AI 요약관련 정보

• AI API 엔드포인트는 요청당 비용이 발생하므로, 토큰 고갈 공격(악의적 또는 실수)으로부터 보호하는 것이 중요합니다. 💸
• 외부 공격자, 경쟁자, 심지어 프로그래밍 실수(클라이언트 측 루프, 내부 서비스 오류)로 인해 과도한 API 호출이 발생할 수 있습니다. 🚨
• AI 서비스 수준에서 최대 완료 토큰을 설정하여 응답 길이를 제한하고 비용을 제어할 수 있습니다. 📏
• 사용자 ID(또는 세션 ID)를 AI 서비스에 전달하여 남용을 모니터링하고 감지하는 데 도움을 줄 수 있으며, 민감한 정보는 해싱하는 것이 좋습니다. 🆔
• 가장 중요한 보호 조치는 AI 서비스 호출 전에 스팸 요청을 차단하는 속도 제한(Rate Limiting)입니다. 🛑
• 속도 제한 알고리즘 중 토큰 버킷 방식은 AI 애플리케이션에 특히 적합하며, 요청 비용에 따라 동적으로 토큰을 소모하고 버킷이 주기적으로 채워집니다. 🪣
• 들어오는 텍스트의 토큰 수를 추정하여 버킷에서 동적으로 토큰을 차감하고, 실제 AI 서비스의 토큰 사용량 피드백을 통해 추정치를 개선할 수 있습니다. 🧠
• OWASP Top 10과 같은 일반적인 웹 보안 위험(SQL 인젝션, XSS 등)에 대한 보호도 필수적입니다. 🛡️
• 봇 보호 기능을 통해 검색 엔진 봇과 같은 합법적인 봇과 원치 않는 봇을 구분할 수 있습니다. 🤖
• 민감한 정보(이메일, 전화번호) 유입을 감지하고 차단하여 규제 준수를 돕습니다. 🚫
• 회원가입 양식 보호를 통해 이메일 유효성 검사(형식, MX 레코드, 일회용 이메일)를 강화할 수 있습니다. 📧
• Arcjet과 같은 도구를 사용하여 이러한 보안 규칙을 쉽게 통합하고, 대시보드에서 요청 허용/거부 현황을 모니터링하여 잠재적 위협을 식별할 수 있습니다. 📊