체크박스 봇 관리는 왜 실패할까요: 자동화가 한 수 앞섭니다

F5 Labs의 2025년 지속적인 고급 봇 보고서는 2,000억 건의 실제 웹 및 API 트래픽을 분석해, 오늘날 자동화가 기존 보안 체계를 어떻게 무력화하고 특정 산업과 거래를 겨냥하며 반복 공격으로 취약점을 노리는지 명확히 보여줍니다. 조직의 핵심 자산을 지키기 위해 주요 인사이트를 참고하고 다음 단계에 착수하세요.

고급 봇은 기본 대응 후에도 공격을 강화합니다
  • 완화 조치 후에도 업계 전반에 걸쳐 전체 트래픽의 10.2%가 자동화되었으며, 4.8%는 원하지 않는 봇에서 발생했습니다. 이들이 보호된 자원에 도달하지는 못했지만, 시도는 계속되었습니다.
  • 완화 조치 후에도 악성 로그인 시도가 웹 로그인 트래픽의 10.6%를 차지했습니다. 자격 증명 스터핑 공격은 전자상거래와 엔터테인먼트에 사용되는 웹사이트와 모바일 API를 특히 집요하게 노렸습니다.
  • 완화 조치 후 57%의 웹 트래픽 흐름에서 자동화가 증가했습니다.
  • 10건 중 9건 이상의 자동 평가 시도는 사기 감지를 우회하도록 설계된 첨단 봇에 의해 이루어졌습니다.
진보된 봇
스크래퍼와 리셀러 봇을 무시할 수 없습니다
  • 전체 웹 콘텐츠 페이지 요청의 50%와 웹 검색의 22.3%가 무단 스크래퍼로 인해 발생하며, 이는 성능과 고객 경험을 저해합니다.
  • 웹 콘텐츠 스크래핑이 2023년 대비 47.7% 상승했습니다. 2023년과 비교하여 이 증가는 AI 성장과 밀접한 관련이 있습니다.
  • 리셀러 봇이 장바구니 담기 거래의 5건 중 1건 이상을 차지했습니다. 이 경쟁 문제는 특히 웹에서 두 번째로 흔히 발생하는 공격 유형이었습니다.
화살표로 둘러싸인 경고 아이콘
주거용 프록시가 기존 방어 체계를 쉽게 뚫습니다
  • 전 세계적으로 20개 이상의 프록시웨어 계열이 사용되고 있습니다.
  • 수천만 개의 평판 좋은 IP 주소를 꾸준히 활용하면 평판 기반 보안은 의미가 없어집니다. 따라서 주거용 프록시에 숨어 있는 봇을 막으려면 고도화된 위협 인텔리전스와 행동 이상 탐지가 반드시 필요합니다.
봇을 자세히 들여다보다
대응하려면: 보안 솔루션은 계속 변화에 맞춰 나가야 합니다

오늘날 정교한 자동화를 무력화하려면 효과적인 봇 대응에 세 가지 핵심 역량이 필요합니다:

  • 탁월한 가시성
  • 오탐지와 고객 불편을 최소화하는 정밀한 효율성
  • 공격자를 앞서기 위한 뛰어난 적응력
F5 분산 클라우드 봇 방어가 문제에 대응합니다
  • 가장 교묘한 봇도 완벽하게 파악하는 탁월한 가시성
  • 오탐지는 최소화하면서 높은 탐지 정확도를 제공합니다
  • SDK 기반 탐지를 포함해 모바일 API와 최신 트래픽에 최적화된 보안을 제공합니다
  • 공격보다 더 빠르게 진화하는 전문가의 지원을 제공합니다

Outsmarting Automation에서 오늘날의 지속적이고 지능적인 위협에 대한 완화 전략을 구축하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 보안 및 사기 예방 리더를 위한 전략 가이드 F5에서.

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