이 시스템은 정책 및 규제 문서를 벡터 저장소에 삽입하고, 검색 증강된 LLM 쿼리를 사용하여 컴플라이언스 격차를 분석하고 보고합니다. 사용자는 컴플라이언스 자료를 넣고, 벡터 데이터베이스를 구성하며, 맞춤형 감사 질문을 합니다. AI 에이전트는 관련 섹션을 검색하여 구조화된 감사 보고서를 생성하고, 잠재적 위반 사항을 강조하며, 조치를 추천하고, 각 단계를 기록합니다.

Deep Threat Model은 GPT 기반 알고리즘을 활용하여 애플리케이션 구조를 분석하고 종합적인 위협 모델 다이어그램을 자동으로 생성합니다. 애플리케이션 이름과 간단한 설명을 지정하면, 자산을 식별하고 신뢰 구역을 구분하며, 위협 행위자를 나열합니다. 그런 다음 잠재적 공격 벡터를 매핑하고 보안 제어를 제안하며, 결과를 편집 가능한 Mermaid 또는 PlantUML 표기법으로 출력합니다. AI 엔진은 다이어그램 간 일관성을 보장하고, 누락된 제어를 표시하며, 위험도가 높은 구성요소를 강조합니다. 다이어그램은 내보내기, 수동 수정 또는 CI/CD 파이프라인에 통합하여 지속적인 보안 검토가 가능합니다. 이 간소화된 방법은 수작업을 줄이고, 위협 식별 오류를 최소화하며, 개발과 규정 준수 팀의 보안 문서화를 빠르게 합니다.