전자상거래 사이트는 가짜 주문을 막기 위해 어떻게 봇을 탐지할까?

“가짜 주문”이라는 용어는 특히 전자상거래 업계에서 대부분 사람들에게 낯설지 않습니다. 가짜 주문은 오랫동안 판매자들에게 큰 도전 과제였습니다. 매출을 올리거나 긍정적인 리뷰를 늘리거나 프로모션 보상을 얻기 위해 일부 불성실한 사용자들이 자동화 도구나 스크립트를 사용해 실제 사용자 활동을 흉내 내며 대량의 허위 주문을 생성합니다.

이는 판매자의 데이터 통계를 왜곡할 뿐만 아니라 시장 질서를 교란하고 실제 고객에게 나쁜 사용자 경험을 초래합니다. 그 결과, 안티 가짜 주문 웹사이트는 봇 탐지에 점점 더 많은 비중을 두고 있습니다.

그렇다면 안티 가짜 주문 웹사이트는 어떻게 효과적인 봇 탐지를 구현할 수 있을까요? 이 글에서는 이에 대한 상세한 분석을 제공합니다.

봇 탐지란 무엇인가?

이름 그대로, 봇 탐지는 웹사이트 방문이나 주문 행위가 실제 사용자에 의해 수행된 것인지, 아니면 자동화 도구나 스크립트에 의해 이루어진 것인지를 기술적으로 식별하는 과정입니다. 현대의 봇은 점점 더 정교해져 마우스 클릭, 스크롤, 키 입력 등을 시뮬레이션할 수 있습니다. 적절한 탐지 메커니즘이 없다면, 봇과 사람을 구분하기가 매우 어려울 수 있습니다.

일반적인 탐지 방법은 다음과 같습니다:

1. 브라우저 지문 및 플러그인 데이터

브라우저 지문에는 운영체제, 브라우저 유형, 폰트, Canvas 렌더링, WebRTC 상태 등과 같은 정보가 포함됩니다. 이러한 속성을 분석하여 브라우징 환경이 자동화 도구에 의해 제어되고 있는지 여부를 탐지할 수 있습니다.

2. 사용자 행동 분석

이는 클릭, 스크롤, 입력과 같은 페이지 상의 사용자 상호작용을 분석하는 것을 포함합니다. 실제 사용자 행동에는 보통 무작위성이나 약간의 지연이 포함되지만, 봇은 연속적인 작업을 매우 빠른 속도로 수행하는 경우가 많습니다.

3. IP 및 네트워크 특성 분석

IP 주소, 위치 정보, 접속 빈도, 요청 패턴을 모니터링함으로써 비정상적인 행동을 식별할 수 있습니다.

안티 가짜 주문 웹사이트는 어떻게 봇 탐지를 처리할까?

전자상거래 플랫폼과 안티 가짜 주문 웹사이트에게 봇 탐지는 단순히 비정상적인 접속을 찾아내는 것이 아니라, 비즈니스 시나리오에 맞춘 대응 조치를 취하는 것도 중요합니다. 예를 들어:

1. 다층 검증 메커니즘

프론트엔드 행동 분석 외에도 백엔드 검증을 추가할 수 있습니다. 예를 들어:

• 의심스러운 행동에 대해 CAPTCHA 챌린지를 실행

• 동일한 IP 주소나 계정에서의 다중 주문 제한

다층 보호를 통해 플랫폼은 실제 사용자 경험을 방해하지 않고도 가짜 주문 위험을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

2. 전문적인 봇 탐지 도구 사용

시장에는 많은 봇 탐지 솔루션이 있으며, 예를 들어 ToDetect는 브라우저 지문, JavaScript 실행, WebRTC 상태, Canvas 렌더링 등 속성을 분석하여 브라우징 환경이 자동화 제어 하에 있는지를 판단합니다.

결론

안티 가짜 주문 웹사이트에게 봇 탐지는 단순한 기술적 과제가 아니라, 플랫폼의 공정성을 보장하고 사용자 경험을 향상시키기 위한 중요한 조치입니다. 행동 분석, 브라우저 지문, IP/네트워크 분석과 같은 방법을 결합하면 플랫폼은 사기 행위를 효과적으로 탐지하고 교정 조치를 취할 수 있습니다.

빠르게 안티 가짜 주문 보호를 구현하고 싶다면 ToDetect 봇 탐지 기능을 활용할 수도 있습니다. 이 탐지 시스템은 브라우저나 스크립트에서 자동화 활동이 존재하는지를 식별할 수 있습니다. 브라우저 지문, JavaScript 실행, WebRTC 상태, Canvas 렌더링, navigator 객체, 플러그인 데이터 등을 분석하여 브라우징 환경이 자동화 도구에 의해 제어되는지, 실제 사용자인지를 판별할 수 있습니다.

현재 Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA, hCaptcha와 같은 주류 봇 탐지 및 사용자 검증 시스템 또한 유사한 메커니즘을 통합하여, 추가 사용자 행동을 요구하지 않고도 암묵적인 평가를 수행합니다.