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Dev.toSecurity
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가시성 확보를 통한 Bot Traffic 60% 식별 및 차단 체계 구축
When Analytics Said Nothing, Bots Were 90% of the Traffic
AI 요약
Context
전통적인 Analytics 도구가 사용자 분석에 치중하여 적대적 Request 패턴을 탐지하지 못하는 한계 발생. Wordfence, Sucuri 등 다수의 보안 솔루션을 도입했음에도 Cloudflare UAM이 빈번하게 트리거되는 불투명한 트래픽 병목 현상 지속.
Technical Solution
- Raw Traffic 분석 기반의 SysWP Radar 도입을 통한 적대적 Request 패턴의 가시성 확보
- Search Parameter(?s=)를 통한 SEO Spam Injection 시도 등 비정상적 쿼리 패턴 식별
- AppleWebKit 버전 불일치 등 위조된 User Agent 기반의 Scraper 탐지 로직 설계
- Go-http-client 등 일반 브라우저가 아닌 Automation Client의 HTTP 요청 분리
- Radar에서 추출한 실제 공격 시그널을 SysWP Shield AI 학습 데이터로 활용한 적응형 차단 규칙 생성
- Observability와 Security Enforcement를 결합한 통합 대응 아키텍처 구현
실천 포인트
1. User Agent의 버전 및 플랫폼 정보가 실제 브라우저 사양과 일치하는지 검증
2. 검색 파라미터 등 입력값에 외부 URL이나 스팸 키워드가 포함된 패턴을 모니터링
3. 비 브라우저 HTTP Client의 요청 비중을 분석하여 정상 트래픽과 분리
4. 분석 도구(Radar)와 실행 도구(Shield)를 연결하여 피드백 루프 기반의 차단 정책 수립