엔터프라이즈 환경에서 금융권 API 게이트웨이에 실시간 위협시그널 AI 탐지 삽입 아키텍처와 운영 상용구 정리 배경과 문제 정의 아키텍처/구성 개요 운영/모니터링 포인트 보안·거버넌스 관점 구현 예시 (코드 또는 설정) FAQ 결론 배경과 문제 정의 금융권 API 게이트웨이는 대외 서비스, 내부 마이크로서비스 간 연동, 외부 파트너 인증 등 다양한 트래픽을 통제하는 핵심 진입점입니다. 최근 공격자는 API 계약 구조를 분석하거나 인증 토큰의 취약 지점을 공략하는 등 정교한 공격 수법을 활용하고 있어 기존 룰 기반 WAF나 단순 레이트 리밋만으로는 탐지가 어려운 상황이 증가하고 있습니다. 이에 따라 실시간 위협시그널 기반의 AI 분석 엔진을 API 게이트웨이에 삽입하여 요청 패턴의 이상징후를 빠르게 탐지하고, 미탐 가능성을 낮추는 방식이 필요합니다. 이 글에서는 엔터프라이즈 DevSecOps 및 SRE 관점에서 운영 가능한 구조를 제안합니다. 아키텍처/구성 개요 실시간 위협시그널 AI 탐지 기능은 게이트웨이 요청을 복제하거나 스트리밍 형태로 전달받아 모델이 추론한 위험도를 게이트웨이 정책 엔진으로 다시 반영하는 방식이 일반적입니다. 이때 API 요청 처리 지연을 최소화하기 위해 동기 삽입이 아닌 비동기 시그널 기반 구조가 선호됩니다. 구성 요소는 크게 게이트웨이 플러그인, 스트림 파이프라인(Kafka, NATS, Kinesis 등), AI 추론 엔진, 정책 피드백 어댑터, 중앙 관찰성 스택으로 나눌 수 있습니다. 각 컴포넌트 간 통신 경로는 최소한으로 유지해 장애 전파 위험을 낮추는 것이 좋습니다. 데이터 흐름 설계 고려사항 트래픽 수준에 따라 스트림 파이프라인의 파티션 수, 추론 엔진의 수평 확장 전략, 지연 허용 범위를 사전에 정의해야 합니다. 또한 모델 업데이트 주기와 피처 추출 로직의 변경이 운영 안정성에 영향을 주므로 변경관리 절차에 포함시키는 것이 좋...