어떻게 탐지하고 차단할 것인가? 기업이 준비해야 할 악성 봇 대응 방안

이번 글은 지난 포스팅에 이어 작성되었습니다.

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‘5초 구매’의 시대, 악성 봇은 어떻게 공정성을 무너뜨리는가… [클릭]

왜 기존 보안만으로는 부족한가?

지난 글에서는 강력한 규제가 마련된다고 해서 악성 봇 문제가 자동으로 해결되지 않으며, 기업 스스로 자동화 공격을 탐지하고 차단할 수 있는 기술적 역량을 갖추는 것이 중요하다는 것을 확인한 바 있습니다.

악성 봇은 단순히 공격 트래픽을 차단하는 것 만으로는 해결하기 어렵습니다. 악성 봇은 정상 사용자의 행동을 모방해 실제와 유사한 형태로 접속하기 때문에 정상 사용자와 악성 봇을 구분하고, 탐지 결과에 따라 각기 다르게 대응해야 합니다.

기존의 Rate Limit 방식과 같이 단위 시간 내 처리할 요청 수를 제한 해 무차별적으로 요청을 거부(Deny)할 경우, 악성 봇 뿐만 아니라 정상 사용자의 접근까지 제한할 수 있기 때문입니다.

사람과 봇을 구분하기 위해 캡차(CAPTCHA)를 도입하기도 하지만, 최근 기술의 발저은 캡차 역시 봇이 우회할 수 있는 하나의 공격 대상이 되고 있습니다. 특정 IP를 차단하는 전통적인 웹 방화벽 방식 역시 일반 가정용 IP를 돌려가며 접속하기 때문에 더 이상 힘을 쓰지 못합니다.

이제 기업은 단순히 “얼마나 많은 요청이 들어왔는가?”를 넘어, “이 요청을 보내고 있는 주체가 실제 사용자인가?”를 판단해야 합니다.

악성 봇, 어떻게 막을 것인가?

그렇다면, 실제 서비스에서 어떻게 사람과 봇을 구분할 수 있을까요? 가장 중요한 것은 하나의 정보만으로 판단하지 않는 것입니다.

IP주소가 같다고 해서 모두 같은 사용자는 아닙니다. 반대로 IP 주소가 다르다고 해서 모두 정상 사용자인 것도 아닙니다. IP 주소나 User-Agent, 또는 단순한 요청 빈도만으로 봇을 판단할 경우, 공격자는 IP를 변경하거나 정상 브라우저로 위장하는 등 쉽게 봇 탐지를 우회할 수 있습니다.

따라서 효과적인 봇 대응을 위해서는 행동 패턴 분석과 함께 접속 환경, 브라우저 특성 등 다양한 신호를 종합적으로 살펴보아야 합니다.

사용자 행위 분석

사람과 봇의 가장 큰 차이 중 하나는 행동 방식입니다.

사람은 웹사이트를 이용할 때 일정하지 않은 행동 패턴을 보입니다. 페이지를 읽는 시간도, 마우스를 움직이는 방식도 다르며, 클릭과 페이지 이동 사이의 간격도 매번 달라집니다.

반면, 자동화된 봇은 미리 정의된 시나리오에 따라 반복적으로 행동하는 경우가 많습니다. 매우 짧은 시간 안에 동일한 패턴으로 수십, 수백 번의 요청을 발생시킬 수 있습니다.

따라서 봇 방어 시스템은 단순히 ‘요청이 많다’는 것이 아니라, ‘어떤 방식으로 서비스를 이용하고 있는가’를 함께 살펴볼 수 있어야 합니다.

종합적인 위험도 판단

중요한 것은, 다양한 탐지 신호를 바탕으로 접속 요청의 위험도를 판단하는 것입니다. 아래와 같은 여러 신호가 동시에 나타난다면, 해당 공격의 위험도는 더 높아질 수 있습니다.

• 비정상적인 요청 빈도

• 반복적인 행동 패턴

• 브라우저 환경의 이상 징후

• 자동화 도구 사용 가능성

• 비정상적인 세션 패턴

• 의심스러운 IP 및 네트워크 특성

이처럼 다양한 지표를 종합해 위험도를 판단하는 방식은 정상 사용자와 악성 봇을 무조건 이분법적으로 나누지 않고, 대응 수준을 각기 다르게 가져갈 수 있습니다.

단계적인 접근

봇 대응에 또 하나 중요한 것은, 탐지 이후의 대응 방식입니다.

모든 봇을 동일하게 차단하는 것은 반드시 좋은 방법이 아닙니다. 검색 엔진 크롤러처럼 서비스 운영에 도움이 되는 봇도 존재하고, 악성 스크래핑이나 티켓 선정을 목적으로 하는 봇도 있습니다.

따라서 기업은 탐지 결과에 따라 서로 다른 정책을 적용할 있어야 합니다. 정상 사용자는 원래대로 서비스를 이용하도록 하고, 의심스러운 접근에 대해서는 추가 검증을 수행하며, 악성 봇으로 판단되는 요청은 차단하는 식으로 운영될 수 있습니다.

봇 대응의 핵심은 탐지 그 자체가 아니라, 탐지 결과를 바탕으로 적절한 대응을 선택하는 것입니다.

진화하는 봇 매크로에 대한 지속적인 방어 체계

여기서 또 하나의 문제가 등장합니다. 기업이 봇 매크로 대응 기술을 발전시키면, 공격자 역시 새로운 방법을 찾아냅니다.

단순한 스크립트 봇에서 실제 브라우저를 사용하는 방식으로, 고정된 IP에서 프록시와 분산 네트워크를 사용하는 방식으로, 단순 반복 행동에서 사람처럼 보이는 행동 패턴을 구현하는 방식으로 진화하고 있습니다. 최근에는 AI 기술까지 활용되면서 자동화 공격이 더욱 정교해질 가능성도 커지고 있습니다.

그러므로, 한번 구축한 봇 대응 시스템을 그대로 유지하는 것으로는 충분하지 않습니다. 새로운 공격 패턴을 지속적으로 분석하고, 탐지 기준을 고도화하며, 변화하는 공격에 대응할 수 있는 체계가 필요합니다.

AI 기반의 다계층 봇 방어 솔루션, 봇매니저

에스티씨랩의 봇매니저(BotManager)는 비정상적인 접속 요청을 실제 이용자의 트래픽과 분리해 비즈니스 지표의 왜곡을 막고, 모두에게 기술적 불평등 없는 공정한 서비스 이용을 보장하는 AI 기반의 악성 봇 탐지 및 관리 솔루션입니다.

• 다계층 에이전트 방어(Client / Server / CDN)
  다층 에이전트 구조로 모든 우회 접근 경로를 점검하고 봇 탐지율을 극대화합니다.

• 4단계 검증 체계(방화벽 - 봇 카테고리 - 필터 - 정책)
  다중 검증 체계를 거쳐 악성 봇을 탐지합니다. 특히 정책 분석의 경우, 실시간 행위 분석을 통해 접속 빈도와 패턴에 대한 다양한 조건으로 봇을 판별할 수 있습니다.

• 명확한 근거 기반의 단계적 대응 방안
  봇으로 의심되는 비정상적인 접속은 즉시 차단하거나, 캡챠 화면을 제공해 2차 검증을 추가 진행할 수 있습니다. 모든 차단 이력에는 차단 사유 코드가 매칭되어, 차단 관련 문의나 클레임 발생 시 명확한 근거를 데이터로 증명해 대응할 수 있습니다.

• AI 스코어링 및 정책 추천
  AI가 실시간 로그를 모니터링하여 위험도를 평가하고, 최근 7일 간의 트래픽을 분석해 최적의 차단 임계치를 제안합니다.

• 전문가의 매니지드 서비스
  에스티씨랩의 보안 전문가들이 트래픽을 심층 분석하고, 진화하는 위협에 맞춰 지속적인 대응 정책 고도화를 지원합니다.

동적 URL, 난독화 설정, 랜섬웨어 예방, 계정 탈취 공격 방어, 스크래핑 대응 등 보안 역량을 강화하기 위한 별도의 강화된 정책 설정도 가능합니다.

봇매니저는 이미 한국 내 대형 공연 예매 서비스 사이트는 물론, 교육 및 공공 기관 다수에 적용되어 공정하고 효율적인 서비스 운영을 지원하고 있습니다.

또한, 일본의 대표적인 IP 기업 역시 자사 쇼핑몰에 봇매니저를 적용해 비정상적인 접속을 차단함은 물론, 매니지드 서비스 계약을 통해 지속적인 관리 및 최적화를 지원받고 있습니다.

선택이 아닌 기본, 악성 봇 대응 체계

악성 봇은 상품을 선점하고, 예약을 가로채고, 계정을 탈취하고, 데이터를 수집하고 왜곡 하며, 프로모션을 악용하는 등 기업의 비즈니스 로직과 정상 사용자의 기회를 직접적으로 침해하는 존재가 되었습니다.

악성 봇은 차단해야 하지만, 정상 사용자의 이용은 최대한 방해하지 않아야 합니다. 기업에게 필요한 것은 더 강력한 차단벽이 아니라, 정상 사용자와 악성 봇을 정확하게 구분하고, 위험도에 따라 대응 수준을 조절할 수 있는 유연한 봇 대응 체계입니다.

봇과 사람이 경쟁하는 시대, 에스티씨랩은 봇매니저를 통해 정상 사용자가 공정하고 안정적으로 서비스를 이용할 수 있는 환경을 구축할 수 있도록 지원합니다.

단순한 트래픽 차단을 넘어, 비즈니스와 연계되는 ‘봇 방어 전략’이 필요하다면, 지금 바로 봇매니저를 확인해 보세요.

*참고)
「手入力なら数分かかる」チケットのネット購入わずか５秒、１分で完売の闇…「悪性ｂｏｔ」の実態とは
https://news.yahoo.co.jp/articles/de83488c63c0a7a5c9f561efae8b34c67ac5fb31?page=1