Java 리드/아키텍트 보안 면접

먼저 Strangler Fig 패턴을 적용하여 단계적 전환을 수행합니다. 초기에는 API Gateway에서 세션과 JWT를 모두 검증하는 하이브리드 인증 레이어를 구축하고, 세션에서 JWT로 변환하는 토큰 브리지를 구현합니다. JWT는 짧은 만료시간(15분)의 Access Token과 Refresh Token 구조로 설계하며, Redis를 활용한 토큰 블랙리스트를 구축하여 즉시 무효화가 가능하도록 합니다. 전환 기간 동안 모든 인증 이벤트를 로깅하고 이상 패턴을 모니터링하며, 권한 불일치 발생 시 더 제한적인 권한을 적용하는 Fail-Safe 정책을 적용합니다. 마지막으로 카나리 배포를 통해 소수 사용자부터 점진적으로 JWT로 전환하고, 롤백 시나리오를 명확히 정의하여 리스크를 최소화합니다.

XSS 방어는 Spring Security의 Content Security Policy 헤더 설정, OWASP Java Encoder를 사용한 출력 인코딩, React나 Vue 같은 프레임워크의 자동 이스케이핑 활용으로 구성합니다. CSRF는 Spring Security의 CsrfToken 자동 검증, SameSite Cookie 속성 설정, Stateless API는 커스텀 헤더 검증으로 방어합니다. SQL Injection은 JPA/MyBatis의 PreparedStatement 강제, QueryDSL 같은 타입 세이프 쿼리 빌더 사용, 데이터베이스 권한 최소화로 대응합니다. 조직 차원에서는 SonarQube에 OWASP 룰셋을 적용하여 CI/CD에서 자동 검사하고, ArchUnit으로 아키텍처 규칙을 테스트하며, 보안 챔피언 제도를 운영하여 각 팀에 보안 전문가를 배치합니다. 또한 SAST/DAST 도구를 파이프라인에 통합하고, 정기적인 모의 해킹과 버그 바운티 프로그램을 운영합니다.

데이터 암호화는 AES-256-GCM을 사용하며, Envelope Encryption 패턴으로 DEK(Data Encryption Key)로 데이터를 암호화하고 KEK(Key Encryption Key)로 DEK를 암호화합니다. 키 관리는 AWS KMS, HashiCorp Vault, Azure Key Vault 같은 전용 HSM 기반 서비스를 사용하고, 환경별로 완전히 분리된 키를 운영합니다. 애플리케이션은 IAM Role 기반으로 키에 접근하며, 키 자체는 코드나 설정 파일에 절대 포함하지 않습니다. 키 로테이션은 자동화하여 최소 연 1회 수행하고, 로테이션 시 기존 키는 즉시 폐기하지 않고 복호화 전용으로 유지하며 점진적으로 재암호화합니다. 모든 키 접근은 감사 로그로 기록하고, 이상 접근 패턴을 실시간 모니터링합니다. 규정 준수를 위해 암호화 범위 문서화, 키 생명주기 정책 수립, 정기적인 암호화 강도 검토를 수행합니다.

기본 구조는 RBAC으로 역할별 기본 권한을 정의하고, ABAC으로 컨텍스트 기반 세밀한 제어를 추가합니다. 권한 모델은 조직(Organization), 워크스페이스(Workspace), 리소스(Resource) 3단계 계층으로 설계하고, 각 레벨에서 역할을 상속받되 하위 레벨에서 제한할 수 있도록 합니다. 권한 평가 엔진은 Policy Decision Point를 별도 서비스로 분리하고, 평가 결과를 Redis에 TTL 기반으로 캐싱하여 성능을 확보합니다. 정책은 OPA(Open Policy Agent)나 Cedar 같은 정책 엔진을 활용하여 선언적으로 정의하고, 정책 변경 시 캐시를 즉시 무효화합니다. 모든 권한 체크는 AOP로 중앙화하여 일관성을 보장하고, 권한 평가 결과와 의사결정 근거를 상세히 로깅하여 감사 추적을 가능하게 합니다. 대용량 데이터 접근 시에는 데이터베이스 레벨의 Row-Level Security도 함께 적용하여 다층 방어를 구현합니다.

먼저 Data Inventory를 구축하여 모든 시스템의 개인정보 저장 위치를 매핑하고, 데이터 분류 체계(민감도, 보유기간)를 정의합니다. 개인정보는 중앙 Identity Service에서 관리하고, 다른 서비스는 가명화된 UUID만 참조하도록 아키텍처를 재설계합니다. 잊혀질 권리 구현은 삭제 요청을 이벤트로 발행하고, 모든 시스템이 구독하여 처리하는 이벤트 드리븐 방식을 적용하며, Saga 패턴으로 분산 트랜잭션을 관리합니다. 백업 데이터는 암호화 키를 폐기하는 Crypto-Shredding 기법으로 복호화 불가능하게 만들고, 백업 보관 정책에 따라 물리적 삭제 시점을 명확히 합니다. 데이터 최소화는 수집 시점에 목적과 보유기간을 명시하고, TTL 기반 자동 삭제를 구현하며, 불필요한 로그의 개인정보는 마스킹 처리합니다. 레거시 시스템은 Change Data Capture로 데이터 동기화하고, Anti-Corruption Layer로 점진적으로 개선합니다.