Akamai Bot Manager는 사용자 경험에 영향을 주지 않으면서 봇 트래픽을 효과적으로 탐지하고, 엣지에서 악성 봇을 방어하며, 정상 봇을 효과적으로 관리합니다. 또한 고객이 상호 작용을 선택하는 방법이나 위치에 관계없이 앱과 자산을 보호합니다. Akamai Bot Manager를 사용하면 더 안전하고 효과적으로 자동 운영을 실행해 전체 생태계에 대한 고객의 신뢰를 높일 수 있습니다. 게다가 Bot Manager는 시각화 및 보고 툴도 제공하기 때문에 고객은 다양한 종류의 봇이 비즈니스와 인프라에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
사용하기 쉬운 포털을 통해 정상 봇과 악성 봇을 관리하는 방법을 설정할 수 있습니다.
모니터링되는 각 페이지에 간단한 스크립트를 삽입해 비정상 행동 탐지를 자동으로 설정할 수 있습니다.
AI 프레임워크가 적용된 특허 기술이 엣지에서 트래픽을 파악하고, 각 요청에 Bot Score를 할당하며, 지속적으로 학습합니다.
공격 속도를 늦추고 공격자의 비용을 증가시키는 최첨단 보안 솔루션으로 의심스러운 악성 봇에 대응할 수 있습니다.
웹 스크레이핑과 웹 스크레이핑이 이커머스 사이트에 미치는 영향과 봇 방어를 통해 부정적인 영향을 방지하는 방법을 알아보세요.
Bot Manager는 하루에 봇 300억여 대의 가시성을 파악할 수 있습니다. 첫 번째 요청부터 모든 비정상을 확인하고 0(인간)~100(봇) 사이에서 점수를 생성합니다. 동일한 봇의 요청 수가 증가하면 점수도 증가할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 Bot Score를 기준으로 적용할 다양한 조치와 관련한 대응 전략을 정의할 수 있습니다. 전략은 신중한 대응(관찰 필요), 엄격한 대응(확인 필요), 적극적인 대응(방어 필요) 등의 3가지 대응 세그먼트로 정의됩니다. 이러한 각 대응 전략이 적용되는 점수는 조정할 수 있으며, 적용되는 조치도 조정할 수 있습니다. Akamai는 탐지된 봇을 모두 평가하기 때문에 봇으로 분류된 이유에 관한 더 많은 인사이트를 얻어 보안 조치를 전략적으로 맞출 수 있습니다.
봇은 단순히 자동화된 소프트웨어 애플리케이션일 뿐이며 운영자가 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 따라서 Bot Manager는 자동화 신호를 기반으로 모든 봇을 탐지할 수 있습니다. Bot Manager는 고객이 가격 스크레이핑, 데이터 집계, 인벤토리 캡처 등과 같은 특정 봇 관련 사용 사례를 관리할 수 있도록 지원합니다.
많은 웹 애플리케이션 및 DDoS 공격이 자동화된 봇에 의해 발생하며, 봇 관리 및 웹 애플리케이션 방화벽 솔루션은 서로 다른 조합의 기능으로 다양한 문제를 해결합니다. Bot Manager는 다양한 최신 조치를 제공해 악성 봇으로 인한 비즈니스 문제를 방지하는 데 도움을 줍니다.
수집된 데이터 포인트는 유럽의 GDPR(General Data Protection Regulation)과 미국의 CCPA(California Consumer Privacy Act) 등 전 세계의 다양한 개인정보 보호법을 준수하기 위해 Akamai 법무팀과 정기적으로 검토합니다. Akamai의 개인정보 보호정책에 대한 자세한 내용은 Akamai 웹사이트의 개인정보 보호 신뢰 센터를 확인하세요.
Bot Manager의 기능은 API를 통해 완벽하게 사용할 수 있기 때문에 DevSecOps 라이프사이클에 통합할 수 있습니다.
Bot Manager는 1700여 개의 알려진 봇으로 이루어진 라이브러리를 포함하며, 고객 또는 파트너가 만든 봇에 대해 고유한 카테고리를 직접 생성할 수도 있습니다. 이를 통해 악성 봇에 대한 방어가 약화되는 일 없이 유용한 봇을 방어할 수 있습니다.
Bot Manager는 더 통합된 보안 가시성을 원하는 고객을 위해 Bot Score로부터 생성된 인사이트를 SIEM 툴에 통합합니다. Bot Manager의 인사이트로 기존 툴의 가치를 강화할 수 있습니다.
Bot Manager가 다양한 최신 조치를 제공해 악성 봇으로 인한 비즈니스 문제를 방지하도록 지원하는 방법을 알아보세요.
정상 봇 트래픽도 중요하지 않은 트래픽으로 간주될 수 있습니다. 하지만 동적 콘텐츠가 늘어남에 따라 Akamai 같은 CDN에서 캐싱할 수 없게 되고 사이트 속도가 느려지면서 사용자 만족도가 떨어집니다. 봇 관리를 이용하는 기업은 사용자 트래픽이 많을 때 봇 속도를 늦추는 한편, 라이브 사이트 콘텐츠 대신 봇에 캐싱된 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
웹 스크레이퍼는 디지털 콘텐츠를 훔치고 도용해 봇 운영자의 웹사이트 트래픽을 늘리며, 이때 원래 콘텐츠 소유자에게는 이득이 돌아가지 않습니다. 콘텐츠 도용은 사이트를 스크레이핑해 유사하게 생긴 피싱 사이트를 만들 수 있기 때문에 사기를 초래할 수도 있습니다. 또한 온라인 기업들은 종종 최저 가격으로 고객을 끌어들이고자 경쟁사 가격을 스크레이핑합니다. 가격 스크레이핑은 정상적인 가격 비교 웹사이트에서도 발생할 수 있습니다.
브랜드에 대한 수요와 인지도를 높이기 위해 한정판 제품을 만드는 기업은 가능한 한 빨리 한정판 제품을 쇼핑 카트에 담는 그레이 마케터들을 마주하게 됩니다. 그레이 마케터는 구매한 제품을 eBay 같은 다른 시장에서 높은 가격으로 판매하려 합니다. 이는 운동화 기업, 럭셔리 브랜드, 가전제품 제조업체가 직면한 문제입니다. 하지만 항공사나 Outbox 같은 발권 기업의 경우에도 봇이 좌석을 확보했다가 낮은 품질의 좌석은 취소해 버리는 문제를 겪고 있습니다.
이커머스 기업은 일반적으로 사이트를 방문하는 사용자의 행동을 분석해 사용자 선호도를 파악하고, 그에 따라 조정하며, 온라인 판매를 극대화합니다. 자동화된 봇의 트래픽은 분석 데이터를 왜곡해 부정확한 분석, 사용자에 대한 이해 부족, 판매량 하락을 낳을 수 있습니다.
많은 봇이 '정상'으로 간주되고 바람직한 활동을 수행하지만, '정상' 봇은 공격적으로 활동하거나 특정일이나 달에 바람직하지 않은 활동을 할 수 있습니다. 예를 들어, Baidu는 공격적인 검색 엔진 크롤러의 대표적인 예로, 사이트를 얼마나 빨리 크롤링할 수 있는지 알려주는 고객의 robot.txt 파일을 존중하지 않아 오리진에 높은 부하를 일으키고 사용자가 성능 저하를 겪게 만듭니다. 일부 고객은 성능에 미치는 영향을 줄이기 위해 Baidu를 차단합니다.
고객은 사이트에 유입되는 봇 트래픽의 양이나 봇 카테고리('정상' 또는 '악성')에 대해 명확하게 알지 못합니다. 오늘날 고객은 일반적으로 성능 또는 가용성 문제에 대한 알림을 받으면 이에 반응해 행동한 다음 가장 심각한 문제를 일으킨 공격자만 처리합니다. 더 적극적으로 대처하는 데 필요한 적절한 탐지, 분석 또는 제어 툴은 갖추고 있지 않습니다.
크리덴셜 스터핑 공격 시뮬레이션을 통해 Bot Manager의 다음과 같은 기능을 직접 경험해 볼 수 있습니다.
