기업 사이버 보안 팀은 이제 API 보안에 주목하고 있으며, 이는 당연한 일입니다. 디지털 경제에서 API는 비즈니스로 통하는 관문이자 IoT 기기, 웹 및 모바일 앱은 물론, 점차 비즈니스 방식을 혁신하고 있는 AI 기반 애플리케이션의 진입점이기도 합니다. 안타깝게도 API는 사이버 범죄자들의 침입 경로이기도 하며, 이들 중 다수는 봇을 이용해 공격을 수행합니다. 따라서 보안 팀은 API를 보호하고 공격에 사용되는 봇의 위협을 완화하는 것이 매우 중요합니다.
The OWASP의 10대 API 보안 취약점 목록은 API 공격에서 봇이 수행하는 핵심적인 역할을 명확히 보여줍니다. 이 중 세 가지 취약점은 10대 API 취약점 봇과 직접적인 관련이 있습니다.
- 취약한 인증: 봇은 무차별 대입, 사전 공격 및 크리덴셜 스터핑을 통해 인증을 무력화하여 계정 탈취, 사기, 금전적 손실 및 고객 불만을 초래합니다.
- 무제한 리소스 소비: 봇은 리소스 소비에 제한이 없다는 점을 악용하여 API의 메모리와 처리 용량을 고갈시킵니다. 봇이 대화형 애플리케이션(사람이 사용하는 웹 및 모바일 애플리케이션)에서 사용하도록 설계된 API를 표적으로 삼으면 성능과 비용에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 민감한 비즈니스 흐름에 대한 무제한 액세스: 특정 비즈니스 흐름에 과도하게 액세스하면 비즈니스에 피해를 줄 수 있습니다. 무단 재판매업자는 제품 재고를 소진시킨 후 훨씬 더 높은 가격에 재판매할 수 있습니다. 스팸 발송자는 댓글/게시물 작성 흐름을 악용할 수 있습니다. 공격자는 예약 시스템을 이용해 이용 가능한 모든 시간대를 선점할 수 있습니다. 이러한 경우 봇을 배포하여 해당 비즈니스 흐름을 악용합니다.
저명한 사이버 보안 및 API 전문가인 Corey J. Ball은 저서 Hacking APIs: Breaking Web Application Programming Interfaces,에서 공격자가 API 검색 자동화 도구(OWASP ZAP, Gobuster, Kiterunner)와 퍼징 도구(Postman, Wfuzz, Burp Suite)를 사용해 API에 수천 건의 요청을 보내 취약점을 찾아낼 수 있다고 설명합니다. 이러한 탐색 행위를 식별하고 그 효과를 줄이려면 봇 관리 체계를 마련해야 합니다.
봇이 모든 API에 동일한 방식으로 영향을 미치는 것은 아닙니다. API는 일반적으로 상호 TLS로 보호되므로 인증 실패 위험이 낮고, 인증된 클라이언트별로 요청 속도 제한을 적용할 수 있습니다. 대화형 웹 및 모바일 앱에서만 트래픽이 유입될 것으로 예상하는 API가 봇에 가장 취약합니다.
사람이 시작한 트래픽을 예상하는 API의 경우 봇을 방어하기가 갈수록 어려워지고 있습니다. 오픈 소스 라이브러리를 사용하면 헤더 핑거프린팅을 통한 탐지를 쉽게 피할 수 있으며, CAPTCHA를 무력화하고 수천만 개의 가정용 IP 주소로 구성된 네트워크를 통해 요청을 프록시 처리하는 서비스도 봇 운영자들이 쉽게 이용할 수 있습니다. 헤더 분석, IP 차단 목록, CAPTCHA와 같은 기존 기법은 더 이상 효과적이지 않습니다. 따라서 봇을 완화하려는 애플리케이션 보안 팀은 JavaScript와 모바일 SDK를 활용한 풍부한 클라이언트 측 신호 수집과 정교한 머신 러닝을 통해 공격 도구와 봇의 행동을 식별해야 합니다.
AI 애플리케이션이 더욱 광범위하게 배포됨에 따라 API와 이러한 엔드포인트를 자동화된 공격으로부터 보호하는 것이 매우 중요해질 것입니다. 이에 대응해 OWASP는 2025년 LLM 및 생성형 AI 앱의 10대 위험과 완화 방안을 발표했습니다. 자세한 내용은 최근 게시물인 봇이 대규모 언어 모델을 공격하는 방법을 참조하세요.
조직의 API 중 봇에 취약한 것은 무엇인가요? 공격 가능성은 얼마나 되며, 공격으로 인한 피해 비용은 어느 정도인가요? 봇에 필요한 보호 조치를 보장하려면 보안 통제를 어떻게 설계해야 할까요? 이는 위협 모델링에서 다루기 좋은 질문입니다. 봇이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보려면 F5의 관련 백서를 읽거나 무료 상담을 신청하세요.
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