랜섬웨어 방어에 악성 봇 방지가 필수인 이유

개요

인공지능(AI) 기반의 디지털 환경에서 랜섬웨어 방어는 시스템에 침입한 악성 파일을 탐지하는 데에만 집중해서는 안 됩니다. 보안팀은 랜섬웨어 공격이 시작되기 전에 취약점, 피싱, 자동화된 침입에 대한 노출을 줄여 예방적 통제를 강화해야 합니다.

공격자들은 이제 AI 자동화를 이용하여 랜섬웨어 공격 규모를 빠르게 확장합니다. 자동화된 악성 봇은 이제 랜섬웨어 그룹이 여러 시스템의 취약점을 찾아 악용하는 데 사용하는 주요 도구 중 하나입니다. 이제 진정한 보안은 랜섬웨어 파일이 실행되기 전, 최초 침입 시점에서부터 시작되어야 합니다.

1. 악성 봇이 랜섬웨어 침입을 가능하게 하는 방법

AI 기반 자동화는 봇 매크로 공격의 규모와 효율성을 극적으로 증가시켰습니다. 이제 단 한 명의 공격자가 인터넷 전반에 걸쳐 서비스를 스캔하고 탐색하는 수천 개의 자동화된 봇을 운영할 수 있습니다.

랜섬웨어의 주요 초기 침입 경로는 다음과 같습니다.

• 악용된 취약점: 33%

• 도난 또는 재사용된 자격 증명: 16%

• 피싱 이메일: 14%(출처: M Trends)

악성 봇은 이러한 세 가지 침입 경로를 모두 증폭시킵니다.

1단계: AI 봇을 이용한 자동 정찰

공격자들이 랜섬웨어를 배포하기 전에, 그들의 봇은 대규모 정찰 활동을 수행합니다. 일반적인 목표는 다음과 같습니다.

• 취약한 인증 워크플로우

• 파일 업로드 경로 유효성 검사가 제대로 되지 않음

• API 속도 제한 우회

• 숨겨진 관리자 경로

• 오래된 라이브러리 또는 잘못된 설정

봇은 여러 서비스에 걸쳐 초당 수천 건의 정상적인 요청을 보내며, 아주 작은 틈새까지도 세밀하게 분석하고 있습니다.

2단계: 착취 및 진입

봇이 취약점을 감지하면 공격자는 다음과 같은 방식으로 공격 강도를 높입니다.

• 자격증명 도용

• 과도한 요청 폭주

• API 오용 및 역할 우회 시도

• 애플리케이션 로직 오용

이러한 단계는 거의 완전히 자동화되어 있어, 사람이 따라잡을 수 없는 속도로 침입을 시도할 수 있습니다.

3단계: 랜섬웨어 실행

접근 권한을 확보한 후 공격자는 다음과 같은 방법을 사용하여 랜섬웨어를 배포합니다.

• 해킹당한 계정

• 피싱 링크 또는 QR 코드

• 악성코드 첨부파일

• 공격받은 서버

• 공급망 공격

공격자는 일반적으로 여러 진입 경로를 동시에 결합하여 운영상의 혼란을 가중시키고, 대응을 지연시키며, 감염 가능성을 극대화합니다. 그러므로 이제는 초기 단계의 침입을 대규모로 수행하는 봇 트래픽을 제어하는 것이, 랜섬웨어 예방의 기본 전략이 되었습니다.

2. 기존 WAF가 악성 봇을 막을 수 없는 이유

많은 기업들이 랜섬웨어를 막기 위해 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)에 의존하지만, 이는 공격자가 ‘복제된 키’만 있으면 우회할 수 있는 잠금장치와 같습니다.

1) WAF와 고급 봇 관리의 차이점

2) WAF만으로는 더 이상 충분하지 않은 세 가지 핵심 이유

제한 사항 1. WAF는 ‘코드’만 인식하고 ‘의도’는 인식하지 못합니다.

기존 WAF는 알려진 시그니처 데이터베이스와 비교하여 SQL 인젝션이나 XSS와 같은 ‘악성 코드’를 탐지하는 데 탁월합니다.

• AI 허점: 최신 AI 봇은 악성 코드를 사용하지 않고, 구문적으로 완벽한 요청을 보냅니다. 웹 방화벽(WAF) 입장에서는 이것이 ‘깨끗한 트래픽’으로 인식됩니다.

• 비즈니스 로직 악용: WAF는 재고 사재기(스캘핑)나 보상 포인트 도용을 탐지할 수 없습니다. 이러한 공격은 시스템 코드가 아닌 시스템의 기능을 악용하기 때문에 WAF는 합법적으로 보이는 요청 뒤에 숨겨진 악의적인 ‘의도’를 파악하지 못합니다.

제한 사항 2. 인간을 모방하는 AI 봇

기존 봇은 속도가 빠르고 식별하기 쉬웠습니다. 하지만 현재, 전체 악성 봇 트래픽의 51%를 차지하는 고도화된 봇은 사람과 구별하기 어렵도록 설계되었습니다.

• 브라우저 위장: 헤드리스 크롬과 같은 실제 브라우저 엔진을 사용하여 전체 렌더링을 수행합니다.

• 행동 무작위성/불규칙성 분석: 최근의 봇은 마우스 움직임, 스크롤 속도 등을 실제 사람과 같이 보이도록 프로그래밍되어 있습니다. 전용 봇 관리 시스템이 없으면 이러한 스크립트는 표준 보안 임계값을 쉽게 우회할 수 있습니다.

제한 사항 3. IP 차단의 종말

주거용 프록시의 등장으로 ‘공격자의 IP를 차단하는’ 기존 전략은 더 이상 효과가 없게 되었습니다.

• 클린 IP 네트워크: 해커들은 더 이상 쉽게 차단되는 데이터센터(IDC) IP를 사용하지 않습니다. 대신 가정용 라우터, IoT 기기, PC를 해킹하여 ‘주거용 IP’ 네트워크를 구축합니다. Oxylabs나 Bright Data 같은 제공업체를 통해 전 세계적으로 1억 개 이상의 ‘클린 IP’를 이용할 수 있으며, 이러한 IP는 실제 고객의 소유인 것처럼 보입니다.

• 오탐의 함정: 기업이 주거용 IP를 차단하면 실제 사용자까지 차단할 위험이 있습니다. 이러한 우려 때문에 보안팀은 적극적인 조치를 취하지 못하는 경우가 많습니다.

• AI 기반 IP 변경: AI 봇은 1~2개의 요청마다 새로운 IP 주소를 사용할 수 있습니다. 봇은 사람이 수동으로 방화벽 블랙리스트를 업데이트하는 것보다 수천 배 빠른 속도로 IP 주소를 변경할 수 있습니다.

3. 효과적은 봇 관리에는 무엇이 포함되어야 하는가?

초기 단계 침입을 차단하고 랜섬웨어 위험을 줄이려면 기업은 CDN, 클라이언트 및 서버 전반에 걸쳐 다계층 봇 방어 체계를 구축해야 합니다.

1) Full-Stack 방어: CDN 계층을 넘어

CDN 수준의 봇 관리는 기본적인 요구사항이지만, 더 이상 그것만으로는 충분하지 않습니다.

• 클라이언트 측 에이전트 보호: 기존 CDN 에이전트는 고도화된 브라우저 자동화 공격을 탐지하는 데 어려움을 겪습니다. Selenium, OpenBullet, SilverBullet과 같은 도구를 차단하려면 심층적인 행동 분석이 필요합니다. 테스트 목적으로 설계된 이러한 도구들은 이제 고도와 복잡성을 가진 사람의 상호 작용을 모방하는 데 악용하고 있습니다.

• 서버 측 에이전트 보호: 봇은 웹 인터페이스를 완전히 우회하여 특정 API 엔드포인트를 직접 공격하는 경우가 많습니다. 노출된 API는 위험도가 높은 취약점입니다. CDN이나 클라이언트 측 필터를 통과하여 유입되는 악성 트래픽을 차단하기 위해서는 서버 측 보호 계층이 필수적입니다.

2) 고도의 맞춤형 관리 서비스(인간의 통찰력과 AI 기술의 결합)

클라우드플레어(Cloudflare)의 조사에 따르면, 새로운 취약점이 발표된 후 해커가 이를 악용하는 데 걸리는 시간이 44일에서 단 22분으로, 약 2,800배 증가하였습니다. 공격 속도가 이처럼 빠른 시대에는 단순히 설정만 해두고 신경 쓰지 않아도 되는 보안 도구로는 더 이상 충분하지 않습니다.

가. 대규모 이벤트 실시간 모니터링

보안 분야에서 ‘대규모 이벤트’(제품 출시, 티켓 판매 등)는 대규모 봇 공격과 동의어입니다. 악의적인 공격자들은 실시간으로 사이트 방어 체계를 끊임없이 분석합니다. 공격이 계속될 때 차단을 조정하고, 합법적인 사용자를 즉시 화이트리스트에 추가할 수 있는 직접적인 소통 채널을 제공하는 전문가가 필요합니다.

나. 산업별 비즈니스 로직

모든 산업은 고유한 트래픽 패턴을 가지고 있기 때문에, ‘획일적인’ 정책은 종종 실패합니다. 전자상거래, 여행, 제조 등 어떤 업종에 종사하든 봇 방어는 특정 비즈니스 로직에 맞춰 조정되어야 합니다.사용자 및 공격자의 행동 패턴을 기반으로 정책 업데이트를 빠르게 제안하고 조정할 수 있는 전문가가 필요합니다.

다. 고객 경험(CX) 및 오탐 해결

어떠한 해결책도 100% 정확하지 않습니다. 정당한 사용자가 실수로 차단되면 고객 경험(CX)에 심각한 문제가 발생합니다. 고객 경험 수준에서 차단 사유를 명확하고 자동화된 방식으로 제공하고, 오탐을 신속하게 처리하는 프로토콜을 마련하는 것은 브랜드 평판을 유지하는 데 필수입니다.

결론

현재 AI 기반 봇은 취약점을 대규모로 악용할 수 있도록 하는 주요 원동력이 되고 있습니다. 랜섬웨어 위험을 줄이는 가장 비용 효율적인 방법은 공격 후 조치가 아니라, 최초 접근을 차단하는 것입니다.

봇 관리를 통한 예방적 제어는 더 이상 선택 사항이 아니라 현대 보안의 필수적인 요소입니다. 자동화된 봇 트래픽 공격을 사전에 제어하고, 실시간 변동되는 공격에 직접 대응할 수 있는 전문 서비스 영역을 보유한 봇매니저(BotManager)가 필수입니다.