웹사이트를 위협하는 악성 봇 공격
최근 몇 년간 악성 봇의 위협이 전례 없는 수준으로 증가하며 디지털 생태계 전반에 심각한 문제를 야기하고 있습니다. 올해 전체 인터넷 트래픽의 51%가 봇에 의해 발생했을 정도로 그 영향력은 막대합니다. 이러한 위협은 단순히 시스템 장애를 넘어 기업에 직접적인 재정적 손실, 브랜드 평판 손상, 법적 리스크, 그리고 심지어 경영 의사결정의 왜곡에 이르기까지 다층적인 피해를 입히고 있습니다.
악성 봇 위협의 진화
과거 고도의 기술력을 가진 전문 해커 집단이 주로 수행했던 공격이 이제는 기본적인 도구만으로 봇 스크립트를 생성할 수 있는 공격자들에 의해 광범위하게 확산되고 있습니다. 실제로 2022년 33.4%였던 ‘간단한 악성 봇’ 트래픽 비중은 2023년 39.6%까지 증가했습니다.
이러한 수치는 사이버 위협의 ‘대중화’를 명확히 보여줍니다. 즉, 공격의 난이도가 낮아지면서 소규모의 개인 공격부터 대규모 조직적 공격까지 모든 유형의 웹 서비스가 상시적인 위협에 노출되어 있음을 의미합니다. 기업들은 더 이상 특정 대상을 노리는 ‘표적 공격’에만 대비할 것이 아니라, 무작위로 시도되는 ‘광범위한 공격’에도 견고하게 대응할 수 있는 방어 체계를 갖추어야 합니다. 이러한 환경 변화는 단순한 패턴(시그니처) 기반의 방어 체계가 한계에 봉착했음을 보여주며, 공격의 행위와 본질을 파악하는 지능형 방어 솔루션이 필수적인 시대가 도래했음을 뒷받침합니다.
악성 봇은 어떻게 공격을 할까? 악성 봇 공격 유형
자격 증명 스터핑(Credential Stuffing)과 계정 탈취(ATO)
자격 증명 스터핑은 봇 공격의 가장 흔하고 효과적인 형태 중 하나입니다. 이 공격은 데이터 유출을 통해 획득하거나 다크웹에서 구매한 사용자 이름-비밀번호 조합을 자동화된 봇 프로그램을 이용하여 다른 웹사이트의 로그인 양식에 대량으로 시도하는 방식입니다. 이 공격이 효과적인 이유는 다수의 사용자가 여러 웹사이트에서 동일한 자격 증명을 재사용하는 경향이 있기 때문입니다. 이러한 사용자 습관을 악용함으로써, 공격자는 기술적 해킹 없이도 계정 인수(ATO, Account Takeover)와 그에 따른 재정적 사기를 손쉽게 저지를 수 있습니다.
악성 봇 공격 유형
자격 증명 스터핑은 무차별 대입 공격(Brute-force)과는 근본적인 차이가 있습니다. 무차별 대입 공격은 특정 계정에 대해 다양한 비밀번호를 무작위로 시도하는 반면, 자격 증명 스터핑은 유효한 것으로 알려진 계정 정보를 여러 사이트에 한 번씩만 시도합니다. 이러한 방식은 무차별 대입 공격처럼 단일 IP 주소에서 비정상적으로 많은 로그인 시도가 발생하지 않아 비정상적인 활동으로 인식되기 어렵습니다. 심지어 공격자는 IP 주소 스푸핑을 통해 출처를 위장할 수도 있어 탐지가 더욱 까다롭습니다.
DDoS 공격
DDoS 공격은 봇넷을 구성하여 웹사이트나 애플리케이션에 대량의 패킷 또는 요청을 발생시켜 서비스를 마비시키는 악의적인 행위입니다. 전통적인 DDoS 공격은 단순히 대역폭을 소진시키는 데 초점을 맞췄지만, 최신 DDoS 공격은 훨씬 더 지능적인 방식으로 진화하고 있습니다. 특히 애플리케이션 레이어(L7) 공격은 HTTP Flood나 Slowloris와 같은 기술을 사용해 정상적인 트래픽인 것처럼 위장하면서 서버의 연산 자원을 고갈시킵니다.
이러한 최신 공격 방식은 대량의 트래픽을 동원할 필요 없이 적은 양의 트래픽만으로도 서버를 무력화할 수 있어 탐지 및 방어가 매우 어렵습니다. 이는 DDoS 공격이 ‘물리적 위협’에서 ‘논리적 위협’으로 진화하고 있음을 의미합니다. 따라서 L7 DDoS 방어 기능을 갖춘 WAF(Web Application Firewall) 또는 WAAP(Web Application and API Protection) 솔루션은 단순히 대용량 트래픽을 차단하는 수준을 넘어, 정상 트래픽과 악성 트래픽을 정교하게 식별하는 고도화된 기술이 필수적입니다.
기타 공격 방법
위의 공격들 외에도 다양한 방식으로 공격을 할 수 있습니다.
- 콘텐츠 스크래핑(Content Scraping) 봇
웹 크롤링 봇을 악용하여 타사 웹사이트의 콘텐츠나 가격 정보를 대량으로 수집합니다. 이는 저작권 침해, 가격 조작, 시장 경쟁력 약화로 이어질 수 있습니다.
- 티켓팅 봇 및 재고 선점 봇
인기 있는 이벤트 티켓이나 한정판 상품의 재고를 순식간에 선점하여 정상적인 사용자의 구매를 방해하고, 불법적인 재판매로 수익을 창출합니다. 이는 ‘인벤토리 거부 공격’으로 불리며, 재고가 있음에도 사용자가 품절 메시지를 받게 만듭니다.
- 클릭 사기(Click Fraud) 봇
광고를 자동으로 클릭하여 퍼블리셔의 광고 수익을 부당하게 늘리고, 광고주의 마케팅 예산을 고갈시킵니다.
- 스팸 봇
인터넷에서 이메일 주소를 수집하고, 허위 계정을 만들어 포럼이나 소셜 미디어에 악성 링크 또는 스팸 메시지를 대량으로 게시하여 사용자를 유인합니다.
이러한 봇들은 단순히 기술적 취약점을 노리는 것을 넘어, 비즈니스 로직 자체를 직접적으로 공격한다는 공통점을 가집니다. 티켓팅 봇은 구매 프로세스를 악용하고, 클릭 사기 봇은 광고 수익 모델의 허점을 이용합니다. 따라서 효과적인 방어 솔루션은 단순히 보안 취약점을 막는 수준을 넘어, 웹사이트의 정상적인 기능이 악의적으로 오용되는 것을 탐지하고 차단하는 기능을 갖추어야 합니다.
악성 봇 공격의 피해 예시
재정적 손실
봇 공격으로 인한 재정적 피해는 단순한 사기 피해를 넘어 기업 운영 전반에 걸친 광범위한 비용 상승을 초래합니다. 공격자는 자격 증명 스터핑을 통해 계정을 탈취하고 재정 사기를 저지를 수 있으며, 이 과정에서 발생하는 비용은 단발성 손실로 끝나지 않습니다.
예를 들어, 공격에 실패했더라도 계정을 잠그는 시도가 반복되면 고객은 지원팀에 연락하게 되고, 이로 인해 기업은 추가적인 지원 비용을 부담하게 됩니다. 또한, 사기 분석 인력의 업무 부담이 가중되어 더욱 중요하고 심층적인 조사에 투입될 자원을 낭비하게 만듭니다. 이 외에도 클릭 사기로 인한 광고 예산 소진과 환불 비용 증가는 기업의 최종 수익에 직접적인 악영향을 미칩니다.
이러한 비용은 즉각적인 손실과 더불어, 시스템적인 비용 상승이라는 두 가지 차원에서 발생합니다. 즉, 봇 공격으로 발생하는 비용은 단순히 막아낸 공격 건수만으로 계산될 수 없으며, 인력과 시간의 지속적인 낭비라는 관점에서 접근해야 합니다.
브랜드 평판 및 신뢰도 저하
봇 공격은 기업의 브랜드 가치를 심각하게 훼손합니다. 특히 계정 탈취(ATO)와 이로 인한 서비스 중단은 고객 만족도를 떨어뜨리고 고객과의 관계를 단절시키는 결정적인 원인이 될 수 있습니다. 미국의 소비자들을 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 사기 사건에 대한 은행의 대응 방식에 불만이 있을 경우 25% 이상이 거래 은행을 바꿀 의향이 있다고 답했습니다.
봇 공격으로 인한 서비스 중단이나 데이터 유출 사고는 고객과의 신뢰 관계를 한순간에 무너뜨릴 수 있으며, 이는 곧 장기적인 매출 손실과 시장에서의 경쟁력 약화로 이어집니다. 따라서 봇 방어는 단순히 기술적 문제를 해결하는 것을 넘어, 기업의 지속 가능성을 위한 필수적인 투자입니다.
법적 책임
악성 봇의 활동은 기업의 핵심 기능인 데이터의 신뢰성과 법적 준수를 동시에 위협합니다. 봇들은 마케터가 의사결정에 사용하는 웹사이트 분석 데이터를 왜곡시켜 부정확한 마케팅 전략과 비효율적인 자원 배분으로 이어질 수 있습니다. 또한, 소셜 미디어와 같이 팔로워 수나 사용자 수에 따라 기업 가치가 평가되는 경우, 봇 계정이 실제 사용자인 것처럼 위장하여 투자자 평가를 왜곡할 수 있습니다. 2022년 트위터 인수 과정에서 정확한 기업 가치를 평가하기 위해 봇 계정 수를 파악하려 했던 사례는 이러한 문제를 잘 보여줍니다.
이와 더불어, 악성 봇 공격은 심각한 법적 책임을 초래할 수 있습니다. 공격으로 인해 개인정보가 유출될 경우, 기업은 GDPR과 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 위반하게 됩니다.
이러한 규제 위반은 비즈니스 운영 자체를 위협할 수 있는 막대한 벌금으로 이어집니다. 따라서 악성 봇 보호솔루션은 단순한 공격 차단 기능을 넘어, 정확한 트래픽 분석과 법규 준수 지원 기능을 제공해야 하는 중요한 이유가 됩니다.
봇 공격 완화 (How to Mitigate Bot Attacks)
악성 봇 방어 솔루션 사용
가장 쉽고 간편한 방법은 이미 존재하고 있는 봇 방어 솔루션을 사용하는 것입니다. 효과적인 봇 방어 솔루션 선택을 위해서는 기업의 비즈니스 규모, 인프라 환경, 그리고 보안 운영 역량을 종합적으로 고려해야 합니다.
예시로 트래픽 변동성이 크고 신규 서비스 출시가 잦은 e-커머스, 핀테크 기업이라면 트래픽량에 따라 유연하게 확장 가능한 Cloudbric WAF+와 같은 클라우드 기반의 WAF가 유리할 수 있습니다.
더 나아가, 전담 보안 인력이 부족하거나 운영 효율성을 극대화하고자 한다면, Cloudbric Managed Rules와 같은 관리형 서비스(Managed Service)가 효과적일 수 있습니다.
도입 이후
WAF/WAAP 솔루션은 현대 웹 보안의 필수 요소이지만, 단독으로 모든 위협을 막을 수는 없습니다. 봇 공격을 포함한 복합적인 위협에 대응하기 위해서는 다계층 방어 체계의 구축이 필수적입니다. 웹방화벽은 웹 애플리케이션 계층의 공격을 전문적으로 방어하지만, 네트워크 계층의 위협은 네트워크 방화벽(FW)이 담당해야 합니다. 따라서 WAF/WAAP 솔루션을 네트워크 방화벽, 침입 방지 시스템(IPS), 그리고 종단점 보호(Endpoint Protection) 솔루션과 연계하여 다층적인 방어 체계를 구축하는 것이 중요합니다.
또한, 솔루션 도입 이후에도 지속적인 모니터링과 분석 노력이 필수적입니다. 솔루션이 제공하는 위협 보고서를 주기적으로 분석하고, 이를 바탕으로 보안 정책을 최적화해야 합니다. 특히 최근의 지능형 봇들은 AI와 머신러닝을 활용해 방어 체계에 맞춰 공격 벡터와 전략을 자동으로 전환하는 적응형 DDoS 공격을 감행하기도 합니다. 따라서 솔루션의 기능에만 의존하는 것이 아니라, 보안 전문가가 제공된 데이터를 바탕으로 능동적인 대응을 펼쳐야만 끊임없이 진화하는 사이버 위협에 효과적으로 맞설 수 있습니다.
악성 봇 공격 유형
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