
# 제로 지식 증명과 AI가 만나 보안 설문 자동화를 구현하다

## 소개

보안 설문, 벤더 위험 평가 및 컴플라이언스 감사는 빠르게 성장하는 SaaS 기업에게 큰 병목이 됩니다. 팀은 증거를 수집하고, 민감 데이터를 레드액션하며, 반복적인 질문에 수작업으로 답변하는 데 수많은 시간을 소비합니다. **Procurize**와 같은 생성 AI 플랫폼이 응답 시간을 크게 단축했지만, 여전히 원본 증거를 AI 모델에 제공하므로 데이터를 노출시키는 위험이 있습니다. 이는 규제기관이 점점 더 면밀히 검토하는 프라이버시 위험입니다.

여기에 **제로 지식 증명(ZKP)**—증명자가 검증자에게 **기본 데이터를 전혀 공개하지 않고** 명제가 참임을 설득할 수 있게 해주는 암호학 프로토콜—이 등장합니다. ZKP와 AI 기반 답변 생성을 결합하면 다음을 구현할 수 있습니다.

1. **원본 증거는 비공개 상태**를 유지하면서도 AI가 증명으로부터 파생된 진술을 학습할 수 있습니다.  
2. **수학적 증명**을 제공해 각 생성된 답변이 최신이고 진정한 증거에서 파생됐음을 입증합니다.  
3. **변조 방지 및 검증 가능한 감사 추적**을 통해 기밀 문서를 노출하지 않고도 검증이 가능합니다.

이 글에서는 ZKP‑강화 설문 자동화 엔진의 아키텍처, 구현 단계 및 핵심 장점을 살펴봅니다.

## 핵심 개념

### 제로 지식 증명 기본

ZKP는 *증명자* (증거를 보유한 기업)와 *검증자* (감사 시스템 또는 AI 모델) 사이의 인터랙티브 혹은 비인터랙티브 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 다음 세 가지 속성을 만족합니다.

| 속성 | 의미 |
|------|------|
| **완전성** | 정직한 증명자는 참인 명제에 대해 정직한 검증자를 설득할 수 있다. |
| **정당성** | 부정 행위를 하는 증명자는 거의 불가능하게 거짓 명제를 검증자에게 설득한다. |
| **제로 지식** | 검증자는 명제의 유효성 외에는 아무것도 배우지 못한다. |

일반적인 ZKP 구성에는 **zk‑SNARKs (Succinct Non‑interactive Arguments of Knowledge)**와 **zk‑STARKs (Scalable Transparent ARguments of Knowledge)**가 있습니다. 두 방식 모두 짧은 증명을 빠르게 검증할 수 있어 실시간 워크플로에 적합합니다.

### 설문 자동화에서 생성 AI

생성 AI 모델(대규모 언어 모델, 검색‑보강 생성 파이프라인 등)은 다음에 강점이 있습니다.

- 비정형 증거에서 관련 사실을 추출
- 간결하고 컴플라이언스에 맞는 답변 초안 작성
- 정책 조항을 설문 항목에 매핑

하지만 **원본 증거에 직접 접근**해야 하는 경우가 많아 데이터 유출 위험이 존재합니다. ZKP 레이어는 AI에 **원본 문서 대신 검증 가능한 진술**을 제공함으로써 이를 완화합니다.

## 아키텍처 개요

아래는 **ZKP‑AI 하이브리드 엔진**의 고수준 흐름도입니다. 이해를 돕기 위해 Mermaid 구문을 사용했습니다.

```mermaid
graph TD
    A["Evidence Repository (PDF, CSV, etc.)"] --> B[ZKP Prover Module]
    B --> C["Proof Generation (zk‑SNARK)"]
    C --> D["Proof Store (Immutable Ledger)"]
    D --> E[AI Answer Engine (Retrieval‑Augmented Generation)]
    E --> F["Drafted Answers (with Proof References)"]
    F --> G[Compliance Review Dashboard]
    G --> H["Final Answer Package (Answer + Proof)"]
    H --> I[Customer / Auditor Verification]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 단계별 워크플로

1. **증거 수집** – 문서가 안전 저장소에 업로드됩니다. 메타데이터(해시, 버전, 분류)가 기록됩니다.  
2. **증명 생성** – 각 설문 항목마다 “*문서 X에 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Control A‑5가 요구사항 Y를 충족한다*”와 같은 진술을 ZKP 증명자가 생성합니다. 증명자는 저장된 해시와 대조해 내용을 누설하지 않고 진술을 검증하는 **zk‑SNARK** 회로를 실행합니다.  
3. **불변 증명 저장소** – 증명과 증거 집합의 Merkle 루트가 부록형 원장(예: 블록체인 기반 로그)에 기록됩니다. 이를 통해 불변성과 감사 가능성을 보장합니다.  
4. **AI 답변 엔진** – LLM은 **추상화된 사실 번들**(진술과 증명 레퍼런스)만을 받아 인간이 읽을 수 있는 답변을 작성하고, 추적성을 위해 증명 ID를 삽입합니다.  
5. **검토 및 협업** – 보안, 법무, 제품 팀이 대시보드에서 초안을 검토하고, 코멘트를 남기거나 추가 증명을 요청합니다.  
6. **최종 패키징** – 완료된 답변 패키지에는 자연어 응답과 **검증 가능한 증명 번들**이 포함됩니다. 감사자는 증명을 독립적으로 검증할 수 있으며, 원본 증거를 볼 필요가 없습니다.  
7. **외부 검증** – 감사자는 가벼운 검증기(종종 웹 기반 도구)를 실행해 공개 원장과 증명을 대조함으로써 답변이 주장된 증거에서 실제로 도출됐음을 확인합니다.

## ZKP 레이어 구현

### 1. 증명 시스템 선택

| 시스템 | 투명성 | 증명 크기 | 검증 시간 |
|--------|--------|----------|-----------|
| zk‑SNARK (Groth16) | 신뢰 설정 필요 | ~200 bytes | < 1 ms |
| zk‑STARK | 신뢰 설정 불필요 (투명) | ~10 KB | ~5 ms |
| Bulletproofs | 투명, 신뢰 설정 불필요 | ~2 KB | ~10 ms |

대부분 설문 워크로드에 대해서는 **Groth16 기반 zk‑SNARK**가 속도와 컴팩트 함 측면에서 좋은 균형을 제공합니다. 증명 생성은 전용 마이크로서비스로 오프로드할 수 있습니다.

### 2. 회로 정의

회로는 증명하려는 논리 조건을 인코딩합니다. 예시 SOC 2 제어에 대한 회로:

```
input: document_hash, control_id, requirement_hash
assert hash(document_content) == document_hash
assert control_map[control_id] == requirement_hash
output: 1 (valid)
```

회로는 한 번 컴파일되며, 실행 시 구체적인 입력을 받아 증명을 출력합니다.

### 3. 기존 증거 관리와 통합

- **문서 해시**(SHA‑256)를 버전 메타데이터와 함께 저장합니다.  
- **제어 매핑**을 보관해 제어 식별자를 요구사항 해시와 연결합니다. 이 매핑은 변조 방지 데이터베이스(예: Cloud Spanner 감사 로그)를 사용합니다.

### 4. 증명 API 제공

```http
POST /api/v1/proofs/generate
{
  "question_id": "Q-ISO27001-5.3",
  "evidence_refs": ["doc-1234", "doc-5678"]
}
```

응답:

```json
{
  "proof_id": "proof-9f2b7c",
  "proof_blob": "0xdeadbeef...",
  "public_inputs": { "document_root": "0xabcd...", "statement_hash": "0x1234..." }
}
```

AI 엔진은 답변 초안을 작성할 때 이 API를 호출해 필요한 증명을 가져옵니다.

## 조직을 위한 이점

| 이점 | 설명 |
|------|------|
| **데이터 프라이버시** | 원본 증거는 안전 저장소에 머무르고, AI에게는 제로 지식 증명만 전달됩니다. |
| **규제 적합** | **GDPR**, **CCPA** 및 최신 AI 거버넌스 가이드라인은 데이터 노출을 최소화하는 기술을 권장합니다. |
| **변조 방지** | 증거가 수정되면 해시가 바뀌어 기존 증명이 무효화되며, 이는 즉시 감지됩니다. |
| **감사 효율성** | 감사자는 증명을 몇 초 만에 검증해, 전통적인 수일에 걸친 증거 요청 절차를 크게 단축합니다. |
| **스케일 가능한 협업** | 여러 팀이 동시에 설문 작업을 진행해도 증명 레퍼런스가 일관성을 보장합니다. |

## 실제 사례: 클라우드‑네이티브 SaaS 벤더 조달

한 핀테크 기업은 **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II** 설문을 완료해야 했습니다. 벤더는 ZKP‑AI 엔진을 탑재한 Procurize를 사용했습니다.

1. **문서 수집** – 최신 SOC 2 보고서와 내부 제어 로그를 업로드하고 각각 해시를 저장합니다.  
2. **증명 생성** – “데이터가 저장될 때 암호화된다”는 질문에 대해, SOC 2 보고서에 암호화 정책이 존재한다는 ZKP를 생성합니다.  
3. **AI 초안** – LLM은 “암호화 정책 A가 존재함(증명 ID = p‑123)”이라는 진술을 받아 간결한 답변을 작성하고, 증명 ID를 포함시킵니다.  
4. **감사자 검증** – 핀테크 감사자는 웹 검증기에 증명 ID를 입력해 공개 원장과 대조하고, 암호화 정책이 실제 SOC 2 보고서에 기반함을 확인합니다. 원본 문서는 전혀 노출되지 않았습니다.

전체 프로세스는 **10분 미만**에 완료됐으며, 기존 **5‑7일**에 달하던 수작업 증거 교환을 크게 단축했습니다.

## 최선 실천 방안 & 함정

| 실천 방안 | 중요성 |
|----------|--------|
| **버전 고정 증거** | 증명은 특정 문서 버전에 묶어야 하며, 문서가 업데이트되면 증명을 재생성해야 합니다. |
| **진술 범위 제한** | 각 증명을 가능한 한 좁게 정의해 회로 복잡도와 증명 크기를 최소화합니다. |
| **증명 저장소 불변성 확보** | 부록형 로그나 블록체인 앵커를 사용하고, 가변 데이터베이스에 저장하지 않습니다. |
| **신뢰 설정 관리** | zk‑SNARK을 사용할 경우 신뢰 설정을 주기적으로 교체하거나 투명 시스템(z​k‑STARK)으로 전환합니다. |
| **고위험 답변은 인간 검토** | 위협 사고 이력 등 고위험 항목은 증명이 있더라도 최종 서명을 인간이 수행하도록 합니다. |

## 미래 방향

- **하이브리드 ZKP‑연합 학습**: 제로 지식 증명과 연합 학습을 결합해 조직 간 데이터 이동 없이 모델 정확도를 높이는 방법.  
- **동적 증명 생성**: 설문 언어에 맞춰 실시간으로 회로를 컴파일해 즉석에서 증명을 만들 수 있는 기술.  
- **표준화된 증명 스키마**: ISO, Cloud Security Alliance 등 산업 컨소시엄이 증거를 위한 공통 증명 형식을 정의하면 벤더‑고객 간 상호운용성이 크게 향상됩니다.

## 결론

제로 지식 증명은 증거를 비공개로 유지하면서 AI가 정확하고 컴플라이언스에 부합하는 설문 답변을 생성하도록 하는 수학적으로 검증 가능한 방법을 제공합니다. AI 워크플로에 검증 가능한 진술을 삽입함으로써 조직은:

- 다양한 규제 환경에서 데이터 비밀성을 보존  
- 감사자가 답변의 진위성을 부인할 수 없게 함  
- 전체 컴플라이언스 사이클을 가속화해 거래 성사와 운영 비용 절감에 기여  

AI가 설문 자동화를 장악해 나가는 가운데, 프라이버시를 보호하는 암호학과 결합하는 것은 선택이 아닌 **필수적인 차별화 요소**가 될 것입니다.

## <span class='highlight-content'>참고</span> Also
- [ISO/IEC 27001:2022 – Guidance on Evidence Integrity](https://www.iso.org/standard/75696.html)