[웨비나 Recap]

2026 Bad Bot Report: 에이전트형 AI 시대의 배드 봇 위협과 대응 전략

리포트 개요

• 탈레스(Thales)는 7년째 매년 배드 봇 리포트를 발간하고 있으며, 이번 2026 에디션은 "에이전트형 AI 시대의 배드 봇"을 주제로 다룹니다.
• AI 기반 자동화는 더 이상 초기 단계가 아니라 이미 인터넷 트래픽에 깊이 자리 잡은 현실이 되었습니다.
• 본 리포트는 2025년 전체 봇 활동 데이터를 기반으로 탈레스 위협 연구소(Threat Research)와 보안 분석 서비스(SAS) 팀의 분석 인사이트를 담고 있습니다.
• Agentic AI의 등장으로 봇의 의도를 식별·구분·통제하기가 한층 어려워진 복잡한 환경을 분석합니다.

봇 트래픽의 변화와 제3의 범주

• 전통적으로 봇은 정상 봇(Good Bot)과 악성 봇(Bad Bot)으로 구분되었으나, 이제 AI 에이전트가 제3의 트래픽 범주로 부상하고 있습니다.
• AI 에이전트는 사용자를 대신해 데이터를 검색하고 작업을 수행하기 위해 애플리케이션 및 API와 상호작용합니다.
• 정상적으로 동작하면서도 비정상으로 보이는 경우가 늘어나면서, 악성과 정상 트래픽 간 경계가 점점 흐려지고 있습니다.
• 핵심 과제는 단순한 봇 식별이 아니라, 비즈니스 운용을 가능하게 하는 자동화와 비즈니스를 악용하는 자동화를 구분하는 것으로 이동하고 있습니다.

트래픽 구성 및 연도별 추이

• 전체 인터넷 트래픽 중 사람 트래픽은 47%, 봇 트래픽은 53%를 차지합니다.
• 봇 트래픽 53% 중 정상 봇은 13%인 반면, 배드 봇이 40%를 점유하며 봇 트래픽의 과반수 이상을 차지합니다.
• 배드 봇 비율은 2024년 37%에서 2025년 40%로 증가했습니다.
• 10년 전인 2015년에는 사람 트래픽이 54%, 정상 봇이 20%로 우세했으나, 2023년을 기점으로 사람과 봇 트래픽이 반반 수준으로 역전되었습니다.

주요 공격 유형과 공격 표면 확장

• 자동화는 현대 사이버 위협의 주요 동인(Major Driver)으로, 웹사이트·애플리케이션·API를 대상으로 한 공격이 일반화되고 있습니다.
• 전체 봇 공격의 27%가 API 엔드포인트를 표적으로 삼고 있으며, 이는 마이크로서비스 기반 서비스 확산과 밀접하게 연관됩니다.
• 공격자들은 API를 통해 비즈니스 로직을 악용하고 민감 데이터와 핵심 애플리케이션 기능을 직접 노리고 있습니다.
• OWASP 기준의 자동화 위협 분류 체계와 브라우저 위장(Browser Impersonation) 등 탐지 우회 기법도 함께 다뤄집니다.

계정 탈취(ATO)와 금융권 집중 공격

• 계정 탈취(Account Takeover, ATO)는 자동화된 사기로 이어지는 가장 빠른 경로로 지목됩니다.
• 계정 탈취 공격의 46%가 금융권을 대상으로 하며, API 경계면을 통한 공격과 유사한 증가 추세를 보입니다.
• 금융 서비스 사이트를 겨냥한 봇 공격은 전체의 24%를 차지합니다.
• 금융권은 보안 관리가 철저함에도 공격 성공 시 직접적인 금전적 이득으로 연결되기 때문에 지속적인 표적이 되고 있습니다.

산업별 분석과 비즈니스 로직 악용

• 봇 위협의 양상과 정교도(Sophistication)는 산업별로 다르게 나타나므로 맞춤형 대응이 필요합니다.
• 산업별로 악성 봇·정상 봇·사람 트래픽의 비율과 공격 정교도를 비교 분석합니다.
• 리테일과 여행 산업에서는 비즈니스 로직을 악용하는 공격(Business Logic Abuse)이 증가하고 있습니다.
• 탐지 가능한 AI 트래픽은 빙산의 일각에 불과하며, 숨겨진 트래픽이 훨씬 많다는 점이 강조됩니다.

방어 권고사항과 통합 보안 솔루션

• 탈레스는 AI·API·신원(Identity)·비즈니스 로직을 하나의 통합 방어 체계로 연결하는 11가지 방어 원칙을 제시합니다.
• 반응형이 아닌 학습형 봇과 지속적 자동화를 전제로 한 거버넌스 중심 방어로의 전환이 핵심입니다.
• Imperva 봇 보호는 Perimeter(DDoS 차단), Applications & APIs(앱·공급망 보호), Data Stores(데이터 보안)의 세 영역으로 통합 보안을 제공합니다.
• CipherTrust Data Security Platform과 Data Security Fabric 기반의 DSPM을 통해 암호화·키 관리·토큰화·데이터 활동 모니터링 등 데이터 보호 체계로 확장합니다.
• 전체 리포트는 여기서  다운로드할 수 있습니다.