봇에서 이사회까지: 악성 봇이 기업의 재무제표에 미치는 부정적 영향

악성 봇은 단순한 보안 문제 그 이상입니다

악성 봇은 기업에 실질적인 재정적 손실을 초래합니다. 봇은 크리덴셜 스터핑과 MFA 우회를 통해 고객 계정을 탈취하고, 스크래핑으로 웹 및 앱 성능을 저하시키며, 매점매석과 재고 선점으로 충성 고객에게 불편을 주고 구매를 방해합니다. 또한 무차별 대입을 통해 기프트 카드와 로열티 포인트를 탈취하고, 도난당한 신용카드 데이터를 검증해 지불 거절과 벌금을 누적시킵니다. CAPTCHA와 IP 차단 목록 같은 비효율적인 봇 완화 전략은 보안상의 마찰을 유발하여 전환율 저하와 장바구니 이탈로 인한 매출 손실로 이어집니다.

범죄자들이 봇을 통해 초래하는 비용은 매우 다양하기 때문에, 보안 전문가가 악성 봇 트래픽이 경제와 운영 전반에 미치는 영향을 비즈니스 리더에게 설명하기란 쉽지 않습니다. 이 백서에서는 자동화된 봇 공격이 미치는 정량적·정성적 영향과 성공적인 봇 관리가 제공하는 비즈니스 이점을 개괄적으로 살펴봅니다. 이 문서가 정보 보안 및 사기 방지 팀과 최고 경영진이 악성 봇 공격이 매출과 수익에 미치는 영향, 그리고 효과적인 봇 방어 기술이 제공하는 상당한 재정적 이점에 관해 논의를 시작하는 계기가 되기를 바랍니다.

“"악성 봇 공격은 단순히 보안 인프라를 위협하는 데 그치지 않습니다. 조직의 사업 운영과 재무 건전성을 지키기 위해 반드시 해결해야 할 비즈니스 과제입니다."”

경영진에게 봇 공격의 경제적 위협을 효과적으로 설명하기

일련의 새로운 연구 보고서에서 봇에 의한 자동화 공격이 초래하는 재무 및 비즈니스상의 결과를 구체적으로 제시함에 따라, 보안 전문가들은 사이버 범죄가 재정에 미치는 영향을 설명하고 비즈니스 리더들과 봇 방어 전용 솔루션의 투자 수익률(ROI)을 논의하기가 한층 수월해졌습니다. 이러한 정보는 보안 팀이 봇 공격이 조직의 재무 건전성에 미치는 경제적 영향에 관한 중요한 논의를 더욱 심도 있게 진행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

봇은 전 세계 온라인 트래픽의 최대 40%를 차지하며 사이버 공격의 주요 원인입니다. 이는 Aite-Novarica Group의 보고서에 따른 것입니다. Global Privacy Assembly가 인용한 연구에 따르면, 130개 이상의 데이터 보호 및 개인정보 보호 규제·집행 기관으로 구성된 이 협회는 2020년 한 해 동안 전 세계적으로 봇에 의한 크리덴셜 스터핑 공격이 1,930억 건 발생했으며, 이는 월 160억 건 이상, 하루 5억 건 이상에 해당한다고 밝혔습니다. 이러한 공격은 심각한 경제적 피해를 초래할 수 있습니다. 전 세계 온라인 사기 피해액은 2023년까지 연간 480억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이는 Juniper Research의 보고서에 따른 것입니다.

봇 관리의 비즈니스 경제성

성공적인 봇 관리 전략은 비용 관리를 개선하고 운영 효율성을 높이며 비즈니스 및 재무 위험을 줄이고 IT 지출을 통제함으로써 조직의 재무 성과에 직접적으로 긍정적인 영향을 미칩니다. 또한 사용자에게 불편을 주는 제어 수단에 의존하지 않는 정확한 봇 탐지는 매출 증대와 고객 유지에 기여합니다.

봇 공격의 경제적 영향

악성 봇은 매출과 사업 운영 비용 모두에 직접적으로 부정적인 경제적 영향을 미치는 광범위한 자동화 공격을 일으킵니다. 이러한 공격에는 다음이 포함됩니다:

  • 크리덴셜 스터핑: 공격자는 유출된 대량의 로그인 정보를 다른 애플리케이션의 로그인 양식에 대입해 액세스 권한을 얻은 후, 금전적 이득을 취하거나 사기를 저지를 목적으로 해당 계정을 탈취합니다. 

산업별 주요 봇 공격 및 비용

봇으로 인한 정량적·정성적 비용 영향

봇 관리는 이제 이사회에서 논의되는 주제가 되었습니다. 다음은 올바른 봇 전략이 기업의 수익에 직결되는 경제적 사안임을 입증하는 데 도움이 되는 정량적·정성적 지표입니다.

재무적, 운영적, 평판상의 비용은 자동화된 봇 공격이 초래하는 주요 영향입니다.

정량적 재무 수익 및 평판 비용

자동화된 봇 공격은 다음과 같은 방식으로 직접적인 재정 손실과 경제적 기회 상실을 초래할 수도 있습니다:

  • 계정 탈취 후 고객 신뢰 상실. 조직의 미흡한 봇 방어로 인해 계정 탈취(ATO)와 막대한 비용을 초래하는 사기 행위가 발생하면 고객이 불만을 느끼는 것은 당연하며, 이는 고객 만족도 저하, 평판 훼손, 거래 관계 종료로 이어질 수 있습니다. 설문 조사에 참여한 미국 소비자의 4분의 1 이상은 은행이 자신의 사기 피해 사건에 대응하는 방식에 불만이 있을 경우 다른 은행으로 옮기겠다고 답했습니다.
  • 사기 및 지불 거절로 인한 손실 증가. 봇을 이용한 계정 탈취(ATO) 공격과 부정 계정 생성은 범죄자가 도용한 자격 증명으로 상품을 구매하거나 가짜 계정을 만들 때 기업의 수익에 악영향을 미칩니다. 지불 거절은 신용카드 결제 처리업체에 대한 판매자의 평판을 훼손하고 지불 거절 수수료를 초래합니다.
  • 인건비 증가. ATO로 이어지는 크리덴셜 스터핑과 같은 봇 공격은 사기 분석가의 조사가 필요하므로, 더 중요하고 심층적인 조사에 투입할 시간을 빼앗습니다. 크리덴셜 스터핑 봇이 계정 탈취에 실패하더라도 짧은 시간에 여러 비밀번호를 연속으로 시도해 계정을 잠그는 경우가 많으며, 이로 인해 고객이 지원팀에 전화해야 하므로 통화가 발생할 때마다 지원 비용이 증가합니다.
  • 투자자 가치 평가 왜곡. 상장 기업의 가치가 팔로워 수, 사용자 수 또는 참여 수에 따라 결정되는 경우, 사람이 아닌 봇 계정의 존재로 인해 정확한 가치 평가가 크게 왜곡될 수 있습니다. 예를 들어, 사람이 운영하는 계정과 봇이 운영하는 계정의 수를 기준으로 Twitter의 정확한 가치를 산정하려는 시도는 2022년 주요 뉴스로 다뤄졌습니다.
  • 신뢰할 수 없는 봇 완화 솔루션으로 인해 봇을 사람으로, 또는 사람을 봇으로 오인하는 문제. 부실한 봇 완화 조치는 이러한 오류를 일으킬 수 있으므로 이를 최소화하고 방지해야 합니다. 오탐(봇 관리 도구가 실제 사람을 봇으로 판단하는 경우)과 미탐(도구가 봇을 사람으로 판단하는 경우)은 모두 매출과 수익에 영향을 미칩니다. 전자는 고객 이탈을 초래하고, 후자는 사기로 인한 경제적 손실을 야기합니다. 실제로 주요 고객의 송금을 차단하는 오탐은 사기나 지불 거절로 이어지는 미탐보다 은행에 더 큰 피해를 줄 수 있습니다. 두 경우 모두 사기 분석가가 조사하는 데 시간과 인력이 필요합니다.
  • 소비자 데이터 보호 실패. EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA), 결제 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI-DSS)과 같은 법률 및 표준은 소비자 데이터의 개인정보 보호를 보장하기 위해 마련되었으며, 데이터 침해가 발생할 경우 막대한 과징금을 부과합니다. 여기에는 개인정보를 봇에 노출하는 계정 탈취(ATO) 및 콘텐츠 스크래핑 공격이 포함됩니다. 이러한 규정을 준수하지 않아 발생하는 데이터 침해는 막대한 비용을 초래할 수 있습니다. GDPR에 따라 EU의 데이터 보호 당국은 최대 2,000만 유로 또는 직전 회계연도 전 세계 매출액의 4%에 해당하는 과징금을 부과할 수 있습니다.

정량적 운영 비용

봇 공격은 수익에만 영향을 미치는 것이 아닙니다. 다음과 같은 이유로 기업의 운영 비용도 증가시킵니다:

  • 애플리케이션 성능과 가동 시간을 저해하고, 인프라 비용이 증가할 수 있습니다. 봇 스크래핑 공격은 대량으로 발생하기 때문에 앱과 플랫폼의 성능을 저하시킬 수 있으며, 이를 방치하면 필요한 성능 수준을 유지하기 위해 인프라 용량에 과도하게 투자하고 추가 클라우드 사용료를 부담해야 할 수 있습니다.
  • 앱 가용성과 비즈니스 회복탄력성 저하. 봇 활동이 폭주하는 웹 애플리케이션은 실시간 고객 문의와 전자상거래 활동에 정상적으로 사용될 수 없어 매출 손실, 평판 훼손, 고객 이탈 및 사용자 경험 저하를 초래합니다.
  • 타사 에코시스템 파트너와의 관계 훼손. 원치 않는 봇 트래픽으로 과부하가 걸린 플랫폼과 앱은 API 경제 내 파트너가 SLA를 준수하지 못하게 하여 계약상 약속을 위반하게 만들 수 있습니다.
  • 비즈니스 의사 결정 왜곡. 봇 활동은 가격 책정, 유료 및 자연 검색 SEO 최적화와 같은 비즈니스 의사 결정의 근거로 활용되는 유용한 웹사이트 통계, 로그 데이터 및 고객 상호 작용 지표를 왜곡할 수 있습니다.
  • 재고 관리 조작. 자동화된 봇은 온라인 상품이나 서비스가 판매되기 시작하는 즉시 대량으로 구매할 수 있습니다. 이를 통해 범죄자는 가치 있는 재고를 대량으로 장악한 뒤, 보통 2차 시장에서 상당한 웃돈을 붙여 되팔아 인위적인 품귀 현상과 재고 부족, 소비자 불만을 초래합니다.
  • 고객 지원 비용 증가. 자동화된 봇의 공격이 성공하면 계정 탈취, 기프트 카드 또는 로열티 포인트 사기, 기타 계정 침해와 관련된 고객 불만을 처리하기 위한 전화와 문의가 늘어나 고객 지원팀의 부담이 가중될 수 있습니다. 사기 방지를 위해 CAPTCHA 도구와 다단계 인증(MFA)을 사용하면 의도치 않게 사용자 불편과 고객 지원 문의가 증가할 수도 있습니다. 이러한 절차는 올바르게 완료하기 어려울 수 있으며 정상 고객의 계정이 잠기는 결과로 이어질 수 있기 때문입니다. 이로 인해 고객 지원 센터의 운영 비용이 증가하고 고객을 잃을 수 있으며, 순추천고객지수(NPS) 하락과 소셜 미디어 플랫폼의 부정적인 후기 및 평점을 통해 브랜드 평판이 훼손될 수 있습니다.
  • 봇 공격 완화에 투입되는 인력 비용 증가. 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)을 사용하고 IP 주소를 수동으로 차단하여 악성 봇 공격에 대응하는 작업은 많은 시간이 소요되며, 이를 수행하려면 점점 더 많은 숙련된 인력이 필요합니다. 기본적인 WAF는 실시간으로 학습하지 않고 사전 설정된 규칙에 의존해 악성 봇을 탐지하므로, 최신 상태를 유지하려면 일반적으로 지속적인 패치 적용과 규칙 설정이 필요합니다. 이러한 수동 프로세스를 사용해 방어 역량을 확장하는 유일한 방법은 전담 IT 및 보안 인력을 늘리는 것입니다.

정성적 영향

정성적 영향은 정량적 지표보다 측정하기가 더 어려울 수 있지만, 그렇다고 해서 조직에 덜 중요하다는 의미는 아닙니다. 자동화된 봇 공격은 다음과 같은 방식으로 이러한 주관적 가치 동인에 직접적인 영향을 미칠 수도 있습니다:

  • 직원 경험에 미치는 영향. 정보 보안 전문 인력이 부족한 가운데, 자동화된 봇 공격의 수와 정교함이 증가하면서 많은 조직이 사이버 보안 인력난을 겪고 있습니다. 최선을 다하고 있음에도 많은 SOC 및 사기 방지 팀은 사이버 범죄자들이 일주일에도 여러 차례 봇 공격의 방향을 즉시 전환하고 수법을 재정비하는 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 더 스마트하고 기술적으로 정교한 봇 방어 솔루션이 없다면 유능한 보안 전문가를 계속 고용하기가 어렵습니다. 특히 이들이 번아웃과 과도한 업무 부담을 느끼는 경우에는 더욱 그렇습니다. 

봇 관리 사례 연구

핵심은 봇 관리가 비즈니스에서 중요한 주제라는 점입니다. 앱과 인프라를 봇 공격으로부터 보호하면 다음과 같은 실질적인 재정적 이점을 얻을 수 있습니다:

  • 인프라 및 인건비 절감에 따른 비용 절감 효과.
  • 사이트 가용성 향상과 고객 이탈 감소를 통한 매출 손실 방지.
  • 원활한 사용자 경험과 전환율 개선을 통한 매출 증대.
  • 직원 만족도 향상 및 조직 간 협업 강화.

성공적인 봇 관리가 제공하는 재정적 가치와 효과를 설명하기 위해 다음 사례를 살펴보겠습니다. 사용자 계정 3,100만 개를 보유하고 계정당 월평균 매출이 54달러인 한 대형 온라인 소매업체가 악성 봇의 공격을 받았습니다. 이러한 공격으로 인해 크리덴셜 스터핑 및 계정 탈취(ATO) 사고 대응 비용, 합의금 및 콜센터 지원 비용뿐만 아니라 봇 스크래핑으로 인한 사이트 중단과 웹 인프라 및 호스팅 리소스를 악용하는 봇 트래픽으로 발생한 매출 손실까지 합쳐 연간 약 100만 달러의 비용이 발생한 것으로 추산되었습니다.

F5와 해당 온라인 소매업체는 비용 절감, 매출 증대, 매출 손실 방지 등의 비즈니스 사례 지표를 활용하여 봇 관리 솔루션으로 F5 Distributed Cloud Bot Defense를 배포했을 때의 효과를 정량화하기 위해 협력했습니다. F5와 해당 온라인 소매업체는 대화형 비즈니스 사례 모델링 도구(https://www.f5.com/go/tools/bot-calculator)를 사용하여 F5 Distributed Cloud Bot Defense를 배포하면 첫해에 약 93만 달러를 절감하고, 5년간 누적 비용을 약 490만 달러 절감할 수 있다고 판단했습니다.

또한 이 모델링 도구는 봇 트래픽으로 인한 사이트 중단이 줄어들면서 연간 약 5만 달러의 매출 손실을 방지하고, 열악한 사용자 경험으로 인한 사용자 계정 이탈 및 고객 이탈과 관련해서는 매년 20만~100만 달러의 매출 손실을 방지할 수 있을 것으로 예측했습니다. 원활한 사용자 경험과 고객의 사이트 체류 시간 증가에 따른 전환율 개선을 통해 추가로 160만 달러의 매출 증대 효과도 얻을 수 있을 것으로 전망했습니다.

온라인 소매업체가 Distributed Cloud Bot Defense를 통해 얻은 총 경제적 이익은 첫해에 약 360만 달러에 달했으며, 5년 후 누적 총 경제적 이익은 약 1,950만 달러에 달했습니다.

주요 이해관계자와 비즈니스 논의를 진행하는 방법

봇 공격이 조직 내 특정 역할 및 기능과 관련된 운영과 지표에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 설명하는 것은 성공적인 봇 관리의 가치를 제시하는 중요한 방법입니다.

CISO

CISO는 정보 보안과 비용 관리, 그리고 IT가 비즈니스 목표 달성에 기여하도록 하는 것을 중요하게 생각하며, 봇은 이러한 모든 사안에 영향을 미칩니다.

봇은 기밀성, 무결성, 가용성으로 구성된 정보 보안의 3대 요소를 모두 위협합니다. 계정을 탈취하는 크리덴셜 스터핑 봇은 기밀로 유지되어야 할 데이터를 노출합니다. 또한 이러한 봇은 공격자가 데이터를 변경하고 거래를 수행할 수 있게 하여 무결성을 훼손합니다. 스크래핑 봇과 가짜 계정 생성 봇은 데이터를 왜곡하며, 이로 인해 핵심 비즈니스 지표의 무결성이 훼손됩니다. 마지막으로 스크래핑 봇과 스캘핑 봇은 사이트 인프라에 과도한 부하를 일으켜 사이트를 사용할 수 없게 만들 수 있습니다.

봇은 다양한 방식으로 비용에 영향을 미칩니다:

  • 크리덴셜 스터핑 봇은 계정 잠금으로 인한 고객 지원 비용을 증가시키며, 범죄자가 계정 잔액을 빼돌림에 따라 재정적 책임도 가중시킵니다.
  • 카딩 봇은 지불 거절 수수료를 증가시키고 벌금을 초래할 수 있습니다.
  • 스크래핑 및 스캘핑 봇은 트래픽 부하와 인프라 비용을 증가시킵니다.
  • WAF와 같은 비효율적인 도구로 봇에 대응하면 SecOps 비용이 크게 증가합니다.

봇은 IT가 비즈니스를 지원하는 데 걸림돌이 된다는 점에서도 CISO의 우려를 낳습니다. CAPTCHA를 사용하거나 다단계 인증에 지나치게 의존하는 등 비효율적인 봇 관리는 불편을 초래해 고객 경험을 저해하고 매출을 감소시킵니다. 또한 봇은 비즈니스 지표를 심각하게 왜곡하여 비즈니스 전략을 평가하기 어렵게 만듭니다. 상호작용하는 상대가 누구인지조차 알 수 없다면 어떻게 비즈니스 전략을 실행할 수 있겠습니까?

보안 운영(SecOps)

SecOps 팀은 비즈니스의 사이버 보안 위험을 효율적으로 관리하는 임무를 맡고 있지만, 봇은 이러한 임무 수행을 방해합니다. CISO와 마찬가지로 SecOps도 기밀성, 무결성, 가용성을 중요하게 여기며, 이 모두가 봇의 영향을 받습니다. 이러한 공통된 우려 사항 외에도 보안 위험을 효율적으로 해결하는 과정에서 봇은 신호를 묻어버릴 만큼 많은 노이즈를 발생시켜 악성 트래픽의 바다 속에 위협을 숨기는 문제를 야기합니다.

봇이 사이트 트래픽의 대부분을 차지하면 취약점 스캔 및 인젝션 공격의 징후를 찾기 위해 로그를 분석하기가 더욱 어려워집니다. 또한 SIEM, 침입 탐지 및 방지 시스템과 같은 보안 도구에 과부하가 걸려 비용이 증가하고 조사해야 할 오탐이 지나치게 많아집니다. 정상 트래픽이 너무 적으면 이상 징후를 추적하는 것이 사실상 불가능해집니다.

효과적인 봇 관리는 불필요한 노이즈를 제거하여 보안 운영팀이 남아 있는 위협에 집중할 수 있도록 합니다.

사기 대응 운영

SecOps와 마찬가지로 봇은 노이즈를 급격히 증가시켜 사기 대응팀의 업무에 큰 영향을 미칩니다. 수많은 봇이 계정을 탈취하고, 계정을 잠그고, 가짜 계정을 생성하고, 이상 징후 알림을 발생시키면서 업무량이 감당하기 어려운 수준으로 늘어납니다.

사기 방지 팀과 보안 팀이 협력하여 봇을 관리하면 양쪽 모두 이점을 얻을 수 있습니다. 보안 팀은 훨씬 적은 수의 보안 사고에 집중할 수 있으며, 사기 발생이 줄어들어 사기 방지 팀은 전문가의 판단이 필요한 더 복잡한 사기 사건에 집중할 수 있습니다. 그 결과 처리해야 할 사건 수가 감소하고 성과 지표가 개선됩니다. 사기 방지 관점에서 봇은 사기 행위의 전조이자 사기범이 접근 권한을 얻는 수단이므로, 상위 단계에서 봇을 차단하면 이후 단계의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

네트워크 운영(NetOps)

NetOps 팀은 비즈니스를 지원하는 인프라를 운영하며, 비용을 관리하는 동시에 가동 시간과 성능을 유지할 책임이 있습니다.

경우에 따라 이커머스 앱 트래픽의 90% 이상을 스크래핑 봇이 차지하기도 합니다. 이는 인프라 대부분이 봇을 처리하는 데 사용되어 인프라 예산의 상당 부분이 낭비된다는 의미이며, 이러한 사실은 클라우드 서비스 청구서에서 매우 명확하게 확인할 수 있습니다.

이러한 봇은 사이트의 성능이나 가동 시간을 전혀 고려하지 않으며, 예고 없이 언제든 트래픽을 급증시킬 수 있어 예측 불가능성을 높이고 필요한 확장성을 확보하는 데 더 많은 비용이 들게 합니다.

DevSecOps

DevOps 문화에서 DevSecOps는 지속적 통합/지속적 개발(CI/CD) 파이프라인에 보안을 통합하고, 보안 버그에 대한 피드백을 개발자에게 신속하게 제공하며, 기술 가치 흐름 전반에 걸쳐 보안 통합을 지속적으로 개선하는 역할을 담당합니다.

DevSecOps는 보안을 개발 프로세스의 초기 단계로 전환하여, 보안상의 허점을 워크스트림 초기에 고려하고 대비하도록 합니다. 봇이 새로운 기능을 어떻게 악용할 수 있는지, 그로 인해 어떤 피해가 발생할 수 있는지, 그리고 배포 시 피해를 방지하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는지 평가해야 하므로 여기서 봇은 중요한 고려 사항입니다.

DevSecOps 팀은 특히 텔레메트리를 중요하게 생각합니다. DevOps 핸드북에 따르면1 텔레메트리는 복잡한 시스템에서 문제를 예측하고 진단하며 해결하는 데 필수적입니다. DevOps가 성공하려면 텔레메트리가 비즈니스 지표, 기능 사용 현황, 네트워크 성능, 인프라 부하 등 여러 계층을 포괄해야 합니다. 그래야 한 계층에서 발생한 문제를 전체 스택에 걸쳐 추적하여 근본 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다.

봇은 텔레메트리 데이터를 크게 왜곡합니다. F5 Distributed Cloud Bot Defense의 많은 고객은 사용자 계정 대부분이 가짜였으며 로그인 트래픽의 95% 이상을 봇이 차지한다는 사실을 발견했습니다. 어떤 경우에는 조직 인프라의 대부분이 스크래핑 봇에 서비스를 제공하는 데만 사용되기도 했습니다. DevSecOps가 보안 임무를 수행하려면 텔레메트리에서 이러한 왜곡을 제거해야 합니다.

사업 부문 책임자

결국 핵심은 누가 수치에 대한 책임을 지느냐입니다. 전자상거래 부문 부사장이 사기, 인프라 및 지불 거절로 인한 비용을 책임지고 있습니까? 이러한 비용이 온라인 비즈니스의 수익을 크게 잠식하고 있습니까? CAPTCHA와 같은 보안 절차로 인한 불편이 전환율과 매출에 영향을 미치고 있습니까? 그렇다면 이 부사장은 봇 관리가 매출과 순이익을 모두 어떻게 개선할 수 있는지에 큰 관심을 보일 것입니다.

웹 또는 모바일 앱을 통해 온라인으로 판매되는 모든 제품이나 서비스 부문의 책임자에게도 마찬가지입니다. 수익을 극대화하려면 반드시 앱 트래픽의 가장 큰 유입원을 관리해야 합니다.

마케팅

마케터들이 봇에 주목하는 데에는 나름의 이유가 있습니다. 사이트 속도를 저하시키거나 사이트를 마비시키고 고객 계정을 탈취하는 봇은 모두 브랜드 이미지를 훼손합니다. 또한 봇은 마케터가 의사 결정에 활용하는 웹사이트 분석 데이터를 왜곡합니다. 봇에 의한 클릭 사기는 아무런 수익도 창출하지 못한 채 광고 예산을 소진시킵니다.

이사회 및 경영진에 보고하기

이러한 모든 비즈니스 논의를 종합하여 최고경영진과 이사회가 악성 봇이 비즈니스 전반에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 해야 합니다. 누적 비용과 매출 손실을 합산하면 수익에 중대한 영향을 미칠 수 있으므로, 이들이 주목할 만한 사안입니다.

““사이버 공격이나 기타 개인정보 보호 또는 데이터 보안 사고로 인해 보안 침해가 발생하여 당사의 운영이 중단되거나 보호 대상 개인정보, 독점 정보 또는 기밀 정보가 의도치 않게 유출될 경우, 당사는 매출 손실과 비용 증가, 상당한 법적 책임 부담, 평판 훼손 및 기타 심각한 부정적 결과를 겪을 수 있습니다.””

출처: United Health Group 10-K 보고서

결론

이제 봇 관리는 비용 관리를 의미합니다. 이를 제대로 수행하면 운영 효율성을 높이고, 비즈니스 및 재무 위험을 줄이며, IT 지출을 통제하고, 보안 팀과 사기 분석가의 업무 부담을 덜어줄 수 있습니다. 또한 정확한 탐지와 차단을 통해 파트너 봇을 전략적으로 관리하는 동시에 향상된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

자동화된 공격은 기업과 조직이 수익성과 비즈니스 운영의 안전을 위해 반드시 해결해야 하는 경제적 과제입니다. 기업이 매출 목표를 달성하려면 고객을 사기와 계정 탈취로부터 보호하고, 보안 팀이 수동적이고 비효율적인 봇 방지 업무에서 벗어날 수 있도록 해야 합니다.

F5 Distributed Cloud Bot Defense는 기존 봇 제어 솔루션을 우회할 수 있는 사기 및 악용을 방지하고, 사용자에게 불편을 초래하거나 고객 경험을 저해하지 않으면서 실시간 모니터링과 인텔리전스를 제공하여 자동화된 공격으로부터 조직을 보호합니다. 이러한 보호 기능은 사기로 인한 비용과 악성 봇 트래픽이 미치는 경제적 영향을 줄이는 동시에 고객 지원 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

봇 트래픽이 귀사 비즈니스에 미치는 영향을 자세히 알아보려면 봇 영향 계산기를 사용하여 악성 봇으로 인해 발생하는 사기, 재고 조작, 인프라 비용, 직원 번아웃 및 고객 이탈에 따른 비용을 확인해 보세요. 

출처:

1. Gene Kim, Patrick Debois, John Willis, Jez Humble, John Allspaw. DevOps 핸드북: 기술 조직에서 세계적 수준의 민첩성, 안정성 및 보안을 구현하는 방법. 미국 오리건주 포틀랜드, IT Revolution Press, LLC, 2021.

2025년 3월 28일 게시

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