Lakera Guard 도입을 통한 LLM 입력 계층의 Zero-Trust 보안 아키텍처 구현

Context

Next.js App Router 환경에서 사용자 입력이 LLM 프롬프트로 직접 전달됨에 따른 Prompt Injection 및 PII 유출 위험 존재. Regex 기반의 Blocklist 방식은 변칙적 입력 대응에 한계가 있으며 시스템 프롬프트 내 지침만으로는 보안 우회가 용이한 구조적 취약점 보유.

Technical Solution

• LLM 호출 전 단계에 별도의 Validation Layer를 배치하여 검증된 입력만 모델에 전달하는 Guard-rail 구조 설계
• Lakera Guard API를 통한 Prompt Injection, Jailbreak, PII, Moderation 4가지 카테고리의 리스크 스코어링 수행
• Edge Runtime 호환성 확보를 위해 SDK 대신 plain fetch를 사용한 Zero-dependency 헬퍼 함수 구현
• Vercel AI Gateway(OIDC)와 결합하여 코드 내 Provider API Key 노출을 제거한 보안 파이프라인 구축
• 422 Unprocessable Entity 응답을 통해 모델 호출 전 차단함으로써 Token 낭비 및 Latency 발생 원천 봉쇄
• Edge Function 리전을 Lakera 엔드포인트와 동일한 us-east-1으로 고정하여 네트워크 홉 최적화