OSIRIS 오픈소스 지능·정찰 통합 시스템(OSINT) 구축 및 원격 서비스 환경 구성 보고서

1. 개요 (Overview)

현대 오픈소스 인텔리전스(OSINT, Open Source Intelligence) 분야는 단편적인 위협 모니터링을 넘어, 항공, 해상, 지진, 화재, 24시간 실시간 뉴스, 사이버 위협(CVE/악성코드), 암호화폐 제재(OFAC SDN) 및 분쟁 지역 동향을 단일 통제 화면에서 복합 입체적으로 융합하는 실시간 상황 인식(Situational Awareness) 플랫폼으로 진화하고 있다.

본 보고서는 오픈소스 정찰 통합 시스템인 OSIRIS (Open Source Intelligence & Reconnaissance Integrated System, simplifaisoul/osiris) 의 로컬 워크스페이스 구축, 아키텍처 분석, 포트 충돌 해결(Port 3000 → 7000), 네트워크 바인딩 최적화(0.0.0.0), 그리고 Tailscale 기반 원격 엔드포인트(hb5u.hyperbook.com:7000) 접속 검증에 이르는 전 과정을 체계적으로 정리한다.

graph TD
    User([외부 사용자 / 브라우저]) -->|hb5u.hyperbook.com:7000| TS[Tailscale 가상 네트워크 100.125.27.70]
    TS --> NextServer[Next.js 16 Standalone 서버 0.0.0.0:7000]

    subgraph OSIRIS Core
        NextServer --> API[Next.js API 라우트 프록시]
        NextServer --> WebGLClient[클라이언트 MapLibre GL WebGL 렌더러]
    end

    subgraph Public Intel Sources
        API --> OpenSky[OpenSky / adsb.lol 항공 피드]
        API --> USGS[USGS 지진 데이터]
        API --> FIRMS[NASA FIRMS 산불 핫스팟]
        API --> Celestrak[CelesTrak 위성 궤도]
        API --> Telegram[Telegram 공개 채널 OSINT]
        API --> OFAC[OFAC SDN 제재 목록 캐시]
    end

    subgraph Auxiliary Backend
        API -.-> IntelBackend[OSIRIS Intel Scanner 백엔드 Port 4000]
    end

2. 시스템 아키텍처 및 렌더링 특성

2.1 클라이언트 GPU 가속 vs 서버 무(無) CUDA 구조

OSIRIS 문서 및 사양에서 명시된 "GPU-accelerated"는 서버 측의 NVIDIA CUDA 가속이 아닌, 사용자의 브라우저(클라이언트) 단에서 구동되는 WebGL 기반 하드웨어 가속을 의미한다.

서버 측에 고가의 AI 가속기나 CUDA 툴킷이 없어도 표준 리눅스 환경에서 가볍고 신속하게 기동되며, 지리 공간 렌더링 부하는 클라이언트 GPU로 분산되어 높은 시스템 확장성을 보장한다.

2.2 지능 데이터 도메인

OSIRIS는 대부분의 핵심 레이어를 API 키 없이 공개된 공개 피드(Keyless Feeds)를 통해 실시간 수집 및 캐싱한다: 1. Aviation (항공): OpenSky Network 및 adsb.lol 공개 피드를 통한 민간/군용 항공기 추적 2. Maritime (해상): 글로벌 주요 항만 39개소 및 10개 해상 병목 지점 관제 3. CCTV Network: 전 세계 17,000개 이상의 교통 및 공공 CCTV 스트림/정지화상 연동 4. Seismic & Natural Disasters: USGS 실시간 지진(M2.5+) 및 NASA FIRMS 산불 위성 핫스팟 5. Cyber & Sanctions: NVD CVE 취약점 매핑 및 OFAC SDN 제재 대상(개인/기업/선박/암호화폐 지갑) 인메모리 크로스체크

3. 구축 및 빌드 검증

3.1 소스코드 클론 및 환경 동기화

• 리포지토리: https://github.com/simplifaisoul/osiris.git
• 설치 경로: /home/moos/dev_ws/osiris
• 런타임 환경: Node.js v24.17.0, npm 11.13.0

의존성 설치는 루트 프로젝트(501 packages) 및 보조 인텔 패키지(intel/package.json)에 대해 완료되었다.

3.2 테스트 및 빌드 검증 결과

1. 단위 테스트 (Vitest):
2. 총 40개 테스트 스위트 중 39개 실행 (1개 조건부 스킵)
3. 568개 단위 테스트 전원 통과 (568 passed)
4. 지리 검색, CCTV 프로바이더 파서, 위성 궤도 연산, 맵 팔레트 등 핵심 모듈 신뢰성 검증 완료
5. Next.js Turbopack 프로덕션 빌드 (npm run build):
6. Next.js 16.2.6 Standalone 빌드 생성 성공
7. 56개 정적/동적 라우트 컴파일 완료 (Compiled successfully in 4.9s)

4. 포트 충돌 해결 및 네트워크 바인딩 최적화

4.1 포트 변경 (3000 → 7000)

호스트 시스템에서 기존 3000번 포트가 이미 다른 서비스에 의해 점유되어 있어 EADDRINUSE 충돌이 발생할 수 있는 상황이었다. 이에 따라 안전한 포트인 7000번으로 전면 재구성을 수행했다.

[설정 변경 파일]
├── .env                  : OSIRIS_PORT=7000, PORT=7000, HOSTNAME=0.0.0.0
├── package.json          : scripts (dev, start) 에 포트 7000 및 호스트 0.0.0.0 명시
└── docker-compose.yml    : 호스트 포트 기본 fallback을 7000으로 조정

4.2 외부 접근을 위한 바인딩 (0.0.0.0)

Next.js 서버가 기본 127.0.0.1(루프백)에만 바인딩되면 동일 머신의 로컬 브라우저가 아닌 가상망(Tailscale)이나 외부 호스트에서 접근할 수 없다. 이를 해결하기 위해: * .env: HOSTNAME=0.0.0.0 활성화 * package.json: json "scripts": { "dev": "next dev -H 0.0.0.0 -p 7000", "start": "PORT=7000 HOSTNAME=0.0.0.0 node .next/standalone/server.js" }

5. 원격 엔드포인트 접근성 검증

5.1 네트워크 토폴로지 분석

시스템 네트워크 인터페이스 점검 결과: * Tailscale 가상 인터페이스 (tailscale0): 100.125.27.70 * DNS 해석: hb5u.hyperbook.com → 100.125.27.70

도메인 hb5u.hyperbook.com이 해당 머신의 Tailscale 고유 IP로 정상 매핑되어 있음을 확인하였다.

5.2 HTTP 200 OK 트래픽 검증

서버 기동 후 hb5u.hyperbook.com:7000 엔드포인트로 전송한 HTTP 헤더 검증 결과:

HTTP/1.1 200 OK
Content-Security-Policy: default-src 'self' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval' https: wss: data: blob:;
Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains
X-Content-Type-Options: nosniff
X-Frame-Options: SAMEORIGIN
x-nextjs-cache: HIT
X-Powered-By: Next.js
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Content-Length: 71902
Date: Sat, 05 Sep 2026 23:35:37 GMT

응답 코드 200 OK 및 완전한 HTML 번들이 정상 반환됨으로써, 원격 Tailscale 네트워크망을 통한 서비스 서빙이 완벽히 가동 중임을 실측 검증하였다.

6. 서비스 구동 가이드

• 접속 URL: http://hb5u.hyperbook.com:7000 또는 http://localhost:7000

7. 결론

OSIRIS 플랫폼의 구축을 통해 분산된 오픈소스 위협 인텔리전스를 통합 시각화할 수 있는 강력한 상황 인식 환경이 확보되었다. 특히 별도의 서버 GPU 가속기 없이도 WebGL 기반의 클라이언트 하드웨어 가속을 활용해 고성능 반응성을 달성하는 아키텍처를 확인하였으며, 포트 격리 및 Tailscale 가상망 바인딩을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 원격 운용 기반이 완성되었다.