딜리버리 서비스의 자체 암호화 모듈 개발 경험: JPA Converter와 봉투 암호화 전략
🤖 AI 추천
라이브러리 선정의 한계를 넘어 자체 암호화 모듈을 개발하려는 백엔드 개발자, 데이터 보안 및 마이그레이션 전략 수립에 관심 있는 개발자에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드

핵심 기술
새로운 배송 시스템 오픈을 앞두고 보안 요구사항과 유연한 제어를 위해 자체 암호화 모듈('cowcow-enc')을 개발한 경험을 공유하며, JPA @Converter를 활용한 엔티티 자동 암복호화 구현과 봉투 암호화 적용 방식에 대한 심도 있는 분석을 제공합니다.
기술적 세부사항
- 암호화 모듈 개발 배경: 오픈소스 라이브러리의 취약점 및 향후 요구사항 대응의 어려움으로 인한 자체 개발 결정.
- 엔티티 자동 암복호화 방식 비교:
- JPA @PostLoad: 복호화 후 엔티티 변경으로 인한 Flush 시 Update 발생 문제.
- Hibernate PreLoad event: Spring Boot 3.x 및 Hibernate 6.x 버전 호환성 문제 발생.
- JPA @Converter: 리플렉션 미사용, 유연한 타입 매핑, JPQL/QueryDSL 프로젝션 시에도 자동 복호화 되는 장점.
- 암호화 방식:
- 봉투 암호화(Envelope Encryption): 마스터 키를 통해 암호 키를 발급받고, 암호 키로 데이터를 암호화하며, 암호 키는 폐기하여 보안 강화.
- 봉투 크기 최적화: 범용 라이브러리의 많은 헤더 정보를 줄여 크기 절감.
- Base64 제거: 바이트 타입 저장으로 인코딩/디코딩 오버헤드 감소 및 저장 공간 절약.
- 배포 및 테스트:
- 종속성 최소화:
compileClasspath
에 노출되는 종속성을 최소화하여 의존성 충돌 방지. - 테스트 전략: Property based test (fixture-monkey, jqwik)를 활용한 엣지케이스 테스트, 사용자 애플리케이션 환경에서의 테스트 (
cowcow-tests
).
- 종속성 최소화:
- 성능 측정: IntelliJ Profiler를 이용한 암복호화 성능 테스트 결과 (300만 건 데이터 기준 암호화 5.58초, 복호화 5.36초) 및 CPU/메모리 사용량 분석.
개발 임팩트
자체 암호화 모듈 개발을 통해 보안 요구사항 충족, 라이브러리 종속성 문제 해소, 향후 기능 확장에 대한 유연성 확보 및 최적화된 성능을 달성했습니다.
커뮤니티 반응
글 자체에 명시적인 커뮤니티 반응은 없으나, 언급된 Hibernate HHH-16350 이슈 등은 개발자 커뮤니티에서 널리 알려진 내용입니다.
톤앤매너
실무 경험을 바탕으로 기술적 문제 해결 과정과 의사결정 과정을 상세히 설명하며, 개발자에게 실질적인 인사이트를 제공하는 전문적이고 유익한 톤입니다.
📚 관련 자료
Hibernate
JPA 및 Hibernate 관련 다양한 이벤트 리스너(PreLoadEventListener 등)와 `@Convert` 어노테이션을 통한 데이터 타입 매핑을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 글에서 논의된 6.x 버전의 버그 및 해결 과정과 직접적인 연관이 있습니다.
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Spring Boot
글에서 사용된 Spring Boot 2.x, 3.x 버전과 관련된 라이브러리 의존성 관리, Autoconfiguration, 그리고 JPA 연동 방식에 대한 이해를 돕습니다. 특히 Spring Boot dependency management가 종속성 버전에 미치는 영향을 파악하는 데 중요합니다.
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fixture-monkey
글에서 언급된 Property based test 도구로, 무작위 데이터 생성을 통한 엣지케이스 테스트 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 암호화/복호화 로직의 견고성을 검증하는 부분과 직접적으로 연관됩니다.
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