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Dev.toSecurity
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운영 중인 금융 플랫폼의 Regression Zero 달성과 31건의 보안 취약점 제거
Extending a Live Institutional Trading Platform Without Breaking It
AI 요약
Context
C#/.NET 및 PostgreSQL 기반의 라이브 Institutional Trading Platform으로 AFSL 라이선스 규제를 받는 환경임. 기존 시스템의 안정성을 유지하며 Multi-channel Notification 및 API 확장과 보안 평가라는 상충하는 목표를 달성해야 하는 제약 조건 존재.
Technical Solution
- 기존 아키텍처의 Naming Convention과 Design Pattern을 엄격히 준수하여 시스템 일관성을 유지한 모듈 확장 설계
- AI Tooling을 통한 코드베이스 Pattern Recognition 및 영향도 분석으로 Legacy 시스템의 멘탈 모델 구축
- 100% Unit Test Coverage 강제를 통한 모든 Execution Path 검증 및 Edge Case 사전 식별
- Design Rationale 중심의 PR 문화를 도입하여 변경 사항의 'What'이 아닌 'Why'와 Trade-off를 명문화
- 핵심 트레이딩 플랫폼과 Compliance Portal의 데이터 성격에 따른 차등적 Risk Profile 적용 및 보안 진단 수행
- 발견된 31건의 취약점에 대해 중요도별 Remediation Roadmap을 수립하여 전략적 리스크 관리
실천 포인트
- 신규 모듈 추가 전 기존 시스템의 패턴 분석을 위한 AI 기반 코드 매핑 수행 - 테스트 커버리지 100% 달성을 통한 비즈니스 로직의 모든 실행 경로 검증 - PR 작성 시 대안 설계와 포기한 가치(Trade-off)를 포함한 의사결정 기록 남기기 - 시스템 성격(Core Trading vs Compliance)에 따른 보안 및 리스크 등급 차등 적용