AI 생성 코드의 보안 취약점 해결을 통한 엔터프라이즈급 SaaS 보안 강화

Context

LLM 기반의 Vibe-Coding으로 생성된 앱들이 빠른 개발 속도에 비해 기초적인 보안 설계가 결여된 상태로 배포되는 경향 분석. 특히 Client-side 로직 과신과 권한 제어 미흡으로 인한 데이터 유출 및 비용 폭증 위험 노출.

Technical Solution

• Webhook Signature 검증 로직 도입을 통한 외부 요청 위조 방지 및 결제 상태 변조 차단
• RLS(Row Level Security) 정책을 USING (true)에서 auth.uid() 기반의 소유권 검증 구조로 변경하여 데이터 격리 구현
• Client-side API Key 노출 방지를 위해 Edge Function 기반의 Server-side Proxy 아키텍처로 전환
• Upstash 등을 활용한 Rate Limit 적용 및 Zod 스키마 기반의 Input Validation으로 LLM API 비용 및 리소스 낭비 방지
• DB Trigger 기반의 Profile 생성 및 특정 컬럼(role, tier)의 UPDATE 권한 박탈을 통한 권한 상승 공격 원천 차단
• Atomic Update 쿼리 적용으로 Race Condition을 해결하고 크레딧 차감 로직의 정밀도 확보