Summary
2025년 전체 웹 트래픽의 53%는 봇 트래픽입니다. 이 중 40%는 악성 봇으로 나타났습니다.
AI 기반 봇 공격은 전년 대비 12.5배 증가했으며, 단순 봇 공격 규모도 전년 대비 230% 이상 늘었습니다. AI는 봇 개발 진입 장벽을 낮춰 더 많은 봇이 더 빠르게 확산되는 환경을 만들고 있습니다.
리테일/이커머스는 AI 봇의 1순위 표적 산업입니다. 상품 조회, 가격 확인, 재고 확인, 쿠폰, 장바구니, 결제처럼 금전적 가치가 있는 워크플로우가 많기 때문에 봇과 매크로의 주요 공격 대상이 됩니다.
이커머스 봇 트래픽은 단순한 접속량 문제가 아닙니다. 봇의 비즈니스 로직 공격(Business Logic Abuse) 중 리테일 비중이 24%로 가장 높습니다. 가격, 재고, 쿠폰, 결제 등 금전적 가치가 높은 데이터가 집중되어 있기 때문입니다.
봇 트래픽은 이제 차단만으로는 부족합니다. 차단과 트래픽 제어를 함께 설계해야 합니다. 악성 봇은 탐지/차단하고, 실제 고객 트래픽은 서비스 수용량에 맞춰 안정적으로 제어하는 구조가 필요합니다.
인터넷 상의 봇 트래픽은 어느 정도를 차지할까?
Imperva의 Bad Bot report 2026에 따르면 현재 인터넷 트래픽의 53%는 봇으로, 2년 연속으로 인터넷 상에서 봇 트래픽이 인간 트래픽을 넘어서고 있습니다. 이제 봇 트래픽은 일시적인 현상이 아니라 디지털 서비스 운영에서 상시적으로 고려해야하는 요소가 되었습니다.
여기서 중요한 부분은 단순히 인터넷 상에서 ‘봇 트래픽이 많아졌다’는 사실이 아닙니다. 바로 봇의 성격이 바꿨다는 점인데요. 최근 봇은 AI를 기반으로 애플리케이션의 흐름을 학습하고, 차단 방식에 맞춰서 행동을 바꾸며, 여러 경로를 반복적으로 탐색하는 방식으로 진화하고 있습니다.
또한 Bad Bot report에 따르면 AI 기반 봇 공격은 전년 대비 12.5배 증가했으며 단순 봇 공격 규모도 전년 대비 230% 이상 증가했습니다. 이는 AI가 기술 진입 장벽을 낮추고, 더 많은 봇이 더 빠른 속도로 생성· 확산될 수 있는 환경을 만들고 있음을 보여줍니다.
AI 봇, 실제 사람과 구별이 가능할까?
AI는 봇을 단순 반복 도구에서 학습하고 적응하는 자동화 시스템으로 바꾸고 있습니다. 기존 봇이 정해진 규칙에 따라 요청을 반복했다면, AI 기반 봇은 애플리케이션 워크플로우를 분석하고, 차단 방식에 따라 요청 타이밍 등을 조정하며, 우회 가능한 경로를 탐색합니다.
이 변화는 보안 관점에서 매우 중요합니다. 기존에는 비정상적으로 빠른 요청, 특정 IP 대역, 반복적인 접근 패턴만으로도 봇을 어느 정도 구분할 수 있었습니다. 하지만 최근의 봇은 실제 사용자처럼 보이도록 위장하고, 정상 사용자와 유사한 방식으로 로그인·검색·장바구니 담기·결제 흐름을 따라갑니다.
리포트에 따르면 2025년 악성 봇 트래픽의 41%는 자신을 Chrome 브라우저로 위장한 것을 파악할 수 있습니다. 이는 봇 트래픽이 더 이상 비정상 트래픽처럼 보이지 않는다는 의미입니다. 표면적으로는 정상 사용자처럼 보이지만, 실제로는 대량 요청, 재고 선점, 가격 스크래핑, 계정 탈취 시도와 같은 악의적 목적을 수행할 수 있습니다.
변화 | 기존 봇 | AI 기반 |
작동 방식 | 정해진 명령 반복 | 상황에 따라 행동 조정 |
탐지 회피 | 단순 User-Agent 조작 | 브라우저·기기·세션 패턴까지 모방 |
공격 방식 | 특정 URL 반복 호출 | 로그인, 검색, 장바구니, 결제 흐름까지 따라감 |
대응 난이도 | 정적 룰로 일부 탐지 가능 | 행동 기반 분석과 지속적 정책 조정 필요 |
주요 리스크 | 대량 트래픽, 스크래핑 | 비즈니스 로직 악용, API 직접 호출, 자동화 사기 |
따라서 앞으로의 봇 대응은 단순히 ‘봇인지 아닌지’를 구분하는 방식만으로는 부족합니다. 이제는 해당 자동화가 비즈니스 목적에 부합하는지, 아니면 서비스 흐름을 악용하고 있는지를 함께 판단해야 합니다.
왜 리테일/이커머스가 AI 봇의 주요 표적이 되는가?
Imperva 2026 Bad Bot Report에 따르면, 리테일은 악성 봇의 상위 표적 산업 중 하나이며, 그중에서도 AI 봇이 가장 많이 표적으로 삼는 산업군 입니다.
특히 봇 트래픽의 표적형 비즈니스 로직 공격(Business Logic Abuse)에서 리테일 산업이 24%로 가장 높은 비중을 차지했습니다.
리테일/이커머스 업계가 봇의 주요 표적이 되는 이유는 명확합니다. 이커머스 사이트에는 상품 정보, 가격, 재고, 쿠폰, 회원 계정, 장바구니, 결제처럼 금전적 가치가 있는 데이터가 집중되어 있습니다. 또한 한정판 판매, 선착순 쿠폰, 플래시 세일, 인기 상품 드롭처럼 ‘속도’가 구매 기회와 직결되는 이벤트는 봇과 매크로에게 유리한 환경을 제공합니다.
리테일/이커머스의 기능 | 봇이 해당 기능을 악용하는 방식 |
실시간 재고 정보 | 재고 확인 API를 반복 호출하거나 재고를 선점 |
가격 정보 | 경쟁사 분석, 리셀 가격 책정, 가격 스크래핑 |
선착순 이벤트 | 매크로를 통한 대량 접속 및 구매 기회 선점 |
장바구니 기능 | 상품을 담아두고 결제하지 않아 실제 고객에게는 품절처럼 보임 |
로그인· 회원 계정 | 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing), 계정 탈취, 포인트· 쿠폰 악용 |
특히 이커머스 업계에서 봇 공격은 단순한 기술적 침입이 아니라, 정상적인 서비스 흐름에서 활동한다는 점에서 더 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어 상품 상세 페이지 조회, 장바구니 담기, 쿠폰 적용, 결제 시도는 모두 정상적인 사용자 행동입니다. 그러나 이러한 행동이 비정상적인 속도와 규모로 반복되며, 이는 곧 비즈니스 로직 공격(Business Logic Abuse)이 됩니다.
AI 봇이 이커머스 산업에 끼치는 5가지 피해
봇은 단순히 서버에 많은 요청을 보내는 것에 그치지 않고, 실제 고객의 구매 기회를 빼앗고 , 운영 지표를 왜곡하며, 브랜드 신뢰를 떨어뜨립니다.
A. 인프라·전환율 리스크
1) 인프라
서버 과부하와 서비스 장애
AI 봇은 정상 사용자와 달리 대량의 요청을 짧은 시간 안에 반복 전송합니다. 이로 인한 API 반복 호출은 서버 부하를 급격하게 높이고, 이는 서비스 지연과 장애로 이어질 수 있는 가능성을 높입니다.
2) 전환율
봇 트래픽의 결제 구간 막음
봇 트래픽이 결제·장바구니 구간에 집중되면 실제 고객의 구매 흐름이 끊깁니다. 페이지 로딩이 느려지는 것만으로도 전환율에는 즉각적인 타격이 생깁니다.
로딩 1초 지연 시 전환율 7% 하락
로딩 3초 지연 시 전환율 20% 하락
출처 : Wiro Agency
3) 데이터
소비자 행동 분석 오염
상품 페이지 반복적 조회, 특정 상품 고빈도 확인, 장바구니 담기 후 이탈 등 — 이런 행동이 누적되면 실제 소비자의 행동 데이터가 왜곡됩니다. 광고 성과 측정, 인기 상품 판단, 재고 예측까지 연쇄적으로 오류가 발생합니다.
B. 공정성·보안 리스크
1) 공정성
한정판 구매 기회 박탈
구매 속도가 기회가 되는 한정판 상품이나 선착순 이벤트에서 매크로 구매와 장바구니 선점이 발생하면, 실제 고객에게는 품절 메시지만 남습니다. 브랜드가 설계한 팬 경험은 무너지고, 고객 불만과 SNS 이슈, 신뢰도 하락이 연쇄적으로 나타날 수 있습니다.
2) 보안
계정 탈취, 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)
자동화된 계정 탈취와 크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 공격으로 회원 계정 정보, 쿠폰, 포인트가 악용될 수 있습니다. 특히 여러 서비스에서 동일한 비밀번호를 사용하는 고객일수록 피해 위험이 높습니다.
랜섬웨어 공격 노출
Verizon의 2025 DBIR 보고서에 따르면 랜섬웨어는 전체 침해 사고의 44%에서 발견됐으며, 전년 대비 37% 증가했습니다.
특히 영국 리테일 업계에서 Marks & Spencer와 여러 기업들은 정교한 사회공학 공격과 연동 시스템 취약점을 악용한 랜섬웨어 공격으로 인해 수 주 동안 운영 차질을 겪었고, 영업이익 손실 약 3억 파운드 규모의 피해를 입기도 했습니다.
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봇 차단만으로 충분하지 않은 이유
이커머스에서 봇 대응은 악성 봇을 탐지하고 차단하는 것에서 시작됩니다. 그러나 그것만으로 충분하지는 않습니다. 대형 프로모션, 선착순 쿠폰, 한정판 판매, 티켓팅형 상품 판매처럼 실제 고객이 동시에 몰리는 상황에서는 정상 사용자 트래픽도 시스템에 큰 부담을 줄 수 있기 때문입니다.
즉, 이커머스 피크 이벤트에서는 두 가지 문제가 동시에 발생합니다.
악성 봇과 매크로가 실제 고객보다 빠르게 구매 기회를 선점합니다.
정상 사용자도 동시에 몰리면서 서버, API, 결제 시스템에 과부하가 발생합니다.
따라서 봇은 차단하고, 정상 사용자는 안정적으로 진입시키는 구조가 필요합니다. 악성 자동화는 탐지·차단하고, 실제 고객 트래픽은 서비스 수용량에 맞춰 순차적으로 처리해야 합니다.
결국 이커머스 봇 대응은 보안 솔루션 하나만의 문제가 아닙니다. 봇 차단, API 보호, 트래픽 제어, 고객 경험 관리가 함께 설계되어야 합니다.
봇 차단과 트래픽 제어는 하나의 설계 문제 입니다.
2025년 기준 전체 웹 트래픽의 53%가 봇이라는 수치는 디지털 서비스 운영 방식에서 변화를 대비해야 한다는 신호입니다. 특히 봇 트래픽은 AI 기술을 기반으로 기술 장벽이 낮아지기도 하고, 더 정교하게 위장하며, 더 쉽게 서비스 흐름을 악용하고 있습니다.
리테일/이커머스 산업은 이러한 트래픽 변화의 영향을 가장 직접적으로 받는 영역입니다. 상품, 가격, 재고, 쿠폰, 계정, 장바구니, 결제처럼 금전적 가치가 있는 데이터가 많고, 선착순 이벤트나 한정판 판매처럼 속도가 중요한 구조가 많기 때문입니다.
따라서 앞으로의 이커머스 봇 대응은 단순히 사람과 봇을 구분하는 것을 넘어야 합니다. 비즈니스에 도움이 되는 자동화와 비즈니스를 악용하는 자동화를 구분하고, 악성 트래픽은 차단하며, 정상 사용자 트래픽은 안정적으로 제어해야 합니다.
봇 차단과 트래픽 제어는 별개의 문제가 아닙니다. 공정한 구매 기회, 안정적인 서비스 운영, 정확한 마케팅 데이터, 전환율 보호, 브랜드 신뢰를 함께 지키기 위한 하나의 설계 문제입니다.
FAQ
Q1. 2025년 기준 인터넷 트래픽 중 봇 비율은 어느 정도인가요?
A. Thales의 2026 Bad Bot Report에 따르면 2025년 전체 웹 트래픽의 53%는 자동화 트래픽이었고, 이 중 40%는 악성 봇, 13%는 양성 자동화였습니다.
Q2. AI 봇은 기존 봇과 무엇이 다른가요?
A. 기존 봇이 반복 작업 중심이었다면, AI 봇은 애플리케이션 워크플로를 학습하고 차단 방식에 맞춰 행동을 조정할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 사용자를 대신해 웹사이트와 API에 접근해 데이터를 검색하거나 작업을 수행할 수 있습니다.
Q3. 왜 이커머스 사이트가 봇 공격을 많이 받나요?
A. 이커머스 사이트는 상품 정보, 가격, 재고, 쿠폰, 장바구니, 결제처럼 금전적 가치가 있는 데이를 갖고 있기 때문입니다. 특히 선착순 이벤트나 한정판 판매처럼 속도가 중요한 구조에서는 매크로와 봇이 실제 고객의 구매 기회를 빼앗을 수 있습니다.
Q4. 이커머스 봇 트래픽은 어떤 피해를 만들 수 있나요?
A. 재고 선점, 가격 스크래핑, 쿠폰 악용, 계정 탈취, 장바구니 점유, 서버 부하, 로딩 속도 저하, 전환율 하락, 마케팅 지표 왜곡으로 이어질 수 있습니다.
Q5. 봇 차단 솔루션만 있으면 충분한가요?
A. 충분하지 않을 수 있습니다. 악성 봇은 차단해야 하지만, 대형 프로모션이나 한정판 판매에서는 정상 사용자도 동시에 몰릴 수 있습니다. 따라서 봇 탐지·차단과 함께 정상 사용자 트래픽을 서비스 수용량에 맞게 제어하는 구조가 필요합니다.