안녕하세요, 저는 3년째 HolySheep AI를 실무에 활용하고 있는 백엔드 개발자입니다. 오늘은 AI API 프록시 보안의 3대 핵심 요소인 로그 감사, 요청 제한, 모델 폴백 전략을 실제 서비스 운영 경험을 바탕으로 정리해 드리겠습니다. 특히 HolySheep AI 환경에서 이를 구현하는 구체적인 코드를 공유합니다.
왜 AI API 보안이 중요한가?
AI API를 서비스에 통합할 때 많은 개발자들이 기능 구현에만 집중하지만, 보안 결함은 예상치 못한 비용 폭탄과 서비스 중단의 원인이 됩니다. 제가 운영하는 서비스에서는 한 달간 제한 없는 요청으로 500달러 이상의 비용이 발생한 경험이 있습니다. 이러한 상황을 방지하기 위해 HolySheep AI의 다양한 보안 기능을 체계적으로 활용하는 방법을 알아보겠습니다.
1. HolySheep AI 로그 감사 시스템 구축
효과적인 보안 운영의 첫걸음은 모든 API 요청의 추적 가능한 로그를 구성하는 것입니다. HolySheep AI는 각 요청에 대해 상세한 메타데이터를 반환하므로 이를 활용한 감사 시스템을 구축할 수 있습니다.
중앙집중식 로그 수집 아키텍처
import requests
import json
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, asdict
from collections import defaultdict
import threading
@dataclass
class APIRequestLog:
"""AI API 요청 로그 스키마"""
timestamp: str
request_id: str
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
latency_ms: float
status_code: int
error_message: Optional[str]
cost_usd: float
ip_address: str
user_agent: str
class HolySheepAuditLogger:
"""
HolySheep AI API 감사 로거
모든 요청을 추적하여 보안 이상 징후를 탐지합니다.
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.request_logs: list[APIRequestLog] = []
self._lock = threading.Lock()
def _calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""모델별 비용 계산 (HolySheep AI 공식 요금표)"""
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 24.0}, # $/MTok
"gpt-4.1-nano": {"input": 0.30, "output": 1.2},
"claude-sonnet-4-5": {"input": 15.0, "output": 75.0},
"claude-opus-4": {"input": 75.0, "output": 150.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.5, "output": 10.0},
"gemini-2.5-pro": {"input": 15.0, "output": 60.0},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68},
}
model_key = model.lower().replace("-flash-preview", "")
if model_key in pricing:
p = pricing[model_key]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * p["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * p["output"]
return round(input_cost + output_cost, 6)
return 0.0
def log_request(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
latency_ms: float,
status_code: int,
error_message: Optional[str] = None,
request_id: str = "",
ip_address: str = "",
user_agent: str = ""
) -> APIRequestLog:
"""단일 요청 로그 생성 및 저장"""
cost = self._calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
log_entry = APIRequestLog(
timestamp=datetime.utcnow().isoformat(),
request_id=request_id or f"req_{datetime.utcnow().timestamp()}",
model=model,
input_tokens=input_tokens,
output_tokens=output_tokens,
latency_ms=latency_ms,
status_code=status_code,
error_message=error_message,
cost_usd=cost,
ip_address=ip_address,
user_agent=user_agent
)
with self._lock:
self.request_logs.append(log_entry)
return log_entry
def generate_audit_report(self, hours: int = 24) -> Dict[str, Any]:
"""보안 감사 리포트 생성"""
cutoff_time = datetime.utcnow().timestamp() - (hours * 3600)
recent_logs = [
log for log in self.request_logs
if datetime.fromisoformat(log.timestamp).timestamp() > cutoff_time
]
total_cost = sum(log.cost_usd for log in recent_logs)
error_count = sum(1 for log in recent_logs if log.status_code >= 400)
avg_latency = sum(log.latency_ms for log in recent_logs) / len(recent_logs) if recent_logs else 0
# 모델별 사용량 집계
model_usage = defaultdict(lambda: {"requests": 0, "cost": 0.0, "errors": 0})
for log in recent_logs:
model_usage[log.model]["requests"] += 1
model_usage[log.model]["cost"] += log.cost_usd
if log.status_code >= 400:
model_usage[log.model]["errors"] += 1
return {
"report_period_hours": hours,
"total_requests": len(recent_logs),
"total_cost_usd": round(total_cost, 4),
"error_rate_percent": round((error_count / len(recent_logs) * 100) if recent_logs else 0, 2),
"average_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"model_breakdown": dict(model_usage),
"generated_at": datetime.utcnow().isoformat()
}
사용 예시
logger = HolySheepAuditLogger(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
요청 로깅
log = logger.log_request(
model="gpt-4.1",
input_tokens=1500,
output_tokens=800,
latency_ms=1240.5,
status_code=200,
request_id="req_abc123",
ip_address="192.168.1.100",
user_agent="MyApp/1.0"
)
감사 리포트 생성
report = logger.generate_audit_report(hours=24)
print(f"일일 총 비용: ${report['total_cost_usd']}")
print(f"평균 응답 시간: {report['average_latency_ms']}ms")실시간 보안 이상 탐지
import asyncio
from typing import Callable, List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
from collections import deque
@dataclass
class SecurityAlert:
alert_type: str
severity: str # LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL
message: str
affected_ip: str
timestamp: str
details: Dict[str, Any]
class RealTimeSecurityMonitor:
"""
실시간 보안 모니터링 및 이상 탐지 시스템
HolySheep AI API 사용 시 발생할 수 있는 보안 위협을 조기에 감지합니다.
"""
def __init__(self, alert_callback: Callable[[SecurityAlert], None]):
self.alert_callback = alert_callback
self.request_history: deque = deque(maxlen=10000)
self.ip_request_counts: Dict[str, deque] = {}
self.failed_auth_attempts: Dict[str, List[datetime]] = {}
# 임계값 설정
self.RATE_LIMIT_THRESHOLD = 100 # 분당 최대 요청 수
self.COST_THRESHOLD_HOURLY = 50.0 # 시간당 최대 비용 (USD)
self.AUTH_FAILURE_THRESHOLD = 5 # 인증 실패 임계값
def record_request(self, ip: str, model: str, cost: float,
status_code: int, timestamp: datetime):
"""요청 기록 및 이상 탐지"""
if ip not in self.ip_request_counts:
self.ip_request_counts[ip] = deque(maxlen=1000)
self.ip_request_counts[ip].append(timestamp)
request_entry = {
"ip": ip,
"model": model,
"cost": cost,
"status_code": status_code,
"timestamp": timestamp
}
self.request_history.append(request_entry)
# 보안 위협 탐지
self._check_rate_limit(ip)
self._check_cost_anomaly(ip)
if status_code == 401 or status_code == 403:
self._check_auth_failure(ip)
def _check_rate_limit(self, ip: str):
"""비정상적으로 높은 요청률 탐지"""
now = datetime.utcnow()
recent_requests = [
ts for ts in self.ip_request_counts[ip]
if (now - ts).seconds < 60
]
if len(recent_requests) > self.RATE_LIMIT_THRESHOLD:
alert = SecurityAlert(
alert_type="RATE_LIMIT_EXCEEDED",
severity="HIGH",
message=f"IP {ip}에서 분당 {len(recent_requests)}회 요청 감지",
affected_ip=ip,
timestamp=now.isoformat(),
details={
"request_count": len(recent_requests),
"threshold": self.RATE_LIMIT_THRESHOLD,
"recommended_action": "IP 차단 또는 요청 제한 적용"
}
)
self.alert_callback(alert)
def _check_cost_anomaly(self, ip: str):
"""비용 이상치 탐지"""
now = datetime.utcnow()
hourly_cost = sum(
entry["cost"] for entry in self.request_history
if entry["ip"] == ip and (now - entry["timestamp"]).seconds < 3600
)
if hourly_cost > self.COST_THRESHOLD_HOURLY:
alert = SecurityAlert(
alert_type="COST_ANOMALY",
severity="CRITICAL",
message=f"IP {ip}의 시간당 비용 ${hourly_cost:.2f}가 임계값 초과",
affected_ip=ip,
timestamp=now.isoformat(),
details={
"current_cost": round(hourly_cost, 2),
"threshold": self.COST_THRESHOLD_HOURLY,
"recommended_action": "즉시 API 키 비활성화 및 사용자에게 연락"
}
)
self.alert_callback(alert)
def _check_auth_failure(self, ip: str):
"""반복된 인증 실패 탐지"""
now = datetime.utcnow()
if ip not in self.failed_auth_attempts:
self.failed_auth_attempts[ip] = []
# 10분 내 실패 기록만 유지
self.failed_auth_attempts[ip] = [
ts for ts in self.failed_auth_attempts[ip]
if (now - ts).seconds < 600
]
self.failed_auth_attempts[ip].append(now)
if len(self.failed_auth_attempts[ip]) >= self.AUTH_FAILURE_THRESHOLD:
alert = SecurityAlert(
alert_type="BRUTE_FORCE_DETECTED",
severity="CRITICAL",
message=f"IP {ip}에서 {len(self.failed_auth_attempts[ip])}회 인증 실패 감지",
affected_ip=ip,
timestamp=now.isoformat(),
details={
"failure_count": len(self.failed_auth_attempts[ip]),
"recommended_action": "IP 즉시 차단 및 보안 로그 기록"
}
)
self.alert_callback(alert)
def handle_security_alert(alert: SecurityAlert):
"""보안 경보 처리 핸들러"""
print(f"[{alert.severITY}] {alert.alert_type}: {alert.message}")
print(f" 상세 정보: {alert.details}")
if alert.severity == "CRITICAL":
# 긴급 차단 프로시저 실행
print(f"🚨 CRITICAL: {alert.affected_ip} 즉시 차단 처리")
# 실제 환경에서는 여기서 IP 차단 API 호출
모니터 인스턴스 생성
monitor = RealTimeSecurityMonitor(alert_callback=handle_security_alert)
테스트 시나리오
test_timestamp = datetime.utcnow()
for i in range(120):
monitor.record_request(
ip="203.0.113.50",
model="gpt-4.1",
cost=0.0005,
status_code=200 if i % 100 != 0 else 401,
timestamp=test_timestamp
)2. 요청 제한(Rate Limiting) 구현
HolySheep AI는 기본적인 요청 제한 기능을 제공하지만, 서비스 특성에 맞는 세밀한 제한 정책을 구현하면 비용 낭비를 효과적으로 방지할 수 있습니다. 저는 토큰 기반 과금에서 트래픽 급증으로 인한 예상치 못한 비용 발생을 경험했기 때문에 이 부분을 특히 중요하게 다룹니다.
다단계 요청 제한 시스템
from typing import Dict, Optional, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import hashlib
import threading
import time
class TokenBucket:
"""토큰 버킷 알고리즘 기반 요청 제한기"""
def __init__(self, capacity: int, refill_rate: float):
self.capacity = capacity
self.refill_rate = refill_rate # 초당 토큰 충전량
self.tokens = float(capacity)
self.last_refill = time.time()
self._lock = threading.Lock()
def consume(self, tokens: int = 1) -> bool:
"""토큰 소비 시도, 성공 시 True 반환"""
with self._lock:
self._refill()
if self.tokens >= tokens:
self.tokens -= tokens
return True
return False
def _refill(self):
"""토큰 자동 충전"""
now = time.time()
elapsed = now - self.last_refill
self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + (elapsed * self.refill_rate))
self.last_refill = now
def get_available_tokens(self) -> float:
"""사용 가능한 토큰 수 조회"""
with self._lock:
self._refill()
return self.tokens
class TieredRateLimiter:
"""
HolySheep AI용 다단계 요청 제한 시스템
제한 정책:
- 무료 티어: 분당 10회, 시간당 100회
- 베이직 티어: 분당 50회, 시간당 1,000회
- 프리미엄 티어: 분당 200회, 시간당 5,000회
"""
TIER_LIMITS = {
"free": {
"requests_per_minute": 10,
"requests_per_hour": 100,
"tokens_per_minute": 10000,
"max_cost_per_day": 1.0
},
"basic": {
"requests_per_minute": 50,
"requests_per_hour": 1000,
"tokens_per_minute": 100000,
"max_cost_per_day": 50.0
},
"premium": {
"requests_per_minute": 200,
"requests_per_hour": 5000,
"tokens_per_minute": 500000,
"max_cost_per_day": 500.0
}
}
def __init__(self, tier: str = "free"):
if tier not in self.TIER_LIMITS:
raise ValueError(f"Invalid tier: {tier}")
self.tier = tier
self.limits = self.TIER_LIMITS[tier]
# 각 사용자에 대한 버킷
self.user_buckets: Dict[str, Dict[str, TokenBucket]] = {}
self.user_usage: Dict[str, Dict[str, Tuple[int, datetime]]] = {}
self._lock = threading.Lock()
def _get_or_create_user_buckets(self, user_id: str) -> Dict[str, TokenBucket]:
"""사용자 버킷 초기화"""
if user_id not in self.user_buckets:
limits = self.limits
self.user_buckets[user_id] = {
"rpm": TokenBucket(limits["requests_per_minute"],
limits["requests_per_minute"] / 60.0),
"rph": TokenBucket(limits["requests_per_hour"],
limits["requests_per_hour"] / 3600.0),
}
return self.user_buckets[user_id]
def check_limit(
self,
user_id: str,
estimated_tokens: int = 0
) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
"""
요청 제한 확인
Returns:
(allowed: bool, reason: Optional[str])
"""
buckets = self._get_or_create_user_buckets(user_id)
# 분당 요청 제한 확인
if not buckets["rpm"].consume():
return False, f"분당 요청 제한 초과 (최대 {self.limits['requests_per_minute']}회)"
# 시간당 요청 제한 확인
if not buckets["rph"].consume():
return False, f"시간당 요청 제한 초과 (최대 {self.limits['requests_per_hour']}회)"
# 토큰 제한 확인
if estimated_tokens > 0 and estimated_tokens > self.limits["tokens_per_minute"]:
return False, f"토큰 요청량 초과 (최대 {self.limits['tokens_per_minute']}토큰)"
return True, None
def get_user_status(self, user_id: str) -> Dict[str, float]:
"""사용자 현재 상태 조회"""
buckets = self._get_or_create_user_buckets(user_id)
return {
"tier": self.tier,
"rpm_available": buckets["rpm"].get_available_tokens(),
"rph_available": buckets["rph"].get_available_tokens(),
"limits": self.limits
}
class HolySheepRateLimitedClient:
"""
HolySheep AI API용 요청 제한 클라이언트
내부적으로 자동 재시도 및 폴백 로직을 포함합니다.
"""
def __init__(self, api_key: str, tier: str = "free"):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.limiter = TieredRateLimiter(tier=tier)
def chat_completions(
self,
messages: list,
model: str = "gpt-4.1",
user_id: str = "anonymous"
) -> Dict[str, Any]:
"""제한이 적용된 채팅 완성 요청"""
# 제한 확인
allowed, reason = self.limiter.check_limit(user_id)
if not allowed:
return {
"error": True,
"error_code": "RATE_LIMITED",
"message": reason,
"retry_after_seconds": 60
}
# 실제 API 호출
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": 1000
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
return response.json()
사용 예시
client = HolySheepRateLimitedClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
tier="basic"
)
상태 확인
status = client.limiter.get_user_status("user_123")
print(f"사용자 상태: {status['rpm_available']:.0f}/{status['limits']['requests_per_minute']} "
f"분당 요청 가능")
제한된 요청
result = client.chat_completions(
messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}],
user_id="user_123"
)3. 모델 폴백(Fallback) 전략 구현
AI API를 프로덕션 환경에서 운영할 때 단일 모델에 의존하는 것은 위험합니다. HolySheep AI의 모델 다양성을 활용하면 서비스 가용성을 크게 높일 수 있습니다. 저는 DeepSeek V3.2를 기본으로 사용하고, 가성비 대비 고성능이 필요할 때 Gemini 2.5 Flash로 폴백하는 전략을 사용하고 있습니다.
지능형 모델 폴백 체인
from typing import List, Dict, Any, Optional, Callable
from enum import Enum
import time
import logging
class ModelTier(Enum):
"""모델 티어 분류"""
BUDGET = "budget" # DeepSeek V3.2 - 가장 저렴
STANDARD = "standard" # Gemini 2.5 Flash - 균형
PREMIUM = "premium" # GPT-4.1 - 최고 성능
HolySheep AI 모델 매핑
MODEL_CONFIG = {
"budget": {
"primary": "deepseek-v3.2",
"fallback": "gemini-2.5-flash",
"pricing_input": 0.42,
"pricing_output": 1.68,
"avg_latency_ms": 800,
"strengths": ["코딩", "수학", "긴 컨텍스트"]
},
"standard": {
"primary": "gemini-2.5-flash",
"fallback": ["gpt-4.1-nano", "deepseek-v3.2"],
"pricing_input": 2.50,
"pricing_output": 10.0,
"avg_latency_ms": 1200,
"strengths": ["빠른 응답", "멀티모달", "장문 처리"]
},
"premium": {
"primary": "gpt-4.1",
"fallback": ["claude-sonnet-4-5", "gemini-2.5-pro"],
"pricing_input": 8.0,
"pricing_output": 24.0,
"avg_latency_ms": 2000,
"strengths": ["복잡한 추론", "창작", "정확성"]
}
}
class ModelFallbackChain:
"""
지능형 모델 폴백 체인
자동 장애 감지 및 최적 모델 전환을 수행합니다.
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
tier: str = "standard",
timeout_seconds: int = 30,
max_retries: int = 3
):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.tier = tier
self.timeout = timeout_seconds
self.max_retries = max_retries
self.config = MODEL_CONFIG[tier]
self.model_sequence = [self.config["primary"]] + (
self.config["fallback"] if isinstance(self.config["fallback"], list)
else [self.config["fallback"]]
)
# 모델 가용성 추적
self.model_health: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
model: {"failures": 0, "last_success": time.time(), "avg_latency": 0}
for model in self.model_sequence
}
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def _call_model(
self,
model: str,
messages: list,
max_tokens: int = 1000
) -> Dict[str, Any]:
"""개별 모델 호출"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=self.timeout
)
latency = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
result = response.json()
result["_meta"] = {
"model_used": model,
"latency_ms": latency,
"success": True
}
return result
else:
return {
"error": True,
"status_code": response.status_code,
"message": response.text,
"_meta": {"model_used": model, "latency_ms": latency, "success": False}
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {
"error": True,
"error_type": "TIMEOUT",
"message": f"모델 {model} 응답 시간 초과",
"_meta": {"model_used": model, "latency_ms": self.timeout * 1000, "success": False}
}
except Exception as e:
return {
"error": True,
"error_type": "EXCEPTION",
"message": str(e),
"_meta": {"model_used": model, "success": False}
}
def chat_completions(
self,
messages: list,
max_tokens: int = 1000,
use_cheapest_first: bool = True
) -> Dict[str, Any]:
"""
폴백 체인을 통한 채팅 완성
Args:
messages: 대화 메시지 리스트
max_tokens: 최대 출력 토큰
use_cheapest_first: True면 저렴한 모델부터 시도
"""
# 모델 순서 결정
if use_cheapest_first:
# 비용 순 정렬: DeepSeek -> Gemini Flash -> GPT-4.1-nano -> GPT-4.1
priority_order = ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "gpt-4.1-nano",
"gpt-4.1", "claude-sonnet-4-5"]
models_to_try = sorted(
self.model_sequence,
key=lambda m: next(
(MODEL_CONFIG[t]["pricing_input"] for t in MODEL_CONFIG
if MODEL_CONFIG[t]["primary"] == m or m in (
MODEL_CONFIG[t]["fallback"]
if isinstance(MODEL_CONFIG[t]["fallback"], list)
else [MODEL_CONFIG[t]["fallback"]]
)),
999
)
)
else:
models_to_try = self.model_sequence
last_error = None
for attempt, model in enumerate(models_to_try):
# 비 healthy 모델 스킵
if self.model_health[model]["failures"] >= 5:
self.logger.warning(f"모델 {model} 건너뛰기: 최근 5회 연속 실패")
continue
self.logger.info(f"모델 시도: {model} ({attempt + 1}/{len(models_to_try)})")
result = self._call_model(model, messages, max_tokens)
if result.get("_meta", {}).get("success"):
# 성공: health 업데이트
self.model_health[model]["failures"] = 0
self.model_health[model]["last_success"] = time.time()
# 지연 시간 EMA 업데이트
current_avg = self.model_health[model]["avg_latency"]
new_latency = result["_meta"]["latency_ms"]
self.model_health[model]["avg_latency"] = (
0.7 * current_avg + 0.3 * new_latency if current_avg > 0 else new_latency
)
self.logger.info(f"성공: {model}, 지연시간: {new_latency:.0f}ms")
return result
else:
# 실패: health 업데이트
self.model_health[model]["failures"] += 1
last_error = result
self.logger.warning(
f"실패: {model}, 오류: {result.get('message', 'Unknown')}, "
f"누적 실패: {self.model_health[model]['failures']}"
)
# 마지막 모델이면 즉시 반환
if model == models_to_try[-1]:
break
# 모든 모델 실패
return {
"error": True,
"error_type": "ALL_MODELS_FAILED",
"message": "모든 백업 모델이 실패했습니다",
"last_error": last_error,
"health_status": self.model_health
}
def get_recommended_model(self) -> str:
"""현재 상태 기반 최적 모델 추천"""
healthy_models = [
(m, self.model_health[m]["avg_latency"])
for m in self.model_sequence
if self.model_health[m]["failures"] < 3
]
if not healthy_models:
return self.model_sequence[0]
# 가장 빠른 모델 반환
return min(healthy_models, key=lambda x: x[1])[0]
사용 예시
fallback_client = ModelFallbackChain(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
tier="standard",
timeout_seconds=30
)
폴백 체인 요청
response = fallback_client.chat_completions(
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다."},
{"role": "user", "content": "Python에서 리스트 컴프리헨션을 설명해 주세요."}
],
use_cheapest_first=True
)
if "error" in response:
print(f"오류 발생: {response['message']}")
else:
print(f"사용 모델: {response['_meta']['model_used']}")
print(f"응답: {response['choices'][0]['message']['content'][:100]}...")
print(f"지연 시간: {response['_meta']['latency_ms']:.0f}ms")4. HolySheep AI 보안 통합实战 사례
제가 실제 프로덕션 환경에서 사용하는 통합 보안架构을 공유합니다. 이架构은 HolySheep AI의 다양한 모델을 활용하면서도 비용 최적화와 장애 대응을 동시에 달성합니다.
from typing import Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
import json
import hashlib
@dataclass
class SecurityConfig:
"""보안 설정 데이터 클래스"""
max_cost_per_request: float = 0.50 # 요청당 최대 비용 (USD)
max_cost_per_hour: float = 10.0 # 시간당 최대 비용
max_requests_per_minute: int = 60 # 분당 최대 요청
enable_ip_whitelist: bool = False # IP 화이트리스트 활성화
allowed_ips: list = field(default_factory=list)
enable_model_restriction: bool = True # 모델 제한 활성화
allowed_models: list = field(default_factory=lambda: [
"deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash", "gpt-4.1-nano"
])
class HolySheepSecureGateway:
"""
HolySheep AI 통합 보안 게이트웨이
기능:
- 요청 감사 로깅
- 비용 추적 및 한도 관리
- 모델 폴백 체인
- 실시간 보안 모니터링
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
security_config: Optional[SecurityConfig] = None,
audit_logger: Optional[HolySheepAuditLogger] = None,
security_monitor: Optional[RealTimeSecurityMonitor] = None
):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.config = security_config or SecurityConfig()
# 의존성 주입
self.audit_logger = audit_logger or HolySheepAuditLogger(api_key)
self.security_monitor = security_monitor or RealTimeSecurityMonitor(
alert_callback=lambda a: print(f"ALERT: {a.message}")
)
self.fallback_chain = ModelFallbackChain(api_key, tier="standard")
# 비용 추적
self.hourly_costs: Dict[str, float] = {}
self.request_counters: Dict[str, int] = {}
def _validate_request(
self,
model: str,
ip_address: str,
estimated_cost: float
) -> tuple[bool, Optional[str]]:
"""요청 유효성 검증"""
# IP 화이트리스트 체크
if self.config.enable_ip_whitelist:
if ip_address not in self.config.allowed_ips:
return False, "IP 주소가 허용 목록에 없습니다"
# 모델 제한 체크
if self.config.enable_model_restriction:
if model not in self.config.allowed_models:
return False, f"모델 {model}은 사용 권한이 없습니다"
# 요청당 비용 체크
if estimated_cost > self.config.max_cost_per_request:
return False, f"예상 비용 ${estimated_cost:.4f}이(가) 한도를 초과합니다"
# 분당 요청 수 체크
current_minute = datetime.utcnow().strftime("%Y%m%d%H%M")
self.request_counters[current_minute] = self.request_counters.get(current_minute, 0) + 1
if self.request_counters[current_minute] > self.config.max_requests_per_minute:
return False, "분당 요청 한도를 초과했습니다"
# 시간당 비용 체크
current_hour = datetime.utcnow().strftime("%Y%m%d%H")
self.hourly_costs[current_hour] = self.hourly_costs.get(current_hour, 0) + estimated_cost
if self.hourly_costs[current_hour] > self.config.max_cost_per_hour:
return False, f"시간당 비용 한도 ${self.config.max_cost_per_hour}을(를) 초과했습니다"
return True, None
def process_request(
self,
messages: list,
model: str = "deepseek-v3.2",
ip_address: str = "127.0.0.1",
user_id: str = "anonymous"
) -> Dict[str, Any]:
"""보안 게이트웨이 통과 요청 처리"""
# 비용 추정
estimated_input_tokens = sum(len(str(m)) // 4 for m in messages)
estimated_output_tokens = 500
pricing = MODEL_CONFIG.get("standard", {})
estimated_cost = (estimated_input_tokens / 1_000_000 * 0.42 +
estimated_output_tokens / 1_000_000 * 1.68) # DeepSeek 기준
# 유효성 검증
valid, reason = self._validate_request(model, ip_address, estimated_cost)
if not valid:
self.security_monitor.record_request(
ip=ip_address,
model=model,
cost=0,
status_code=429,
timestamp=datetime.utcnow()
)
return {
"error": True,
"error_code": "VALIDATION_FAILED",
"message": reason
}
# 폴백 체인 실행
result = self.fallback_chain.chat_completions(messages)
# 보안 모니터링 기록
self.security_monitor.record_request(
ip=ip_address,
model=result.get("_meta", {}).get("model_used", model),
cost=estimated_cost,
status_code=200 if "error" not in result else 500,
timestamp=datetime.utcnow()
)
# 감사 로깅
output_tokens = result.get("usage", {}).get("completion_tokens", 0)
actual_cost = (estimated_input_tokens / 1_000_000 * 0.42 +
output_tokens / 1_000_000 * 1.68)
self.audit_logger.log_request(
model=result.get("_meta", {}).get("model_used", model