최근 AI 엔드포인트에 대한 취약점 분석(예: Attackers are hijacking exposed AI endpoints to run offensive operations - no exploit needed에서 상세히 설명된 바와 같이)은 심각한 위험을 제기했습니다. 바로 추론 API(Ollama, LiteLLM)가 보안 계층 없이 노출되어 있어 익명 접근 및 자원 남용이 가능하다는 점입니다.

이러한 시나리오에 대한 기술적 대응으로, 저는 모든 언어 모델 앞에 구현하도록 설계된 보안 리버스 프록시인 AI Guard Gateway를 개발했습니다.

🛠️ 기술 구현 및 완화 방안

본 시스템은 SDD (Spec-Driven Development) 방법론을 기반으로 구축되었으며, 각 기능이 검증된 수용 기준(acceptance criteria)에 부합하도록 보장합니다.

취약점	AI Guard Gateway의 완화 방안	기술 구성 요소
Endpoint Hijacking	필수 인증 (API Keys / JWT)	auth.py
...

🔍 검증 및 품질

본 프로젝트는 구현에만 그치지 않고, 엄격한 검증 과정을 거쳤습니다:

• Test Suite: pytest를 통해 핵심 경로(Auth, RateLimit, PII) 커버리지 확보.
• 보안 감사 (Security Audit): bandit 스캔 결과, 심각도 '높음' 또는 '중간' 취약점 0건 기록.
• CI/CD: SonarCloud를 통한 지속적 분석을 위해 파이프라인 설정 완료.

🔗 자료

• 저장소 (Repository): GitHub - ai-guard-gateway
• 라이선스: AGPL-3.0
• 영감: Dev.to의 cyclopt_dimitrisk 기사(https://dev.to/cyclopt_dimitrisk/attackers-are-hijacking-exposed-ai-endpoints-to-run-offensive-operations-no-exploit-needed-123d)

감사합니다,

MagoPredator