AI 서비스 API 보안 가이드: 인증·레이트리밋·권한 비교(과기정통부 안내서 5번 확장 해설)
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." AI 서비스 API 보안 가이드: 인증·레이트리밋·권한 비교(과기정통부 안내서 5번 실전 확장판) Table of Contents AI API 보안, 왜 지금 중요한가 비교 기준: 인증·레이트리밋·권한 아키텍처 패턴과 위협 모델 제품 비교: 게이트웨이·정책엔진·AI 전용 프록시 의사결정 트리(상황별 추천) 실무 구축 예시 & 체크리스트 국내외 사례·데이터 인사이트(최근 3년) FAQ(현업 질문 반영) 부록: 템플릿·정책 예시·운영 팁 관련 공식 사이트 바로가기 AI 서비스 API 보안 가이드: 인증·레이트리밋·권한 비교(과기정통부 안내서 5번 확장 해설) 생성형 AI를 서비스에 붙이면 곧바로 비즈니스가 움직입니다. 그러나 저는 운영을 진행하면서 예상 밖의 비용 급증, 키 유출, 권한 과다 가 얼마나 빠르게 사고로 이어지는지 여러 차례 목격했습니다. 이 글은 과기정통부 안내서 5번의 취지를 토대로, 현장에서 바로 쓰는 인증·레이트리밋·권한 설계를 제품별로 비교하고, 실전 배치 순서까지 제안합니다. 최대한 **짧은 문단**과 **표/리스트**로 담았습니다. 요점 : AI API 보안의 핵심은 누가(인증) 들어오는지, 얼마나(레이트리밋) 쓸 수 있는지, 그리고 무엇까지(권한) 허용할지입니다. 여기에 토큰/비용 인지 가 더해지면 예산과 위험을 동시에 제어할 수 있습니다. 비교 기준: 인증(OIDC·mTLS) · 레이트리밋(토큰·비용) · 권한(RBAC/ABAC) ...