AI 기반 컴플라이언스 증거 수집 자동화 시스템 구축 사례

컴플라이언스 증거 수집을 위한 AI 자동화 시스템 구축

소개

컴플라이언스 감사는 여러 시스템에서 다양한 증거를 수집해야 하기 때문에 대규모의 스크린샷을 요구합니다. 이러한 수작업 프로세스가 시간 소모적이고 오류가 발생할 가능성이 크며, 일관된 재생산이 어렵습니다. 본 글에서는 Amazon Bedrock과 브라우저 자동화를 활용하여 어떻게 감사 워크플로우를 자동화할 수 있는지에 대해 설명드립니다.

주요 내용 및 사례

AWS 블로그에서는 Amazon Bedrock과 Nova 2 Lite 모델을 활용한 브라우저 확장을 개발하여 증거 수집 프로세스를 어떻게 자동화했는지에 대한 내용을 소개하고 있습니다. 확장은 사전에 정의된 컴플라이언스 워크플로우를 실행하여 타임스탬프가 포함된 스크린샷을 자동으로 캡처하고, 이를 Amazon S3에 체계적으로 저장합니다. 또한, 자연어 처리(NLP)를 통해 컴플라이언스 문서를 분석하고 새로운 워크플로우를 생성할 수 있습니다.

이 시스템은 사용자가 AWS 인프라를 간단한 배포 가이드와 함께 빠르게 구축할 수 있도록 돕습니다. Chrome과 Firefox 브라우저를 기반으로 작동하며, AWS Lambda 함수와 Amazon Cognito로 사용자 인증을 관리합니다.

결론

AI 기반의 컴플라이언스 자동화 솔루션은 복잡한 웹 애플리케이션에서도 작동 가능하며, 변화하는 요구사항에 적응할 수 있습니다. CloudFormation 템플릿을 통해 즉시 인프라를 배포하고, 브라우저 확장을 설정하여 컴플라이언스 워크플로우를 실행하여 효율적으로 증거를 수집할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-an-ai-powered-system-for-compliance-evidence-collection/