1st.
봇 매크로 공격 현황과 유형
전세계 웹 트래픽 중 실제 사람의 비중은 47%입니다. 나머지 53%는 모두 인간이 아닌 자동화된 기계(봇)가 차지하고 있습니다.
고급(Advanced) 및 중급(Moderate) 봇은 AI를 활용하여 인증, 예약, 결제와 같은 고부가가치 워크플로우를 표적으로 공격하며, AI를 통해 최근 누구나 쉽게 만들어 접근할 수 있는 대량의 단순(Simple) 봇은 지속적인 인프라 부하와 운영 상 혼란을 야기합니다.
2nd.
좋은 봇과 나쁜 봇의 경계가 무너지다
과거 구글과 같은 검색 엔진 크롤러는 '좋은 봇'으로, 해커들의 공격 도구는 '나쁜 봇'으로 비교적 단순히 구분되었으나, AI 에이전트와 LLM 학습용 데이터 수집이 보편화되면서 경계가 무너졌습니다.
겉으로는 정상 AI 에이전트인 척 하면서 기업의 핵심 데이터를 무단으로 긁어가거나, 시스템에 부하를 주는 등 의도를 구분하기 어려운 행동 양상이 신고되고 있습니다.
☆
검증된 헤더 사용이나 직접 정의한 정책 등을 통해 승인된 AI와 검증되지 않은 자동화 트래픽을 구분하고 관리하는 것이 비즈니스의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
특히, 공공 마이데이터 정책* 등 스크래핑이 합법적 영역으로 들어오는 제도적 변화에 따라 이를 어떻게 통제하고 허용할 것인지에 대한 기업 차원의 명확한 기준 수립이 중요해질 것입니다.
*국민의 요구에 맞춰 데이터를 전송해야 하는 의무 - 대리인이 자동화 도구(스크래핑)를 이용해 정보를 대신 요청하는 경우에 대비한 가이드라인
3rd.
API와 계정을 직접 노리는 봇
2025년 전체 봇 공격의 27%가 API 엔드포인트를 대상으로 하고 있습니다. 즉, 최근의 봇은 API 우선 방식으로 설계되어 사용자 인터페이스를 거치지 않고 백엔드 서비스와 직접 상호작용합니다.
API 공격은 데이터 유출, 비즈니스 로직 악용, 원격 코드 실행 또는 원격 파일 포함 공격 등으로 비즈니스에 직접적인 영향을 끼칩니다. AI 에이전트의 과도한 AI 호출 역시 보안 및 비용 통제를 위한 핵심 이슈입니다.
API 공격은 특히 돈이 되는 고부가가친 산업에 집중되고 있습니다.
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API 보안 강화를 위해서는 인프라 레벨에서의 방어 뿐 아니라 인증, 조회, 결제 활동에 대한 권한과 접속 시간을 관리하는 등 API 엔드포인트에 대한 행동 기반 모니터링이 필요합니다.
What We Do.
AI 자동화 봇, 어떻게 관리해야 하는가?
단순히 모든 봇을 차단하는 것은 불가능하며, 비즈니스 성장에도 도움이 되지 않습니다. 앞으로의 핵심 과제는 '우리 비즈니스에 도움이 되는 자동화 봇과, 이를 이용하는 악성 봇을 실시간으로 구분하고 관리'할 수 있는 체계를 구축하는 것입니다.
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트래픽 관리 전문기업 (주)에스티씨랩에서 개발한 '봇매니저(BotManager)'를 검토해 보아야 할 이유가 바로 이것입니다.
봇매니저는 다층 에이전트 구조를 통해 다양한 경로로 우회하는 봇 매크로의 탐지율을 높였습니다. IP, 디바이스, 브라우저, 세션, 행동 패턴 등을 종합적으로 분석해 스크래핑과 자동화 공격을 구분하고, 서비스 환경에 맞는 보다 정교한 탐지와 관리가 가능합니다. 또한, AI 기반의 자동 분석과 추천으로, 전문가 없이도 최적화 운영이 가능하도록 지원합니다.
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