봇 공격은 오늘날 사이버 보안에서 가장 널리 퍼져 있고 진화하는 위협 중 하나로, 자동화된 프로그램을 이용해 웹사이트, 애플리케이션, 디지털 서비스를 공격하는 것입니다.
웹 기술의 맥락에서 봇은 특정 사용자 정의 목표를 달성하기 위해 웹 요청을 자동화하도록 설계된 소프트웨어 프로그램입니다. 이러한 자동화된 에이전트는 인터넷을 통해 작동하며 프로그래밍 및 배포자의 의도에 따라 양성에서 악성까지 다양한 작업을 수행합니다.
봇의 세계는 두 가지 뚜렷한 범주로 나뉩니다. 각 범주는 온라인 비즈니스와 사용자에게 미치는 영향이 매우 다릅니다.
좋은 봇은 수많은 유용한 애플리케이션에 사용됩니다. 예를 들어, 고객 서비스 운영을 용이하게 하고, 반복적인 질의를 효율적으로 처리하며, 사기를 탐지하고 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 봇은 어느 정도 인간 상호 작용을 모방하도록 프로그래밍되어 다양한 온라인 서비스와 운영을 지원합니다. 가장 잘 알려진 예 중 하나는 구글봇, Google이 검색 엔진을 위해 웹사이트를 크롤링하고 색인하는 데 사용합니다. 이 유형의 봇은 웹 콘텐츠를 구성하고 분류하는 데 도움이 되므로 검색 결과를 통해 사용자가 쉽게 액세스할 수 있습니다.
반면, 악성 봇은 더 어두운 목적으로 사용됩니다. 이들은 종종 허가 없이 웹사이트 콘텐츠를 스캔하거나 스크래핑하여 지적 재산권을 침해하고 웹사이트 보안을 손상시키는 데 배치됩니다. 이러한 봇은 소프트웨어 취약성을 위해 웹사이트를 자동으로 조사할 수 있어 사이버 범죄자에게 강력한 도구가 됩니다.
봇 공격의 진화는 중요합니다. 기본적인 스패밍 작업으로 시작된 것이 정교한 범죄 기업으로 진화하여 1990년대 초반에 간단한 이메일 스팸 봇으로 시작하여 점점 더 복잡한 반복을 거쳤습니다. 2000년대 중반에는 봇넷이 주요 위협으로 등장했으며 악명 높은 네트워크가 대규모의 조정된 공격의 잠재력을 보여주었습니다. 이러한 작업은 종종 거대한 인프라를 보유하고 있으며 여러 대륙에 걸쳐 있을 수 있으며, 이는 이러한 사이버 공격의 복잡성과 위협이 커지고 있음을 반영합니다. 현대의 봇 공격은 기계 학습, 인공 지능 및 다형성 코드와 같은 고급 기술을 사용하여 감지를 피하는 반면, 암호화폐는 익명 지불을 가능하게 하고 귀속을 점점 더 어렵게 만들었습니다.
봇 공격에서 이러한 자동화된 프로그램은 애플리케이션, 웹사이트 또는 API의 최종 사용자를 사기, 조작 또는 방해하는 데 사용됩니다. 자동화된 웹 요청은 간단한 스패밍 작업에서 파괴적인 영향을 미치는 복잡한 범죄 활동에 이르기까지 이러한 공격을 특징으로 합니다. 봇 공격은 꾸준한 성장을 보였습니다. 연간 47% 증가, 데이터 도난, 자격 증명 스터핑, 계정 인수를 통해 막대한 재정적 손실로 이어집니다. 이러한 급속한 확대는 직접적인 사업 운영에 영향을 미칠 뿐만 아니라 고객 경험을 저하시키고 브랜드 평판을 손상시키며 조직이 이러한 진화하는 위협에 대처하기 위해 보안 인프라를 지속적으로 업그레이드하도록 강요합니다.
조직은 봇 활동의 몇 가지 징후를 주시하고 모니터링하여 잠재적인 봇 공격을 신속히 식별하고 완화해야 합니다. 다음은 몇 가지 주요 경고 신호입니다.
웹사이트 트래픽의 비정상적인 급증
특히 비수요 시간대나 예상치 못한 출처에서 발생하는 경우, 웹사이트 트래픽이 갑자기 크게 증가하면 봇 공격을 나타낼 수 있습니다. 봇은 짧은 기간에 대량의 트래픽을 생성하여 웹사이트를 압도하고 정상적인 운영을 방해할 수 있습니다.
로그인 시도 실패율이 높음
동일한 IP 주소 또는 여러 IP 주소에서 반복적으로 로그인 시도가 실패하는 경우, 자동화된 봇이 비밀번호를 무차별 대입 공격하거나 취약한 인증 메커니즘을 악용하려는 신호일 수 있습니다.
양식 제출의 의심스러운 패턴
빠르고 반복적인 제출이나 무의미하거나 무작위적인 데이터가 포함된 제출과 같은 양식 제출의 비정상적인 패턴은 봇 활동을 나타낼 수 있습니다. 봇은 서비스를 중단하거나 데이터를 스크래핑하기 위해 잘못된 항목으로 양식을 범람시키려고 시도할 수 있습니다.
비정상적인 API 요청 패턴
과도한 요청, 존재하지 않는 엔드포인트에 대한 요청 또는 자연스럽지 않거나 예측 가능한 순서를 따르는 요청을 포함한 비정상적인 API 요청 패턴은 봇을 나타낼 수 있습니다. 봇은 종종 API를 대상으로 데이터를 추출하거나 서비스를 중단합니다.
불규칙한 지리적 접근 패턴
웹사이트 접근의 지리적 분포가 갑자기 바뀌는 경우, 특히 특이하거나 지리적으로 분산된 위치에서 많은 수의 요청이 포함된 경우, 이는 봇 활동의 신호일 수 있습니다. 봇은 전 세계 어디에서나 배포될 수 있으므로 불규칙한 접근 패턴이 발생합니다.
웹 서버 부하 증가
서버 부하가 눈에 띄게 증가하여 응답 시간이 느려지거나 다운타임이 발생하는 것은 봇 공격의 결과일 수 있습니다. 봇은 많은 양의 요청을 생성하여 서버가 과부하되고 합법적인 사용자 요청을 처리할 수 없게 만들 수 있습니다.
의심스러운 사용자 에이전트 문자열
사용자 에이전트 문자열은 요청을 하는 브라우저와 운영 체제의 유형을 식별합니다. 알려진 브라우저나 기기와 일치하지 않는 것과 같은 의심스럽거나 일관되지 않은 사용자 에이전트 문자열은 봇이 합법적인 사용자인 척하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 봇은 종종 비표준 또는 위조된 사용자 에이전트 문자열을 사용하여 보안 조치를 우회합니다.
봇 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 기업에는 강력한 보호 메커니즘이 필요해졌습니다. CDNetworks의 Bot Shield 솔루션은 악의적인 봇 활동에 대한 포괄적인 보호를 제공하는 동시에 유익한 봇 트래픽이 비즈니스 운영을 유지할 수 있도록 합니다. 2,800개가 넘는 글로벌 PoP(Points of Presence)와 고급 행동 분석 기능을 갖춘 CDNetworks는 기업이 합법적인 사용자, 좋은 봇, 악의적인 자동 위협을 구별할 수 있도록 돕습니다.