인터넷의 광범위한 사용과 기술 발전으로 인해 봇 공격이 중요한 보안 위협으로 떠올랐습니다. 이 기사는 봇 공격을 정의하고, 다양한 유형의 공격을 논의하며, 잠재적 영향을 강조하고, 이러한 공격에 대응하기 위한 예방 조치를 제공합니다.
봇 공격이란 무엇인가요?
봇은 로봇의 약자로, 인간 사용자 행동을 시뮬레이션하고 다양한 작업을 수행할 수 있는 자동화된 프로그램 또는 스크립트를 의미합니다. 봇은 인터넷에서 작동하며 메시지에 자동으로 응답하거나 웹 콘텐츠를 스크래핑하거나 특정 계산 작업을 실행하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 그들은 검색 엔진 색인을 위한 웹 크롤러나 고객 서비스를 위한 챗봇 등 유익한 목적을 위해 설계될 수 있습니다. 그러나 일부 봇은 사이버 공격을 수행하거나 스팸을 퍼뜨리거나 개인 정보를 도용하는 등의 악의적인 활동에 사용되기도 합니다. 이러한 악성 봇은 종종 맬웨어 또는 봇넷의 일부분으로 불리며, 공격 행동을 자동화하여 네트워크 보안에 위협을 가합니다.
봇 공격은 자동화된 프로그램(봇 또는 스크립트)을 사용하여 네트워크 시스템에서 수행되는 악의적인 활동을 의미합니다. 이러한 봇은 인간 사용자 행동을 시뮬레이션하고 취약점 스캔, 스팸 이메일 전송, 비밀번호 무차별 대입 등을 자동으로 수행할 수 있습니다. 봇 공격의 목적은 불법적인 이득을 얻거나 네트워크 시스템의 정상 운영을 방해하거나 민감한 정보를 훔치는 것입니다. 이러한 공격은 종종 자동화를 통해 대규모로 수행되어, 공격자가 짧은 시간 내에 상당한 수의 피해자를 목표로 삼아 공격 성공률을 높입니다. 봇 공격은 개인, 조직 및 전체 네트워크 생태계에 심각한 보안 위협을 제기합니다.
봇 공격의 유형
웹 스크래핑 봇
웹 크롤링 봇, 또는 웹 스파이더 또는 웹 스크래퍼는 인터넷에서 웹 페이지 콘텐츠를 검색하도록 설계된 자동화된 프로그램입니다. 이들은 웹 페이지를 탐색하고 색인을 생성하여 검색 엔진의 기능을 지원하는 데 사용됩니다. 웹 크롤링 봇은 미리 정의된 규칙과 알고리즘을 따라 자동으로 웹 페이지에 접근하고 텍스트, 이미지 및 링크와 같은 정보를 추출합니다. 이 데이터는 이후 검색 쿼리를 통해 사용자가 관련 웹 페이지를 찾을 수 있도록 검색 엔진의 색인을 구축하는 데 사용됩니다.
웹 크롤링 봇은 일반적으로 웹사이트에서 정의한 크롤링 규칙, 예를 들어 robots.txt 파일에 명시된 규칙을 준수하여 과도한 부담을 주지 않거나 개인 정보 침해를 하지 않도록 합니다. 이들은 특정 빈도와 깊이에서 웹 페이지를 크롤링하며, 웹사이트에서 설정한 접근 제한을 존중합니다.
그러나 일부 웹 크롤링 봇은 민감한 정보를 도용하거나 개인 정보를 침해하거나 피싱 활동에 관여하는 등의 불법적인 목적으로 악의적으로 사용될 수 있습니다. 이러한 악성 웹 크롤링 봇은 불법적으로 데이터를 확보하거나 웹사이트에 대한 공격을 시작하기 위해 웹 크롤링 규칙을 위반할 수 있습니다. 결과적으로 웹사이트 관리자는 웹사이트와 사용자 보호를 위해 악성 웹 크롤링 봇의 접근을 감지하고 차단하기 위한 조치를 취하는 경우가 많습니다.
스팸 봇
스팸 봇은 대량의 스팸 이메일을 전송하기 위해 설계된 자동화된 프로그램입니다. 이들은 광고, 맬웨어 전파 및 온라인 사기에 관여하는 등의 목적으로 만들어집니다. 스팸 봇은 자동으로 수많은 이메일 주소를 수집하고 생성하여 이를 사용해 스팸 이메일을 보냅니다.
이러한 봇은 일반적으로 웹사이트, 포럼, 소셜 미디어 및 기타 출처를 스캔하여 이메일 주소를 수집합니다. 또한 감염된 컴퓨터나 봇넷에서 이메일 주소 목록을 활용할 수도 있습니다. 충분한 수의 이메일 주소를 수집한 후, 스팸 봇은 광고, 사기 메시지, 악성 링크 또는 첨부 파일을 포함한 대량의 스팸 이메일을 자동으로 발송합니다.
스팸 봇은 개인 및 조직에 큰 골칫거리가 되며 보안 위협을 초래합니다. 이들은 네트워크 대역폭과 저장 공간을 소비하고, 맬웨어를 퍼뜨리거나 사용자가 개인 정보를 제공하도록 속이거나 재정 사기에 연루될 수 있습니다. 스팸 봇에 대한 일반적인 대응 조치에는 안티 스팸 필터 사용, 사용자가 스팸 이메일을 인식하도록 교육, 봇 침투를 방지하기 위한 네트워크 보안 강화 등이 포함됩니다.
무차별 대입 봇
무차별 대입 봇은 비밀번호를 해킹하거나 제한된 시스템의 보안 조치를 우회하기 위해 설계된 자동화된 프로그램입니다. 이들은 유효한 자격 증명을 찾거나 보안 조치를 우회하기 위해 가능한 많은 비밀번호 조합이나 시스템 접근 방법을 시도합니다.
무차별 대입 봇은 일반적으로 사전 공격 또는 무차별 대입 방법을 사용합니다. 사전 공격은 시도할 비밀번호 목록을 미리 준비해 사용하는 반면, 무차별 대입은 모든 가능한 비밀번호 조합을 시도하여 비밀번호를 해킹하는 방식입니다. 이러한 봇은 비밀번호 시도를 자동화하여 유효한 자격 증명을 찾기 위해 많은 조합을 빠르게 반복합니다.
무차별 대입 봇은 시스템과 계정의 보안에 위협이 됩니다. 이들은 사용자 계정, 이메일 계정, 네트워크 서버 등에 대한 해킹을 시도하여 민감한 정보에 접근하거나 무단 접근을 하거나 악의적인 활동을 수행할 수 있습니다. 무차별 대입 봇에 대한 일반적인 예방 조치에는 강력한 비밀번호 사용, 로그인 시도 제한, 다단계 인증 활성화, 비정상 로그인 활동 모니터링, 침입 탐지 시스템을 이용한 무차별 대입 시도 감지 및 차단 등이 포함됩니다.
DDoS 봇
DDoS 봇, 즉 분산 서비스 거부(DDoS) 봇은 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 수행하는 데 사용되는 자동화된 프로그램입니다. DDoS 공격의 목표는 동시에 대량의 요청을 보내 대상 서버를 압도하여 합법적인 사용자 요청에 응답할 수 없게 만드는 것입니다.
DDoS 봇은 일반적으로 봇넷의 일부로, 이는 감염된 컴퓨터나 장치 그룹입니다. 이러한 봇은 중앙 명령 서버에 의해 제어되며, 공격자는 이를 통해 공격을 조정하기 위한 지침을 보낼 수 있습니다. 지침을 받은 DDoS 봇은 대상 서버에 대량의 요청 트래픽을 보내 처리 용량을 초과하게 하여 서비스 불가 또는 느린 응답 시간을 초래합니다.
DDoS 봇 공격은 대상 서버와 네트워크에 심각한 위협이 됩니다. 이들은 서비스 중단, 웹사이트 충돌 및 네트워크 혼잡을 초래할 수 있으며, 다른 악의적인 활동을 은폐하는 수단으로 사용되기도 합니다. DDoS 봇 공격에 대한 일반적인 방어 조치에는 방화벽, 침입 탐지 시스템, 로드 밸런서 및 트래픽 필터를 사용하여 악성 트래픽을 필터링하고 차단하는 것이 포함됩니다. 또한, 비정상적인 트래픽 패턴을 탐지하고 대응하기 위해 트래픽 분석 도구를 사용하는 것도 중요합니다. DDoS 공격 완화를 위해 인터넷 서비스 제공업체(ISP) 및 보안 팀과 협력하는 것도 중요합니다.
웹 크롤링 봇
웹 크롤링 봇 또는 웹 크롤러는 인터넷에서 정보를 탐색하고 수집하는 데 사용되는 자동화된 프로그램입니다. 이들은 검색 엔진 색인 생성, 데이터 마이닝 및 웹사이트 변경 모니터링과 같은 목적으로 웹 페이지에 자동으로 접근하고 데이터를 추출하도록 설계되었습니다.
웹 크롤링 봇은 미리 정의된 규칙과 알고리즘을 따르며 인터넷을 탐색합니다. 이들은 주어진 시작점에서 시작하여 링크 추적 및 파싱을 통해 점진적으로 다른 관련 웹 페이지를 방문하고 가져옵니다. 이러한 봇은 콘텐츠, 링크, 메타데이터 등을 수집하여 저장하거나 후속 처리 프로그램으로 전송합니다.
웹 크롤링 봇은 검색 엔진이 색인을 구축하고 정확한 검색 결과를 제공할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들은 데이터 마이닝, 시장 조사 및 경쟁 정보 수집과 같은 분야에서도 사용됩니다. 그러나 일부 웹 크롤링 봇은 웹사이트 성능과 대역폭에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 웹사이트 관리자는 이들의 접근을 제한하거나 차단하기 위한 조치를 취하기도 합니다.
대부분의 웹 크롤링 봇은 합법적이지만, 데이터 도용, 콘텐츠 복제 및 피싱과 같은 불법적인 목적으로 사용되는 악성 봇도 있다는 점을 아는 것이 중요합니다. 따라서 악성 웹 크롤링 봇 공격으로부터 웹사이트를 보호하는 것도 중요한 보안 조치입니다.
봇 공격의 잠재적 영향
봇 공격은 타겟 시스템, 네트워크 및 사용자에게 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 영향입니다:
- 서비스 중단: 봇 공격은 타겟 시스템이나 네트워크가 서비스 중단을 경험하게 할 수 있으며, 이로 인해 기능이나 서비스를 제공할 수 없게 됩니다. 이는 비즈니스 운영, 사용자 경험 및 신뢰성에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.
- 웹사이트 충돌: 대규모 봇 공격은 웹사이트 충돌이나 비가용성을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 웹사이트에 접근할 수 없게 되어 사용자 접근 및 상호작용에 영향을 미칩니다.
- 대역폭 소비: 봇 공격은 타겟 시스템의 대역폭 리소스를 소모하는 대량의 네트워크 트래픽을 생성합니다. 이로 인해 네트워크 혼잡이 발생하고, 합법적인 사용자에게는 네트워크 연결이 느려지거나 불안정해질 수 있습니다.
- 데이터 유출: 일부 봇 공격은 민감한 정보를 얻거나 데이터를 도용하는 것을 목표로 합니다. 공격자는 봇 공격을 통해 사용자 계정, 개인 정보, 재무 데이터 및 기타 민감한 정보에 접근하여 개인 정보 침해 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
- 악의적인 활동 은폐: 봇 공격은 때때로 다른 악의적인 활동을 은폐하기 위한 distraction으로 사용됩니다. 공격자는 봇 공격을 활용하여 보안 팀의 주의를 분산시킴으로써 더 파괴적인 공격이나 침입을 수행할 수 있습니다.
- 브랜드 평판 손상: 봇 공격은 타겟 조직이나 회사의 브랜드 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자가 웹사이트에 접근할 수 없거나 데이터 유출을 경험하면 신뢰를 잃고 회사 이미지에 대한 부정적인 인식을 초래할 수 있습니다.
봇 공격에 대한 예방 조치
봇 공격을 예방하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다:
- 봇 트래픽 식별 및 필터링: CAPTCHA, IP 블랙리스트, 사용자 에이전트 감지 등의 봇 탐지 기술을 사용하여 봇 트래픽을 식별하고 필터링합니다. 이를 통해 대부분의 악성 봇의 접근을 차단할 수 있습니다.
- CAPTCHA 사용: 등록, 로그인, 비밀번호 재설정 등의 중요한 작업에 대해 CAPTCHA를 구현하여 실제 사용자만 이러한 작업을 완료할 수 있도록 합니다.
- 접근 빈도 제한: 개별 IP 주소의 요청 빈도를 제한하는 접근 속도 제한을 설정하여, 봇이 높은 속도로 공격을 시작하지 못하도록 하고 시스템에 대한 부담을 줄입니다.
- 봇 프로토콜 구현: 웹사이트에서 허용된 접근 행동 및 봇에 대한 제한을 명확히 정의하는 봇 프로토콜을 구현합니다. 이는 악성 봇을 식별하고 차단하는 데 도움이 됩니다.
- 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 사용: WAF는 악성 트래픽을 필터링하고 차단하여 웹사이트와 애플리케이션을 보호함으로써 봇 공격을 탐지하고 차단할 수 있습니다.
- 취약점 정기 업데이트 및 패치: 웹사이트 및 애플리케이션을 최신 상태로 유지하고, 취약점을 신속하게 업데이트 및 패치하여 공격자가 취약점을 이용할 위험을 줄입니다.
- 트래픽 모니터링 및 분석: 트래픽 모니터링 및 분석 도구를 사용하여 비정상적인 트래픽 패턴과 행동을 감지하여, 봇 공격에 신속히 대응할 수 있도록 합니다.
- 협력 및 조정 구축: 인터넷 서비스 제공업체(ISP) 및 다른 보안 팀과 협력하고 조정하여 공동으로 봇 공격에 대응합니다. 정보 공유 및 방어 협력이 봇 공격에 대한 대응 능력을 향상시킬 수 있습니다.
텐센트 EdgeOne은 봇을 어떻게 관리하나요?
텐센트 EdgeOne 봇 관리 는 귀하의 웹사이트 트래픽 품질을 유지하는 서비스입니다. 웹사이트 방문자 중에는 실제 사용자가 아닌 자동화된 프로그램, 즉 봇에 의해 시작된 방문이 있을 수 있습니다. 일부 봇(예: 검색 엔진 크롤러)은 웹사이트에 유익하지만, 이들은 위에서 언급한 공격을 유발할 수도 있습니다. 텐센트 EdgeOne 봇 관리는 요청을 다음 순서로 처리합니다:
- 예외 규칙: 특정 요청이 봇 관리 모듈에 적용되지 않도록 특정 요청을 해제합니다. 예를 들어, 파트너의 지정된 IP에서 오는 트래픽이나 특정 사용자 에이전트를 가지고 있는 테스트 트래픽입니다.
- 사용자 정의 봇 규칙: 사용자 정의 가능하고 유연한 봇 관리 규칙으로, 여러 식별 메커니즘을 지원하고 유연한 처분 옵션을 제공합니다. 예를 들어, 자동화된 쇼핑 카트 크롤러의 응답을 지연시키고 나머지 절반은 조용히 처리합니다.
- 기본 봇 관리: 봇 도구를 식별하고 사용자 에이전트 헤더와 요청 내 클라이언트 IP를 결합하여 검색 엔진 및 도구의 해당 기능과 함께 제어합니다.
- 클라이언트 평판: 악성 봇을 식별하고 클라이언트 IP와 위협 인텔리전스 데이터베이스를 결합하여 제어합니다.
- 봇 인텔리전스: 봇 인텔리전스 분석은 웹사이트 트래픽 패턴의 신속한 배포, 식별 및 분석이 필요한 상황에 적합합니다. 봇 인텔리전스 분석은 클러스터링 분석 알고리즘 및 빅 데이터 모델 인텔리전스 엔진을 기반으로 하며, 여러 관점에서 요청의 위험을 종합적으로 판단하고, 봇 관리를 보다 편리하게 사용하여 알려지거나 알려지지 않은 봇을 신속하게 식별하고 처리할 수 있도록 돕습니다.
- 활성 감지: 쿠키 및 자바스크립트를 통해 클라이언트의 런타임 환경 및 접근 행동을 검증하여 인간 브라우저 클라이언트를 식별합니다(네이티브 모바일 앱에는 적용되지 않음).