사람처럼 행동하는 AI 봇, 어떻게 구분할 수 있을까?

핵심 요약

사람처럼 행동하는 AI 봇은 접속 속도 하나만으로 구분하기 어렵습니다. IP·네트워크 정보, 브라우저 등 접속 환경, 사용자 상호작용, 여러 요청에 걸친 행동 패턴을 함께 분석해야 합니다. 자동화가 의심되는 활동을 식별한 뒤에는 접근 권한과 서비스 정책을 확인해 대응 수준을 결정합니다.

접속 속도만으로 봇을 구분할 수 있을까요?

상품을 조회하고, 로그인하고, 예약 가능 여부를 확인하는 등 웹사이트에서 매일 발생하는 요청들에는 실제 사용자의 행동뿐 아니라 자동화 프로그램이 만들어 낸 요청도 섞여 있습니다.

과거에는 짧은 시간 동안 같은 요청을 반복하는 등 눈에 띄는 특징을 중심으로 자동화 접속을 구분했습니다. 하지만 인기 상품 판매나 티켓 예매가 시작되면 정상 사용자도 새로고침과 조회를 반복합니다. 자동화 봇 역시 요청 간격을 조절하거나 실제 브라우저를 사용하기 때문에, 단순한 속도나 요청 횟수만으로는 사람과 봇을 구분하기 어렵습니다.

이 때문에 봇 탐지는 “얼마나 빠르게 접속했는가?”라는 질문만으로 끝나지 않습니다. 어떤 환경에서 접속했고, 어떤 방식으로 서비스를 이용했으며, 여러 요청 사이에 어떤 패턴이 나타나는지 함께 살펴봐야 합니다.

봇을 구분할 때는 어떤 정보를 살펴볼까요?

봇 탐지에는 다양한 방식이 활용됩니다. 접속 경로를 살펴보는 방법부터 브라우저 환경과 사용자 행동을 분석하는 방법까지, 각각 확인할 수 있는 정보가 다릅니다.

IP·네트워크 분석: 접속 경로에서 무엇을 확인할 수 있나요?

IP 주소, 접속 국가, ASN 등은 요청이 들어온 네트워크의 특성을 파악하는 기본 정보입니다. 이미 알려진 공격 IP이거나 서비스 운영 지역과 맞지 않는 접근이라면 추가 확인이 필요할 수 있습니다.

하지만 같은 IP를 여러 사람이 함께 사용하기도 하고, 자동화 프로그램이 여러 IP로 요청을 나누기도 합니다. 접속 경로만으로 사람과 봇을 구분하기 어렵습니다.

접속 환경 분석: 브라우저와 자동화 도구의 특징을 어떻게 확인할 수 있나요?

요청을 보내는 브라우저와 프로그램에도 특징이 있습니다. 브라우저가 전달하는 HTTP 헤더, 운영체제와 브라우저 속성, 자바스크립트 실행 결과 등을 살펴보면 접속 환경을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이러한 분석에 활용되는 방법 중 하나가 핑거프린팅(Fingerprinting)입니다. 여러 환경 정보를 조합해 접속 환경의 특징을 구분하는 방식으로, 사람의 지문처럼 특징을 비교한다는 의미에서 붙여진 이름입니다. 브라우저 속성을 활용하는 방식 외에, 암호화 통신을 시작하는 과정의 특징을 분석하는 TLS 핑거프린팅도 있습니다.

다만, 같은 환경을 사용하는 정상 사용자들끼리 비슷한 특징을 보일 수 있고, 봇도 실제 브라우저를 사용할 수 있습니다. 핑거프린팅은 접속 환경을 파악하는 단서이며, 특정 개인이나 악성 봇을 확정하는 증거는 아닙니다.

사용자 상호작용 분석: 클릭과 체류시간은 어떤 단서가 될까요?

클릭 간격, 페이지에 머무는 시간, 화면 내 상호작용 등을 분석할 수 있습니다. 상품을 살펴보는 과정과 요청이 발생하는 시점을 함께 확인하면, 요청 횟수만 볼 때보다 서비스 이용 행동을 구체적으로 이해할 수 있습니다.

다만, 모바일과 PC의 이용 방식은 다르고, 키보드만으로 서비스를 이용하는 사용자도 있습니다. 상호작용이 없거나 행동이 빠르다는 하나의 이유만으로 봇이라고 판단해서는 안 됩니다.

행동 패턴 분석: 요청의 순서와 반복에서 무엇을 확인할 수 있나요?

요청 간격, URL 접근 순서, 조회를 반복하는 대상, 세션 안에서 이어지는 활동도 중요한 정보입니다. 개별 요청의 횟수뿐 아니라 일정 시간 동안 서비스 이용이 어떤 흐름으로 이어지는 살펴보아야 합니다.

다만, 티켓 예매나 수강신청이 시작되는 순간에는 정상 사용자도 조회를 반복할 수 있습니다. 따라서 행동 패턴을 분석할 때는 서비스의 특성과 이용 상황을 함께 고려해야 합니다.

개별 요청은 정상이어도, 반복되는 흐름은 다를 수 있습니다

상품 상세 페이지에 접속했다는 사실만으로는 일반 고객의 방문과 자동화된 정보 수집을 구분하기 어렵습니다. 요청 간격이 불규칙하고 실제 브라우저를 사용했다면 겉으로 드러나는 차이는 더 작아질 수 있습니다.

관찰 범위를 넓히면 확인할 정보가 달라집니다. 한 번의 상품 조회 대신 일정 시간 동안 어떤 상품을 어떤 순서로 조회했는지 살펴볼 수 있습니다. IP별 요청량뿐 아니라 로그인 ID나 세션별로 어떤 활동이 이어졌는지도 확인할 수 있습니다.

상품 번호를 순차적으로 바꿔가며 계속 조회하거나, 여러 접속에서 비슷한 접근 순서가 반복된다면 자동화된 수집 여부를 추가로 확인할 이유가 생깁니다. 여기에 접속 환경의 이상 징후나 자동화 도구 사용 흔적까지 나타난다면 판단에 활용할 근거가 더해집니다.

그렇다고 자동화된 활동이 모두 공격인 것은 아닙니다. 기업이 허용한 데이터 수집이나 서비스 점검 작업일 수도 있습니다. 그러므로, 자동화 여부를 분석한 다음에는 접근 권한과 서비스 정책, 실제 영향을 함께 확인해야 합니다.

우리 서비스에 접속하는 봇, 어떻게 구분하고 계신가요?

봇 탐지는 여러 정보의 관계를 살펴보며 판단 근거를 쌓는 과정입니다. 어떤 요청이 의심스러운지 찾아내는 것과 함께, 판단 근거를 확인하고 서비스에 맞게 대응할 수 있어야 합니다.

봇매니저(BotManager)는 접속 환경과 사용자 상호작용, 자동화 도구 사용 흔적, 반복적인 접근 패턴 등 다양한 신호를 함께 분석합니다. 또한 로그인 ID, 세션 ID, IP별로 요청 패턴과 위험도, 정책 위반 내역을 확인할 수 있어 운영자가 의심스러운 활동을 구체적으로 살펴볼 수 있습니다.

탐지 결과는 서비스에 맞는 대응으로 이어집니다. 필요한 자동화는 허용하고, 의심스러운 요청에는 추가 검증이나 차단 정책을 적용하는 방식입니다.

우리 서비스에 유입되는 자동화 트래픽은 어떤 근거로 구분되고 있나요? 봇매니저로 접속 환경과 행동 패턴을 분석하고, 서비스에 맞는 봇 대응 체계를 구축해 보세요.

FAQ.

AI 봇 탐지와 AI 기반 봇 탐지는 같은 의미인가요?

AI 봇 탐지는 AI를 활용하는 봇을 식별하는 것을 뜻하고, AI 기반 봇 탐지는 탐지 과정에 AI를 활용하는 것을 뜻합니다. 탐지 대상과 탐지 방법의 차이이며, 두 개념은 함께 적용될 수 있습니다.

봇으로 탐지되면 모두 차단해야 하나요?

아닙니다. 기업이 허용한 데이터 수집이나 서비스 점검 등 필요한 자동화도 있습니다. 자동화 여부와 함께 접근 권한, 서비스 정책, 실제 영향을 확인해 허용·추가 검증·차단 등의 대응을 결정해야 합니다.