구 충족 |
| **확장성** | 정책 하나를 수정하면 모든 대기중인 설문에 자동 반영 |

| 위험 | 완화 전략 |
|------|-----------|
| **환상(Hallucination)** | RAG+증거 검증을 적용하여 비현실적 출력 차단 |
| **증거 노후** | 자동 증거 최신성 검사(30일 이상 경과 시 알림) |
| **접근 제어** | 정책 저장소를 IAM으로 보호하고, 커밋 권한 제한 |
| **모델 드리프트** | 정기적인 테스트 셋 재평가 및 재파인‑튜닝 |

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## 6. 실제 사례 – 빠른 케이스 스터디

**회사:** SyncCloud (중규모 SaaS 데이터 분석 플랫폼)  
**CaaC 도입 전:** 설문 평균 처리 시간 4 일, 문구 불일치로 인한 재작업 30 %  
**CaaC 도입 후:** 평균 처리 시간 15 분, 재작업 0 % , 감사 로그 100 % 추적성 확보  

**핵심 지표:**  

- **절감된 시간:** 분석가당 주당 약 2 시간  
- **거래 속도 증가:** 성사된 계약 12 % 상승  
- **준수 점수:** 제3자 평가에서 “보통” → “높음” 수준으로 상승  

150개의 정책 문서를 PaC로 전환하고, 2 k개의 과거 응답을 활용해 6 B 파라미터 LLM을 파인‑튜닝했으며, 이를 Procurize 설문 UI에 통합해 달성한 결과입니다.

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## 7. 향후 로드맵

1. **제로 트러스트 증거 관리** – 블록체인 기반 증거 불변성 도입.  
2. **다국어 지원** – **GDPR**(예: [GDPR](https://gdpr.eu/)), **CCPA**(예: [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)), **CPRA**(예: [CPRA](https://thecpra.org/)) 등 다국적 규제에 맞춘 다국어 LLM 파인‑튜닝.  
3. **자체 치유 정책** – 강화 학습을 활용해 감사 피드백을 자동으로 정책 개선 제안에 반영.

이러한 혁신은 CaaC를 **생산성 도구**에서 **전략적 준수 엔진**으로 전환시켜, 보안 자세를 사전적으로 형성하도록 할 것입니다.

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## 8. 시작 체크리스트

- [ ] 정책‑as‑Code 스키마 정의 및 버전 관리  
- [ ] 기존 정책·증거 메타데이터를 저장소에 적재  
- [ ] 검색 서비스(Elasticsearch 등) 구축  
- [ ] 과거 Q&A 데이터 수집 및 LLM 파인‑튜닝  
- [ ] 신뢰도 점수·증거 검증 가드레일 구현  
- [ ] 설문 플랫폼(Procurize 등)과 파이프라인 연동  
- [ ] 저위험 설문으로 파일럿 실행 후 피드백 적용  

이 로드맵을 따르면 조직은 **수동 작업**에서 **AI‑구동 자동 준수**로 전환해 영업 효율과 규제 대응 역량을 동시에 끌어올릴 수 있습니다.  

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### 주요 프레임워크·표준 참조 (빠른 링크)

- **SOC 2** – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)  
- **ISO 27001** – [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) & [ISO/IEC 27001 Information Security Management](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)  
- **GDPR** – [GDPR](https://gdpr.eu/)  
- **HIPAA** – [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html)  
- **NIST CSF** – [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- **DPAs** – [DPAs](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/)  
- **Cloud Security Alliance STAR** – [CSA STAR](https://cloudsecurityalliance.org/star/)  
- **PCI‑DSS** – [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)  
- **CCPA** – [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)  
- **CPRA** – [CPRA](https://thecpra.org/)  
- **Gartner Security Automation Trends** – [Gartner Security Automation Trends](https://www.gartner.com/en/documents/5202463)  
- **Gartner Sales Cycle Benchmarks** – [Gartner Sales Cycle Benchmarks](https://www.gartner.com/en/sales)  
- **MITRE AI Security** – [MITRE AI Security](https://www.mitre.org/)  
- **EU AI Act Compliance** – [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)  
- **SLAs** – [SLAs](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)  
- **NYDFS** – [NYDFS](https://www.dfs.ny.gov/industry_guidance/cybersecurity)  
- **DORA** – [DORA](https://www.eiopa.europa.eu/digital-operational-resilience-act-dora_en)  
- **BBB Trust Seal** – [BBB Trust Seal](https://www.bbb.org/)  
- **Google Trust & Safety** – [Google Trust & Safety](https://safety.google/)  
- **FedRAMP** – [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/)  
- **CISA Cybersecurity Best Practices** – [CISA Best Practices](https://www.cisa.gov/topics/cybersecurity-best-practices)  
- **EU Cloud Code of Conduct** – [EU Cloud Code of Conduct](https://eucoc.cloud/en/home)