fix(security): CRITICAL 보안 이슈 13건 일괄 수정

- SEC-42: JWT algorithm HS256 명시 (sign 5곳, verify 3곳)
- SEC-44: MariaDB/PhpMyAdmin 포트 127.0.0.1 바인딩
- SEC-29: escHtml = escapeHtml alias 추가 (XSS 방지)
- SEC-39: Python Dockerfile 4개 non-root user + chown
- SEC-43: deploy-remote.sh 삭제 (평문 비밀번호 포함)
- SEC-11,12: SQL SET ? → 명시적 컬럼 whitelist + IN절 parameterized
- QA-34: vacation approveRequest/cancelRequest 트랜잭션 래핑
- SEC-32,34: material_comparison.py 5개 엔드포인트 인증 + confirmed_by
- SEC-33: files.py 17개 미인증 엔드포인트 인증 추가
- SEC-37: chatbot 프롬프트 인젝션 방어 (sanitize + XML 구분자)
- SEC-38: fastapi-bridge 프록시 JWT 검증 + 캐시 키 user_id 포함
- SEC-58/QA-98: monthly-comparison API_BASE_URL 수정 + 401 처리
- SEC-61: monthlyComparisonModel SELECT FOR UPDATE 추가
- SEC-63: proxyInputController 에러 메시지 노출 제거
- QA-103: pageAccessRoutes error→message 통일
- SEC-62: tbm-create onclick 인젝션 → data-attribute event delegation
- QA-99: tbm-mobile/create 캐시 버스팅 갱신
- QA-100,101: ESC 키 리스너 cleanup 추가

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

ai-service/services/chatbot_service.py

@@ -2,6 +2,13 @@ import json
 from services.ollama_client import ollama_client
 
 
+def sanitize_user_input(text: str, max_length: int = 500) -> str:
+    """사용자 입력 길이 제한 및 정리"""
+    if not text:
+        return ""
+    return str(text)[:max_length].strip()
+
+
 ANALYZE_SYSTEM_PROMPT = """당신은 공장 현장 신고 접수를 도와주는 AI 도우미입니다.
 사용자가 현장에서 발견한 문제를 설명하면, 아래 카테고리 목록을 참고하여 가장 적합한 신고 유형과 카테고리를 제안해야 합니다.
 
@@ -35,10 +42,12 @@ async def analyze_user_input(user_text: str, categories: dict) -> dict:
         cat_names = [f"  - ID {c['id']}: {c['name']}" for c in cats]
         category_context += f"\n[{type_label} ({type_key})]\n" + "\n".join(cat_names) + "\n"
 
+    safe_text = sanitize_user_input(user_text)
     prompt = f"""카테고리 목록:
 {category_context}
 
-사용자 입력: "{user_text}"
+사용자 입력:
+<user_input>{safe_text}</user_input>
 
 위 카테고리 목록을 참고하여 JSON으로 응답하세요."""
 
@@ -71,12 +80,14 @@ async def analyze_user_input(user_text: str, categories: dict) -> dict:
 async def summarize_report(data: dict) -> dict:
     """최종 신고 내용을 요약"""
     prompt = f"""신고 정보:
-- 설명: {data.get('description', '')}
-- 유형: {data.get('type', '')}
-- 카테고리: {data.get('category', '')}
-- 항목: {data.get('item', '')}
-- 위치: {data.get('location', '')}
-- 프로젝트: {data.get('project', '')}
+<user_input>
+- 설명: {sanitize_user_input(data.get('description', ''))}
+- 유형: {sanitize_user_input(data.get('type', ''))}
+- 카테고리: {sanitize_user_input(data.get('category', ''))}
+- 항목: {sanitize_user_input(data.get('item', ''))}
+- 위치: {sanitize_user_input(data.get('location', ''))}
+- 프로젝트: {sanitize_user_input(data.get('project', ''))}
+</user_input>
 
 위 정보를 보기 좋게 요약하여 JSON으로 응답하세요."""