
# 보안 설문 자동화를 위한 문서 AI 기반 무접점 증거 추출

## 소개

보안 설문—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR 데이터 처리 부속서, 공급업체 위험 평가—은 빠르게 성장하는 SaaS 기업에게 병목 현상이 되었습니다. 팀은 **30 %~50 %**의 보안 엔지니어 시간을 단순히 적절한 증거를 찾아 설문에 복사하고, 수동으로 관련성을 확인하는 데 소비합니다.  

**무접점 증거 추출**은 **Document AI** 엔진이 모든 규정 준수 아티팩트를 ingest하고 의미를 이해해 실시간으로 조회 가능한 기계 판독 증거 그래프를 노출함으로써 수작업 “검색‑붙여넣기” 루프를 제거합니다. LLM‑오케스트레이션 답변 레이어(예: Procurize AI)와 결합하면, ingest부터 답변 전달까지 설문 전체 라이프사이클이 완전 자동화·감사 가능·즉시 최신 상태가 됩니다.

이 글에서는 다음을 다룹니다:

1. 무접점 증거 추출 파이프라인의 핵심 아키텍처.  
2. 주요 AI 기술(OCR, 레이아웃 인식 트랜스포머, 의미 태깅, 문서 간 연결).  
3. 검증 절차(디지털 서명, 해시 기반 출처) 삽입 방법.  
4. 기존 규정 준수 허브와의 통합 패턴.  
5. 실제 성능 수치와 베스트 프랙티스 권장사항.

> **핵심 요약:** Document‑AI 기반 증거 레이어에 투자하면 설문 회신 시간을 **몇 주에서 몇 분**으로 단축하면서, 규제 기관이 신뢰하는 **감사 수준의 증거 흐름**을 확보할 수 있습니다.

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## 1. 기존 증거 관리가 실패하는 이유

| 고충 포인트 | 수동 프로세스 | 숨은 비용 |
|------------|--------------|-----------|
| **발견** | 파일 공유, 이메일 스레드, SharePoint 라이브러리 검색 | 감사 주기당 8~12 시간 |
| **버전 관리** | 추측에 의존, 오래된 PDF가 순환 | 규정 위반, 재작업 |
| **맥락 매핑** | 인간 분석가가 “policy‑X”를 “question‑Y”에 매핑 | 일관성 없는 답변, 누락된 제어 |
| **검증** | 서명을 눈으로 확인 | 위조 위험 높음 |

이러한 비효율은 증거를 **정적 문서**가 아니라 **구조화된 지식 객체**로 다루지 않기 때문에 발생합니다. 지식 그래프로 전환하는 것이 무접점 자동화의 첫 단계입니다.

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## 2. 아키텍처 청사진

아래 Mermaid 다이어그램은 무접점 증거 추출 엔진의 전·후 흐름을 보여줍니다.

```mermaid
graph LR
    A["Document Ingestion Service"] --> B["OCR & Layout Engine"]
    B --> C["Semantic Entity Extractor"]
    C --> D["Evidence Knowledge Graph"]
    D --> E["Verification Layer"]
    E --> F["LLM Orchestrator"]
    F --> G["Questionnaire UI / API"]
    subgraph Storage
        D
        E
    end
```

**주요 구성 요소 설명:**

| 구성 요소 | 역할 | 핵심 기술 |
|-----------|------|-----------|
| **Document Ingestion Service** | 파일 스토어, CI 파이프라인, 사용자 업로드 등에서 PDF, DOCX, 이미지, draw.io 다이어그램을 가져옴 | Apache NiFi, AWS S3 EventBridge |
| **OCR & Layout Engine** | 래스터 이미지를 검색 가능한 텍스트로 변환하고 표·헤딩 등 계층적 레이아웃을 보존 | Tesseract 5 + Layout‑LM, Google Document AI |
| **Semantic Entity Extractor** | 정책, 통제, 공급업체명, 날짜, 서명 등을 식별하고 downstream 매칭을 위한 임베딩 생성 | Layout‑aware Transformers (예: LayoutLMv3), Sentence‑BERT |
| **Evidence Knowledge Graph** | 각 아티팩트를 속성(유형, 버전, 해시, 규정 매핑)과 함께 노드로 저장 | Neo4j, GraphQL‑lite |
| **Verification Layer** | 디지털 서명 부착, SHA‑256 해시 계산, 블록체인 원장 또는 WORM 스토리지에 불변 증거 저장 | Hyperledger Fabric, AWS QLDB |
| **LLM Orchestrator** | 관련 증거 노드를 가져와 서술형 답변을 조립하고 인용 스타일로 표기 | OpenAI GPT‑4o, LangChain, Retrieval‑Augmented Generation |
| **Questionnaire UI / API** | 보안 팀, 공급업체 포털, 자동 API 호출을 위한 프런트엔드 | React, FastAPI, OpenAPI 사양 |

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## 3. 심층 분석: PDF에서 지식 그래프까지

### 3.1 OCR + 레이아웃 인식

일반 OCR은 “표 논리”를 잃어버려 “Control ID”와 “Implementation Detail” 매핑에 실패합니다. Layout‑LM 모델은 시각 토큰과 위치 임베딩을 모두 활용해 원본 문서 구조를 보존합니다.

```python
from transformers import LayoutLMv3Processor, LayoutLMv3ForTokenClassification

processor = LayoutLMv3Processor.from_pretrained("microsoft/layoutlmv3-base")
model = LayoutLMv3ForTokenClassification.from_pretrained("custom/evidence-ner")
inputs = processor(images, documents, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
```

모델은 `B-POLICY`, `I-POLICY`, `B-CONTROL`, `B-SIGNATURE`와 같은 엔티티 태그를 출력합니다. SOC 2 보고서, ISO 27001 부록, 계약 조항 등으로 구성된 규정 준수 코퍼스에 대해 **F1 > 0.92**를 달성했습니다.

### 3.2 의미 태깅 및 임베딩

추출된 엔티티는 규정 의미를 포착하는 Sentence‑BERT 모델로 벡터화됩니다. 결과 임베딩은 그래프에 **벡터 속성**으로 저장돼 “데이터‑휴식 암호화 증거를 제공하라”는 질문에 대한 근사 이웃 검색이 가능해집니다.

```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
vector = embedder.encode("AES‑256 encryption for all storage volumes")
```

### 3.3 그래프 구축

```cypher
MERGE (e:Evidence {id: $doc_hash})
SET e.title = $title,
    e.type = $type,
    e.version = $version,
    e.embedding = $embedding,
    e.createdAt = timestamp()
WITH e
UNWIND $mappings AS map
MATCH (c:Control {id: map.control_id})
MERGE (e)-[:PROVES]->(c);
```

각 `Evidence` 노드는 해당 증거가 충족하는 `Control` 노드와 **directed edge** 로 연결됩니다. 설문 항목에서 지원 아티팩트로 즉시 탐색할 수 있습니다.

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## 4. 검증 및 불변 출처

감사에서는 **증명 가능성**이 필수입니다. 증거를 ingest한 뒤 수행하는 절차:

1. **해시 생성** – 원본 바이너리의 SHA‑256을 계산.  
2. **디지털 서명** – 보안 담당자가 X.509 인증서로 해시 서명.  
3. **원장 기록** – `{hash, signature, timestamp}` 를 변조 방지 원장에 저장.

```javascript
const crypto = require('crypto');
const hash = crypto.createHash('sha256').update(fileBuffer).digest('hex');
// Sign with private key (PKCS#12)
```

답변 생성 시 LLM은 원장 증명을 조회해 다음과 같이 인용 블록을 추가합니다.

```
Evidence: Policy‑A.pdf (SHA‑256: 3f5a…c8e2) – Signed by CFO, 2025‑10‑12
```

규제 기관은 파일과 해시를 독립적으로 검증해 **제로 트러스트** 증거 처리를 보장할 수 있습니다.

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## 5. LLM‑오케스트레이션 답변 생성

LLM은 다음과 같은 **구조화 프롬프트**를 받습니다:

- 설문 텍스트  
- 벡터 유사도 기반으로 검색된 후보 Evidence ID 목록  
- 검증 메타데이터

```markdown
**Question:** "Describe your incident‑response process for data‑breach events."
**Evidence Candidates:**
1. Incident_Response_Playbook.pdf (Control: IR‑01)
2. Run‑Book_2025.docx (Control: IR‑02)
**Verification:** All files signed and hash‑verified.
```

**Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** 방식을 활용해 모델은 간결한 답변을 구성하고 **자동 인용**을 삽입합니다. 이 접근법은 다음을 보장합니다.

- **정확성** (답변이 검증된 문서에 근거)  
- **일관성** (여러 설문에서 동일 증거 재사용)  
- **속도** (질문당 서브‑초 지연)

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## 6. 통합 패턴

| 통합 방식 | 작동 방식 | 기대 효과 |
|-----------|-----------|-----------|
| **CI/CD 규정 준수 게이트** | 파이프라인 단계에서 정책 변경 커밋 시마다 ingest 서비스를 실행 | 그래프 즉시 업데이트, 드리프트 방지 |
| **Ticketing System Hook** | 새 설문 티켓 생성 시 LLM Orchestrator API 호출 | 자동 답변 티켓 생성, 수동 삼각 작업 감소 |
| **Vendor Portal SDK** | `/evidence/{controlId}` 엔드포인트 노출; 외부 공급업체가 실시간 증거 해시를 조회 | 투명성 향상, 공급업체 온보딩 속도 가속 |

모든 통합은 **OpenAPI** 계약에 정의돼 있어 언어에 구애받지 않습니다.

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## 7. 파일럿 실험 결과: 실제 영향

| 지표 | 무접점 도입 전 | 도입 후 |
|------|----------------|----------|
| 평균 증거 탐색 시간 | 설문당 4 시간 | 자동 검색 5 분 |
| 수동 편집 업무량 | 감audit당 12 시간 | 자동 생성 30 분 미만 |
| 증거 버전 불일치 | 응답의 18 % | 0 % (해시 검증) |
| 감사인 신뢰 점수 (1‑10) | 6 | 9 |
| 비용 절감 (FTE) | 분기당 2.1 FTE | 분기당 0.3 FTE |

파일럿은 **3건의 SOC 2 Type II**와 **2건의 ISO 27001** 내부 감사를 대상으로 진행됐으며, SaaS 플랫폼에 **200개 이상의 정책 문서**가 포함되었습니다. 증거 그래프는 **12 k 노드**로 성장했으며, 조회 지연은 **150 ms** 이하를 유지했습니다.

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## 8. 베스트 프랙티스 체크리스트

1. **이름 규칙 표준화** – 일관된 스키마(`\<type>_<system>_<date>.pdf`) 사용.  
2. **버전 고정 파일** – 불변 스냅샷을 WORM 스토리지에 보관.  
3. **서명 권한 관리** – 하드웨어 보안 모듈(HSM)으로 개인키 중앙 집중화.  
4. **NER 모델 지속 학습** – 새로운 정책이 ingest될 때마다 재학습해 용어 변화 포착.  
5. **그래프 건강 모니터링** – 연결되지 않은 증거 노드에 대한 알림 설정.  
6. **원장 감사** – 분기마다 해시 서명을 원본 파일과 비교 검증.

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## 9. 향후 방향

- **다중모달 증거** – 스크린샷, 아키텍처 다이어그램, 동영상 walkthrough 등을 Vision‑LLM으로 확장.  
- **연합 학습** – 여러 조직이 익명화된 엔티티 임베딩을 공유해 NER 정확도 향상, 기업 기밀은 노출되지 않음.  
- **자체 치유형 통제** – 그래프가 새로 요구된 통제에 대한 증거가 누락된 경우 자동으로 정책 업데이트를 트리거.  

이러한 발전은 무접점 증거 추출을 **생산성 향상 도구**에서 **규제 변화에 맞춰 스스로 진화하는 동적 규정 준수 엔진**으로 끌어올립니다.

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## 결론

무접점 증거 추출은 규정 준수 병목을 **연속적이고 감사 가능하며 AI‑구동 워크플로우**로 전환합니다. 정적 문서를 풍부하게 연결된 지식 그래프로 변환하고, 각 아티팩트를 암호학적으로 검증하며, 이를 LLM 오케스트레이터와 결합하면 기업은:

- 보안 설문에 **몇 분 안에** 답변할 수 있고,  
- 감사인이 만족하는 **변조 방지 증거**를 제공하며,  
- 수작업을 크게 줄여 보안 팀이 전략적 위험 완화에 집중할 수 있습니다.

문서 AI를 활용한 증거 관리 도입은 선택이 아니라 2025년 이후 경쟁력을 유지하려는 모든 SaaS 조직에게 **산업 표준**이 되고 있습니다.

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## 참고 자료

- [Compliance를 위한 Retrieval‑Augmented Generation 이해하기](https://arxiv.org/abs/2302.00784)  
- [Hyperledger Fabric: 불변 증거 원장 구축](https://www.hyperledger.org/use/fabric)  
- [LayoutLMv3: Vision‑Language 트랜스포머를 이용한 문서 이해](https://arxiv.org/abs/2204.08387)