- 매일 1조 건 이상 웹 방문 학습해 탐지 규칙 생성…저강도·장기 지속형 공격까지 식별
클라우드플레어가 봇 보안 플랫폼 ‘클라우드플레어 봇 매니지먼트’에 지속형 탐지 엔진 ‘어댑티브 인텔리전스’를 도입했다. 글로벌 네트워크에서 수집한 실시간 트래픽을 학습해 새로운 공격에 맞는 탐지 규칙을 만들고, 우회 시도가 발생하면 방어 체계를 즉시 조정한다. 공격자가 방어 방식을 반복적으로 분석해 우회하기 어렵게 만들면서 자동화 공격에 필요한 시간과 비용을 늘린다.
AI로 낮아진 공격 비용과 커진 방어 부담
최신 AI와 저렴한 온라인 도구가 확산하면서 자동화 사이버 공격에 필요한 기술과 비용은 크게 낮아졌다. 공격자는 손상된 기기 네트워크를 저렴하게 빌려 실제 가정용 인터넷 주소로 위치를 숨기고, 무료 소프트웨어로 사람의 행동까지 모방한다. 낮은 비용으로 성공할 때까지 공격을 반복하는 방식이다. 반면 보안팀은 정상 사용자의 서비스 이용을 방해하지 않으면서 모든 위협을 빠르게 차단해야 한다. 그러나 기존 보안 도구는 업데이트를 실제 환경에 적용하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸리기도 한다. 공격자가 몇 시간이나 몇 분 만에 전술을 바꾸면 정기 업데이트 중심의 방어 체계로는 대응이 늦어질 수밖에 없다.
실시간 학습으로 탐지 규칙 자동 생성
어댑티브 인텔리전스는 매일 1조 건 이상의 웹 방문을 분석하며 새로운 봇 프레임워크와 우회 기법을 탐지 엔진에 반영한다. 별도의 수동 작업이나 정기 업데이트를 기다리지 않고 실제 트래픽에서 발견한 위협에 맞춰 탐지 규칙을 자동으로 생성한다. 탐지 규칙은 위협의 변화에 따라 계속 바뀐다. 공격자가 기존 방어 방식을 분석해 우회 방법을 찾아내더라도 탐지 기준이 달라지기 때문에 기존에 확보한 정보를 다시 활용하기 어렵다.
클라우드플레어 데인 크네히트(Dane Knecht) 최고기술책임자(CTO)는 “공격 규모를 키우는 데 드는 비용이 사실상 제로에 가깝다면 방어벽을 높이는 것만으로는 한계가 있다”며 “어댑티브 인텔리전스는 방어 체계를 계속 변화시켜 공격자가 파악한 정보를 빠르게 무효화하고, 공격이 대규모로 확대되기 전에 차단한다”고 밝혔다.
장시간 이어지는 저강도 공격 식별
어댑티브 인텔리전스는 여러 시간대에 걸쳐 누적된 행동 패턴을 동시에 분석한다. 짧은 시간에 집중되는 공격뿐 아니라 낮은 강도로 오래 이어져 기존 탐지 체계를 피하던 저강도·장기 지속형 위협도 식별한다. 크리덴셜 스터핑과 스크래핑이 대표적인 탐지 대상이다. 클라우드플레어는 행동 기반 봇 방어 솔루션 ‘클라우드플레어 프리커서’가 수집한 브라우저 세션의 행동 신호와 글로벌 엣지의 텔레메트리 데이터를 결합한다. 이를 통해 단순히 봇 여부를 가리는 데 그치지 않고 자동화된 활동과 악용 여부를 종합적으로 판단한다.
실제 트래픽으로 검증한 뒤 자동 배포
새로운 보안 업데이트는 실제 트래픽을 바탕으로 백그라운드에서 먼저 테스트한다. 클라우드플레어는 탐지 정확성을 검증하고 오탐 가능성을 낮춘 뒤 서비스 중단 없이 업데이트를 자동으로 배포한다.
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