2026 악성 봇 리포트 - AI 자동화 봇의 위협

인터넷 트래픽의 지배자, AI 봇

최근 글로벌 인터넷 트래픽 환경을 보면 결코 황당한 질문이 아닙니다. 최근 사이버 보안 기업 탈레스(Thales)가 발표한 ‘2026 악성 봇 리포트(Bad Bot Report)*’에 따르면 전 세계 웹 트래픽 중 실제 사람의 비중은 47%입니다. 나머지 53%는 모두 인간이 아닌 ‘자동화된 기계(봇)’가 차지하고 있습니다.

전체 봇 트래픽 중, 검색 엔진이나 사이트 모니터링 등 유용한 목적을 위해 활동하는 좋은 봇(Good Bot)은 13%인 반면, 해킹이나 개인정보 탈취, 서버 마비 등을 목적으로 악의적인 활동을 수행하는 악성 봇(Bad Bot)은 40%에 달합니다.

AI로 인한 봇 공격 트렌드의 변화

고도화된 봇 공격(Advanced Bot Attacks)과 중간 수준의 봇 공격(Moderate Bot Attacks)은 인공지능을 활용하여 접속 패턴과 시점을 조정하고, 신속하게 공격 방향을 전환하는 등 더욱 적응력 있고 집요해졌습니다.

단순 봇 공격(Simple Bot Attacks)은 인공지능의 발달로 진입 장벽이 낮아져, 전문성이 부족한 공격자도 자동화 시스템을 대규모로 운영할 수 있게 되었습니다. 개별 공격 자체는 정교하지 않지만, 단순 봇 공격은 지속적인 인프라 부하 증가와 운영 상 혼란을 야기합니다.

실제 서비스 운영 환경에서는 이 두 가지 유형의 공격이 상호작용합니다. 대량의 단순 봇 공격은 지속적인 인프라 부하를 유발하고, 고급 및 중급 봇은 인증, 예약, 결제와 같은 고부가가치 워크플로우를 표적으로 공격합니다. 우리는 이제 최신 봇 공격 트렌드를 파악하고, 이에 맞는 대응을 할 수 있어야 합니다.

1. 좋은 봇과 나쁜 봇의 경계가 무너지다

과거의 보안은 비교적 단순했습니다. 구글과 같은 검색 엔진 크롤러는 ‘좋은 봇’으로, 해커들의 공격 도구는 ‘나쁜 봇’으로 명확히 분류되었습니다. 하지만 AI 에이전트와 LLM(대규모 언어 모델)이 보편화되면서 이 경계가 무너졌습니다.

AI 에이전트는 사람을 대신해 웹사이트에 접속하고, 데이터를 검색하며, 쇼핑이나 예약을 수행합니다. 이들은 브라우저, 검색 플랫폼 및 기업용 도구에 내장되어 애플리케이션 및 API와 직접 상호작용합니다. 이전에는 바람직하지 않은 것으로 여겨졌던 자동화된 활동이 합법적인 봇으로 받아들여지게 되었습니다.

AI 트래픽은 크게 두 가지 범주로 구분할 수 있습니다.

• AI 크롤러(AI Crawlers): 모델 학습을 위해 웹사이트와 API를 체계적으로 탐색. 기존 크롤러와 달리 동적을 적용시키고, 복잡한 데이터 경로를 따라가며, 정형 및 비정형 콘텐츠를 대규모로 추출할 수 있음

• AI 검색도구(AI Fetch Agents): 사용자 요청에 따라 특정 콘텐츠를 검색. 특정 대상을 겨냥한 검색에 초점을 맞춰 웹페이지, API 또는 DB에서 정확한 데이터를 추출할 수 있음

문제는 이러한 합법적인 AI 트래픽을 분석해보았을 때 드러났습니다.

AI 크롤러의 8.8%, AI 검색도구의 10.8%가 악성 봇 탐지 규칙에 트리거되었습니다. 이는 AI 기반 트래픽이 이미 악의적인 자동화 행동 양상을 보인다는 것을 의미합니다.

고객 정의 규칙에 의한 차단 역시 11.9%와 7%의 나타냈습니다. 이는 많은 기업에서 AI 봇의 사이트 크롤링을 원하지 않거나, 제어하기를 선호한다는 것을 나타냅니다.

AI 크롤러의 4%가 DDos 규칙을 트리거 했다는 사실 역시 AI 기반 활동이 파괴적이고 공격적인 패턴으로 확산될 위험성을 더욱 부각시킵니다.

더 큰 문제는, 이러한 분석 자료가 신고된 AI 클라이언트만을 데이터로 하고 있어 극히 일부에 불과하다는 것입니다. 아직 감지되지 않은 더 많은 AI 기반 자동화 트래픽이 얼마나 더 큰 이슈를 만들어내고 있을지 알지 못합니다.

겉으로는 정상적인 AI 에이전트인 척 하면서 기업의 핵심 데이터를 무단으로 긁어가거나, 시스템에 부하를 주는 등 의도를 구분하기 어려워졌습니다. 검증된 헤더 사용이나 직접 정의한 정책 등을 통해 승인된 AI와 검증되지 않은 자동화 트래픽을 구분하고 관리하는 것이 비즈니스의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.

2. API와 계정을 직접 노리는 봇

2025년 전체 봇 공격의 27%는 API 엔드포인트를 대상으로 하고 있습니다. 즉, 최근의 봇은 API 우선 방식으로 설계되어, 사용자 인터페이스를 거치지 않고 백엔드 서비스와 직접 상호작용합니다.

API 공격은 데이터 유출, 비즈니스 로직 악용, 원격 코드 실행 또는 원격 파일 포함 공격이 포함되어 비즈니스에 직접적인 영향을 끼칩니다. AI 에이전트의 과도한 AI 호출 역시 개발자들이 가장 걱정하는 보안 이슈입니다.

API 공격은 특히 돈이 되는 고부가가치 산업에 집중되고 있습니다.

• 금융 서비스: 전체 봇 공격의 24%를 차지하는 산업이며, 특히 계정 탈취(ATO) 공격의 46%가 금융권에 집중되어 있습니다.

• 이커머스 및 여행 서비스: 비즈니스 로직을 교묘하게 악용하는 공격이 벌어집니다. 경쟁사의 가격 정보를 실시간으로 훔쳐가거나, 구매 의사 없이 장바구니에 상품을 담아 일시적인 품절 현상을 만드는 등의 활동은 수익과 고객 경험 모두에 악영향을 미칩니다.

API 보안을 강화하기 위해서는 인프라 레벨에서의 방어 뿐 아니라, 인증, 조회, 결제 활동에 대한 권한과 접속 시간을 관리하는 등 API 엔드포인트에 대한 행동 기반 모니터링이 필요합니다.

3. 끊임없이 진화하는 봇

악성 봇들은 인공지능을 장착하고 무섭게 진화하고 있습니다.

• 악성 봇 트래픽의 41%는 구글 크롬 브라우저로 위장해 기본적인 보안 제어를 우회하고 있으며, 안드로이드 브라우저 사칭 역시 17%를 나타내 여전히 모바일 트래픽을 위장 수단으로 활용하는 사례가 많다는 것을 보여줍니다.

• 주거용 고정 IP나 모바일 프록시 네트워크에 숨어 일반 사용자의 트래픽 사이에서 자연스럽게 접속하는 공격 형태가 지속되고 있습니다.

• 전통적인 방어막이었던 캡챠(CAPTCHA) 역시 대량으로 무력화하고 있습니다.

특정 IP 차단이나 단순 속도 제한(Rate Limit)과 같은 기존의 정적인 규칙 기반으로 봇을 방어하고 있다면, 이미 공격을 방치하고 있는 것과 다름 없습니다. 진화하고 있는 패턴에 맞춰 대응해야 합니다.

AI 자동화 봇, 어떻게 관리해야 하는가?

단순히 모든 봇을 차단하는 것은 불가능하며, 비즈니스 성장에도 도움이 되지 않습니다. 앞으로의 핵심 과제는 ‘우리 비즈니스에 도움이 되는 자동화 봇과, 이를 악용하는 악성 봇을 실시간으로 구분하고 관리’할 수 있는 체계를 구축하는 것입니다.

• 단순 웹페이지 보호를 넘어 백엔드 API, 인증 시스템 등 핵심 인프라에 대한 다층 접속을 제어할 수 있어야 합니다.

• 보안 전문가 없이도 AI를 통해 공격을 해석하고 대응할 수 있어야 합니다.

• 고정된 규칙과 더불어 공격자의 행동 변화에 맞춰 실시간으로 방어 체계를 동적으로 변화 시키는 지능형 솔루션이 필요합니다.

이것이 바로, 트래픽 관리 전문기업 에스티씨랩에서 개발한 ‘봇매니저(BotManager)’를 검토해 보아야 할 이유입니다.

‘봇매니저’는 Client Side / Server Side / CDN의 다층 에이전트 구조로 봇 매크로의 탐지율을 높였을 뿐 아니라, AI 기반의 자동 분석과 정책 추천으로 봇 탐지를 최적화합니다. 무엇보다 다양한 행위 정책을 설정하여, 비정상적인 방식으로 상호작용하는 다양한 접속 시도를 실시간으로 차단합니다.

인터넷 트래픽의 절반 이상을 사람이 아닌 기계가 지배하는 시대에서는, 실시간으로 트래픽의 의도를 파악하고 제어할 수 있는 기업만이 고객의 신뢰와 비즈니스 성과를 지켜낼 수 있습니다.

우리 서비스가 악성 봇에 의해 무단으로 잠식되기 전에, 그리고 인프라 비용과 고객 신뢰를 잃기 전에 봇매니저와 함께 AI 시대의 새로운 보안 기준을 세워주세요.

*해당 포스팅은 ‘Thales 2026 Bad Bot Report’를 바탕으로 작성되었습니다.