토큰 탈취로부터 보호하기

HTTP 요청 비용은 매우 저렴하지만, 프론티어 모델의 AI 프롬프트 한 번은 최대 2달러에 달할 수 있다. 이러한 극심한 비용 차이로 인해 타인의 유료 AI 추론 자원을 무단으로 사용하거나 재판매하는 **추론 탈취(Inference Theft)**가 매우 수익성 높은 공격 모델로 부상했다.

공격자들은 기존의 보안 체계를 다음과 같은 방식으로 무력화한다:

• IP 속도 제한(Rate limits) 및 인증 벽(Auth walls) 우회: 수천 개의 **주거용 프록시 IP(Residential proxy IPs)**와 일회용 계정을 사용하여 검증을 분산시킨다.
• 호환 어댑터 사용: 커스텀 AI 엔드포인트를 OpenAI 또는 Anthropic 호환 어댑터로 감싸서 표준 클라이언트처럼 작동하게 만든다.

세션이나 가입 단계에서만 수행하는 인증은 수천 건의 탈취된 호출에 의해 비용이 상쇄되어 무용지물이 된다. 따라서 보안을 위해서는 세션이 아닌 모든 AI 요청마다 실시간 검증이 이루어져야 한다. Vercel은 이를 위해 BotID를 통한 심층 분석 기술을 활용하고 있다.