[기사] 엠버스터, 아르텍스(ARTEX) 관련 자동화 공격 패턴 70만 건 탐지

최근 AI 기반 도구를 악용한 자동화된 정보 수집과 취약점 탐색에 대한 우려가 커지고 있습니다. 정상적인 웹 요청 형태로 반복 접근하는 자동화 트래픽에 대응하려면, 개별 요청뿐 아니라 서비스 이용 과정에서 나타나는 행동 패턴을 함께 살펴봐야 합니다.

이러한 가운데 에스티씨랩의 악성 봇 탐지·차단 솔루션 엠버스터(MBUSTER)의 운영 데이터와 자동화 공격 대응 성과가 디지털타임스 기사로 소개됐습니다.

실제 서비스에서 확인한 비정상적인 자동화 접근

에스티씨랩은 2026년 10월 10일부터 24일까지 국내 대형 온라인 플랫폼의 운영 데이터를 분석했습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다.

• URL 파라미터를 변경하는 반복 조회 70만 9,000건 식별
  플랫폼 내 9개 서비스에서 조회 값을 순차적으로 바꾸는 접근을 확인했습니다. 단일 IP가 1시간 동안 서로 다른 값 5,967개를 조회하려던 시도를 탐지·차단한 사례도 있었습니다.

• 봇으로 판정된 스크립트 기반 트래픽의 98.5% 차단
  Python requests, curl, Go 등을 이용한 요청 약 6만 4,000건 중 약 3만 5,700건이 봇으로 판정됐으며, 이 가운데 98.5%가 차단됐습니다.

• 브라우저 자동화 도구를 이용한 요청 약 67만 7,000건 탐지
  Selenium과 헤드리스 브라우저 등을 활용한 자동화 접근도 확인됐습니다.

이번 분석은 아르텍스와 관련해 알려진 자동화 정보 조회 수법과 유사한 접근 패턴을 확인한 것입니다.

정상적인 요청 형태라도, 행동 패턴은 다를 수 있습니다

엠버스터는 IP와 접속 환경, 자동화 도구의 특성, 요청 빈도, 접속 경로, 세션별 행동을 종합적으로 분석합니다. 이를 통해 개별 요청만으로 구분하기 어려운 반복 조회와 비정상적인 접근 흐름을 식별하고 대응합니다.

자세한 분석 결과와 기술 설명은 기사 원문에서 확인하실 수 있습니다.

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자동화 공격 패턴에 대응하는 엠버스터(MBUSTER, SaaS 버전: 봇매니저)의 기능과 효과에 대해서 더 자세히 확인해보세요.