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클라우드플레어, 캡차 넘는 AI 봇 '프리커서'…클릭·스크롤 습관으로 잡는다
[경제일보] 사람처럼 웹사이트를 돌아다니고 캡차(CAPTCHA)까지 통과하는 인공지능(AI) 봇이 늘어나자 클라우드플레어가 이용자의 행동을 지속적으로 분석하는 방어 기술을 내놨다. 특정 순간에 사람인지 확인하는 기존 방식에서 벗어나 마우스 이동과 입력 리듬, 페이지 체류 시간 등 전체 이용 과정에서 드러나는 차이를 찾아내는 방식이다. 클라우드플레어는 행동 기반 봇 탐지 엔진 ‘프리커서(Precursor)’를 정식 출시했다고 21일 밝혔다. 프리커서는 클라우드플레어의 기업용 봇 관리 서비스인 ‘엔터프라이즈 봇 매니지먼트’에 적용된다. 출시 배경에는 AI 에이전트의 확산이 있다. 클라우드플레어가 자체 네트워크에서 HTML 콘텐츠 요청을 분석한 결과 자동화 트래픽 비중은 약 57%로 사람의 요청을 넘어섰다. 다만 여기에는 악성 봇뿐 아니라 검색엔진과 정상적인 AI 크롤러 등도 포함되기 때문에 전체 57%를 공격 트래픽으로 해석해서는 안 된다. 문제는 최신 악성 봇이 실제 브라우저와 자바스크립트를 사용해 로그인이나 결제 단계의 일회성 보안 검증을 통과한다는 점이다. 상품 재고 선점과 가격 조작, 계정 탈취, 콘텐츠 무단 수집 등에 활용되는 자동화 도구는 짧은 순간에는 사람과 구별하기 어려워졌다. 프리커서는 웹사이트를 통과하는 HTML 응답에 경량 자바스크립트를 자동으로 삽입한다. 별도 애플리케이션 코드 수정 없이 대시보드에서 기능을 켤 수 있다. 스크립트는 마우스와 포인터 이동, 스크롤, 키보드 입력 간격, 페이지 활성 상태, 체류 시간 등을 수집해 클라우드플레어 엣지 서버로 보낸다. 서버는 포인터 움직임과 페이지 표시 상태가 일치하는지, 키보드 입력 당시 실제로 입력창이 선택돼 있었는지 등을 교차 분석한다. 사람의 마우스는 손목 움직임에 따라 불규칙한 곡선을 그리고 클릭 전 반응 시간도 일정하지 않지만 자동화 프로그램은 직선이나 반복적인 속도·간격을 보이는 경우가 많다. 분석 결과는 세션 단위로 누적돼 봇 점수에 반영된다. 봇이 페이지를 새로고침하거나 캡차를 한 차례 통과하더라도 이전 행동 기록을 바탕으로 재평가할 수 있다. 정상 이용자에게 반복적인 캡차를 요구하지 않으면서 자동화 공격자의 행동 모방 비용은 높이겠다는 구상이다. 개인정보 보호를 위해 실제 키보드 입력 내용은 저장하지 않고 입력 시점과 리듬만 수집한다. 행동 신호도 고객 계정이나 로그인 신원과 연결하지 않고 집계된 패턴으로 처리한다는 게 회사 측 설명이다. 다만 행동 분석이 모든 봇을 정확히 가려내는 것은 아니다. 모바일 기기와 보조공학 도구 이용자, 신체 움직임이 불규칙한 사용자의 행동을 자동화로 잘못 판단할 가능성이 있다. AI 봇이 인간의 긴 세션까지 학습해 모방하면 탐지 기술과 우회 기술의 경쟁도 계속될 전망이다. 엄격한 검증 모드를 전체 사이트에 적용하면 정상 이용자에게 추가 인증이 나타날 수 있다. 쿠키를 사용하지 않는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)나 서버 간 통신도 차단될 수 있어 결제·로그인처럼 민감한 경로와 일반 페이지, API에 서로 다른 정책을 적용해야 한다. ‘원클릭 설치’는 가능하지만 실제 운영에는 오탐률과 이용자 불편을 조정하는 작업이 필요한 셈이다. 데인 크네히트 클라우드플레어 최고기술책임자(CTO)는 “최신 봇은 일회성 검증을 우회할 만큼 정교해졌다”며 “프리커서는 사용자의 전체 이용 과정을 분석해 기존 보안의 사각지대를 줄인다”고 말했다.
2026-07-21 17:56:59
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LG CNS, 에이전틱 AI 개발 플랫폼 출시…바이브 코딩 한계 넘는다
[경제일보] LG CNS가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼을 선보인다. 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구를 넘어 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트까지 전 과정을 자동화하며 기업용 시스템 개발 시장 공략에 나선다는 전략이다. 8일 LG CNS는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(AI 네이티브 개발)'를 출시했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI를 활용한 '바이브 코딩'이 개발 생산성을 높이는 수단으로 주목받고 있지만, 대부분 코드 생성 기능에 집중돼 있다는 한계가 지적돼 왔다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 고려해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려운 것으로 평가된다. 이에 LG CNS는 해당 한계를 극복하기 위해 시스템 구축·운영 과정 전반을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다고 설명했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트와 코딩 에이전트, 테스트·품질 검증 에이전트가 협업해 개발 전 과정을 수행하는 방식이다. 예를 들어 금융회사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가하려는 경우 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 시스템 구조를 설계하고, 이후 코딩 에이전트가 기업의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 사용자는 결과를 검토하고 승인하는 역할에 집중할 수 있어 개발 기간 단축이 가능한 것이다. AIND의 핵심 경쟁력으로는 '지식 파운데이션'이 꼽힌다. 지식 파운데이션은 개발 표준과 보안 규정, 시스템 소스코드, 각종 개발 산출물 등 기업 내부 IT 자산을 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 데이터베이스다. 이를 기반으로 AI가 기업 시스템과 업무 환경을 이해하고 고객 맞춤형 개발을 수행할 수 있도록 설계됐다. LG CNS는 플랫폼에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준에 따라 설계와 코딩, 검증을 수행하도록 해 개발 품질의 일관성을 확보하고 환각 현상(할루시네이션)과 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 레거시 시스템 현대화 기능도 지원한다. '코볼' 등 기존 프로그래밍 언어로 개발된 시스템을 '자바' 기반 환경으로 자동 전환할 수 있으며, 자바 기반 구형 시스템 역시 최신 개발 환경에 맞춰 고도화할 수 있도록 구성됐다. 이에 기존 수주 이상 걸리던 코드 분석과 변환, 검증 작업을 크게 단축할 수 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에 AIND 기반 코볼-자바 전환 기능을 적용하고 있다. 금융권을 중심으로 검증을 거친 뒤 공공과 제조, 방산 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS는 글로벌 시장 공략도 추진한다. LG CNS는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 '깃허브'에서 높은 성장세를 기록하며 주목받고 있는 AI 코딩 에이전트 기업 클라인과 AIND를 공동 개발했으며, 향후 미국과 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 분야 사업 확대에 나설 계획이다. 안현정 LG CNS 애플리케이션 아키텍처 담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-06-08 10:54:02
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