프로젝트 개발 가이드라인 모음
- 모든 로그에서 개인정보 자동 마스킹
- 이메일, 전화번호, 카드번호 등 민감 정보 패턴 자동 감지 및 제거
- 안전한 익명 식별자 생성 시스템
- GDPR 및 개인정보보호법 준수
- 8단계 로그 레벨 시스템 (CRITICAL, ERROR, WARN, INFO, DEBUG, TRACE, AUDIT, BUSINESS)
- 구조화된 JSON 기반 로깅으로 효율적인 분석
- 지능형 로그 관리 및 AI 기반 패턴 분석
- 실시간 모니터링 및 알림 시스템
- 실시간 개인정보 패턴 스캔 및 제거
- 자동 로그 sanitization 미들웨어
- 컴플라이언스 자동 검증 및 리포트 생성
- 환경별 차별화된 로깅 정책
- 즉시 사용 가능한 JavaScript 코드 샘플
- 로그 sanitizer 구현체 제공
- 안전한 식별자 생성 함수 포함
- 컴플라이언스 체커 구현 예시
- 더미 데이터에서 실제 데이터로의 체계적 전환 가이드
- 개발 단계별 명확한 데이터 사용 기준
- 더미 데이터 의존성 방지 전략
- 데이터 품질 검증 체크리스트
- 프로덕션 배포 전 자동 검증 항목
- 코드 리뷰 체크포인트
- 개발 단계별 검증 목록
- 데이터 전환 체크리스트
- 정기적인 로그 스캔 및 개선
- 메트릭 기반 성능 모니터링
- 자동화된 컴플라이언스 확인
- 팀 회고 및 프로세스 개선 가이드
- 신규 프로젝트: 초기 설계부터 개인정보 보호 적용
- 기존 프로젝트: 레거시 로깅 시스템 개선
- 감사 대응: 규정 준수 증명 자료로 활용
- 팀 교육: 개발팀 보안 인식 향상 교육 자료
# 저장소 클론
git clone https://github.com/jeromwolf/development_guidelines.git
# 가이드라인 확인
cat logging_privacy_protection_guidelines.md가이드라인 개선 제안이나 새로운 가이드라인 추가를 환영합니다. PR을 보내주세요!
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