[파이썬] bokeh 데이터 보안 및 프라이버시 이슈

최근 데이터 분석 및 시각화 도구 중 하나인 Bokeh가 많은 관심을 받고 있습니다. Bokeh는 Python 기반의 인터랙티브 시각화 도구로, 데이터 과학자들과 개발자들 사이에서 인기를 끌고 있습니다. 그러나 Bokeh를 사용할 때 주의할 몇 가지 보안 및 프라이버시 이슈가 있습니다.

데이터 보안 이슈

Bokeh는 데이터 시각화를 위해 웹 기술을 사용합니다. 따라서 보안 취약점이 발생할 수 있는 여지가 있습니다. 몇 가지 주요한 보안 이슈와 대응 방안을 살펴보겠습니다.

1. 크로스 사이트 스크립팅(XSS)

이슈 설명: Bokeh 애플리케이션에는 사용자의 입력이 포함될 수 있습니다. 악의적인 사용자가 JavaScript 코드를 주입하여, 다른 사용자의 브라우저에서 실행되게 할 수 있습니다.

대응 방안: 사용자 입력을 신뢰할 수 있는지 확인하기 위해 Validate 함수를 사용해야 합니다. 특히, 사용자의 문자열을 클라이언트 측 JavaScript에 직접 주입하는 경우에 주의해야 합니다.

예제 코드:

from bokeh.models import TextInput, Button
from bokeh.layouts import column
from bokeh.io import curdoc

def validate_input():
    user_input = text_input.value
    # 사용자 입력의 유효성을 검증하는 로직 작성

text_input = TextInput(placeholder="Type something...")
button = Button(label="Submit", button_type="success")
button.on_click(validate_input)

curdoc().add_root(column(text_input, button))

2. 데이터 노출

이슈 설명: Bokeh 애플리케이션에서 사용되는 데이터가 노출될 수 있습니다. 이는 사용자가 액세스할 수 있는 데이터 외부로 노출될 수 있는 보안 취약점을 초래할 수 있습니다.

대응 방안: 데이터 노출을 방지하기 위해, Bokeh 서버에서만 접근할 수 있는 엔드포인트를 사용하고 신뢰할 수 있는 인증 및 권한 부여 메커니즘을 구현해야 합니다.

예제 코드:

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.server.auth import AuthModule
from bokeh.server.views import (
    verify_access,
    server_info,
    user_info,
)
from bokeh.embed.server import server_html_page_for_session

# 라우트를 보호하기 위해 인증을 요구하는 사용자 정의 함수
def authenticate(session):
    # 사용자 인증 및 권한 검증 로직
    # 인증이 실패하면 verify_access() 함수는 False를 반환하고,
    # 성공하면 True를 반환합니다.
    return verify_access(session)

# Bokeh 애플리케이션 엔드포인트에 대한 사용자 정의 보안 체크
AUTH_MODULES = [
    AuthModule(
        # 사용자 정의 인증 함수
        authenticate,
        # 보호할 URL 경로
        "/app",
        # 권한 설정
        permissions=["read"],
    ),
]

# Bokeh 애플리케이션 정의
p = figure()
p.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Bokeh 애플리케이션 엔드포인트에 대한 HTML 페이지 반환
def app(request):
    session = request.environ["bokeh.session"]
    page = server_html_page_for_session(session, resources="inline")
    return page

# Bokeh 서버 설정
BOKEH_SERVER_CONFIG = {
    "auth_modules": AUTH_MODULES,
    "prefix": "/",
    "allow_websocket_origin": [
        "localhost:5006"
    ],
    "secret_key": "YOUR_SECRET_KEY",
}

# Bokeh 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    from bokeh.server.server import Server
    
    server = Server(
        {
            "/app": app,
        },
        **BOKEH_SERVER_CONFIG
    )
    server.run_until_shutdown()

프라이버시 이슈

Bokeh를 사용하여 데이터 시각화를 한다면 사용자의 프라이버시를 고려해야 합니다. 사용자 데이터의 수집, 저장 및 전송과 관련된 몇 가지 주요한 프라이버시 이슈를 살펴보겠습니다.

1. 개인 식별 정보(PII)

이슈 설명: Bokeh 애플리케이션에서는 사용자의 개인 식별 정보(PII)를 수집할 수 있습니다. 이는 사용자의 프라이버시에 대한 위험을 초래할 수 있으며, 개인 식별 정보가 적절히 보호되지 않으면 법적 문제가 발생할 수 있습니다.

대응 방안: 개인 식별 정보를 수집할 때, 개인 정보 보호에 대한 법률 및 규제 요구 사항을 준수해야 합니다. 개인 식별 정보가 서버에서 안전하게 저장되고 처리되도록 적절한 데이터 보호 및 암호화 메커니즘을 구현해야 합니다.

2. 데이터 저장 및 전송

이슈 설명: Bokeh 애플리케이션에서 생성된 데이터는 로컬 스토리지, 클라우드 서비스 또는 다른 저장소에 저장될 수 있습니다. 이는 데이터가 제3자에게 노출될 수 있는 가능성을 가져올 수 있습니다.

대응 방안: 데이터 저장 및 전송 시 암호화된 연결(HTTPS)을 사용해야 합니다. 데이터를 저장하는 서버 및 스토리지 시스템에 대한 액세스 제어 및 권한 부여 메커니즘을 구현해야 합니다. 또한 데이터 보존 기간을 설정하고 불필요한 데이터를 정기적으로 삭제해야 합니다.

요약

Bokeh를 사용하여 데이터 시각화를 구현할 때, 데이터 보안 및 프라이버시 이슈를 주의해야 합니다. 크로스 사이트 스크립팅(XSS) 및 데이터 노출과 같은 보안 이슈를 방지하기 위해 적절한 보안 메커니즘을 구현해야 하며, 사용자의 프라이버시를 고려하여 PII 데이터 수집 및 저장, 데이터 전송에 주의해야 합니다.