왈왈이의 기술블로그

들어가며모바일 서비스에서 회원가입 보상, 리워드 적립, 쿠폰 지급과 같은 기능을 운영하다 보면 반드시 만나게 되는 문제가 있다.앱을 리버스 엔지니어링해서 API를 직접 호출하는 경우탈옥(Jailbreak) 환경에서 앱을 변조하는 경우스크립트나 매크로로 대량 계정을 생성하는 경우앱을 실행하지 않고 서버 API만 호출하는 경우이러한 공격을 막기 위해 Apple은 App Attest라는 무결성 검증 기능을 제공한다.App Attest를 활용하면 서버는 다음을 검증할 수 있다.“이 요청이 실제 App Store에서 배포된 우리 앱에서 발생한 것인가?”이번 글에서는 App Attest의 개념부터 실제 구현 방법까지 자세히 알아본다.App Attest란?App Attest는 Apple이 제공하는 DeviceChec..

개요iOS는 일반적으로 Android보다 폐쇄적인 운영체제로 알려져 있으며, 앱 무결성(App Integrity)과 샌드박스(Sandbox) 구조가 강력하게 설계되어 있다.그럼에도 불구하고 리워드 앱, 금융 서비스, 광고 플랫폼 등에서는 여전히 탈옥(Jailbreak) 기기를 이용한 어뷰징이 지속적으로 발생한다. 특히 포인트 적립 서비스나 광고 보상형 서비스에서는 탈옥 환경이 다양한 우회 기법의 기반이 될 수 있기 때문에,어뷰징 방지 체계 구축 시 반드시 고려해야 하는 요소 중 하나다. 본 문서에서는 iOS 탈옥이 무엇인지, 탈옥 환경에서 가능한 공격 유형은 무엇인지, 그리고 서비스 운영자가 어떤 방식으로 대응할 수 있는지 정리한다.탈옥(Jailbreak)이란?탈옥은 Apple이 iOS에 적용한 보안 제..

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gRPC란 무엇인가 서버 개발을 하다 보면 결국 같은 문제에 부딪힌다. “서버끼리 어떻게 대화할까?” 앱 → 서버서버 → 다른 서버서버 → 분석 시스템 이 모든 통신에는 방식이 필요하다. 우리가 가장 익숙한 방식은 REST API다. 하지만 규모가 커지면 REST가 조금 버거워지는 순간이 온다.이때 자주 등장하는 기술이 gRPC다. 먼저 REST부터 생각해보자 대부분의 서비스는 이런 식으로 동작한다. 앱이 서버에 요청을 보낸다.POST /login{ "email": "user@email.com", "password": "1234"}서버는 JSON을 읽고 처리한 뒤 응답을 보낸다.{ "success": true, "user_id": 1234}이 방식의 특징은 다음과 같다. HTTP 사용JSON 데..

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K로 시작한다는 점 외에는 공통점이 없는 세 기술.KafkaKubernetesKinesis직접 사용해본 적이 없고, K로 시작하는 이름때문에 자꾸 헷갈려서각 기술들의 정의, 운영 주체, 등장 배경, 역할, 사용 사례, 유사 경쟁 기술을 정리해보려고 한다.Apache Kafka정의Kafka는 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이다.대량의 이벤트를 순서대로, 오래, 안전하게 저장하고 전달하는 로그 시스템이다. Kafka의 핵심 아이디어는 "시스템에서 일어난 모든 일을 로그로 남기자." 이 로그를 여러 소비자가 각자 필요에 맞게 읽는다. 운영 주체오픈 소스 프로젝트로, Apache Software Foundation이 관리한다.Confluent 등 다수의 기업이 상용 배포와 운영 지원을 하고 있다. 등장 배경Kafk..

IP 주소는 인터넷 세계의 “발신 흔적”이다.하지만 흔적이라고 해서 지문처럼 정확하다고 생각하면 곤란하다.어뷰징 방지 관점에서 IP는 강력한 단서이면서도 단독 증거로는 항상 부족한 신호다.IP 주소로 무엇을 알 수 있고, 무엇은 알 수 없는지를 정리해보자.IP주소로 알수 있는 정보와 알 수 없는 정보IP 주소로 확실히 알 수 있는 것국가·대륙 단위의 위치IP 주소는 대체로 국가 수준의 위치 정보를 제공한다. MaxMind, IP2Location 같은 상용 DB 기준으로 보면 국가 정확도는 꽤 높은 편이다.다만 “서울/부산” 같은 도시 단위는 통계적 추정일 뿐이며, 모바일 환경에서는 오차가 급격히 커진다. 어뷰징 방지에서는 이 정보를 이렇게 쓴다.서비스 허용 국가 / 차단 국가 판단비정상 트래픽 국가 급증..

빅쿼리(BigQuery)는 어떤 DB인가? 서비스가 성장할수록 데이터는 폭발적으로 늘어난다.트랜잭션 처리(DB에 기록하는 것)는 MySQL·PostgreSQL 같은 RDB로 충분하지만,데이터 분석(대량 데이터 집계·리포팅)을 같은 DB에서 처리하기 시작하면 금방 한계가 보인다. 이 지점에서 등장하는 대표적인 선택지가 Google BigQuery다.SQL 문법을 사용하지만, 내부 구조와 목적은 우리가 익숙한 RDBMS와 다르다. BigQuery는 트랜잭션 DB가 아니다 가장 먼저 짚어야 하는 사실:BigQuery는 MySQL/PostgreSQL 같은 트랜잭션 DB(OLTP)가 아니다. BigQuery는 대규모 데이터 분석을 위해 설계된 컬럼 기반 데이터 웨어하우스(OLAP)다.목적 자체가 다르다. 목적도구..