billions의 봇과 사람 구분 방법

`billions`는 일반적으로 대규모 트래픽이나 사용자 활동을 분석해 봇과 실제 사람을 구분하는 시스템을 의미합니다. 이런 시스템이 사용하는 주요 방법은 다음과 같습니다. | 구분 방법 | 설명 | 예시 | |---|---|---| | **행동 패턴 분석** | 클릭 간격, 마우스 움직임, 스크롤 속도 등 인간이 보이는 자연스러운 불규칙성을 체크합니다. | 인간은 클릭 간격이 일정하지 않지만, 봇은 일정한 간격으로 클릭합니다. | | **캡차·리캡차** | 사용자가 이미지·오디오·퍼즐 등을 풀어야만 통과하도록 하여 자동화된 스크립트를 차단합니다. | “모든 고양이 사진을 선택하세요” 같은 이미지 선택 테스트. | | **브라우저 지문(Fingerprint)** | User‑Agent, 화면 해상도, 플러그인, 타임존 등 브라우저 환경 정보를 수집해 비정상적인 조합을 탐지합니다. | 헤드리스 브라우저(예: Selenium)에서 흔히 나타나는 특이한 지문. | | **IP·네트워크 분석** | 동일 IP에서 짧은 시간에 다수 요청이 발생하거나, VPN·프록시·TOR 등 의심스러운 네트워크를 감지합니다. | 한 IP에서 1분에 500건 이상의 로그인 시도. | | **머신러닝 모델** | 위의 다양한 피처를 학습시켜 정상/비정상 트래픽을 실시간으로 분류합니다. | XGBoost, 딥러닝 기반 모델이 “봇 가능성 92%”와 같이 점수를 출력. | | **행동 히스토리** | 계정 생성 시점, 로그인 빈도, 과거 행동 기록 등을 종합해 비정상적인 패턴을 찾습니다. | 신규 계정이 짧은 시간에 대량 거래를 시도하면 의심. | | **도전‑응답(Challenge‑Response)** | 특정 행동(예: 비정상적인 요청) 시 추가 인증을 요구합니다. | “보안을 위해 전화 인증을 진행해 주세요.” | ### 종합 흐름 1. **초기 필터링** – IP·User‑Agent 등 기본 정보로 의심스러운 트래픽 차단. 2. **실시간 행동 분석** – 클릭·스크롤·입력 속도 등으로 봇 여부 판단. 3. **캡차·추가 인증** – 의심이 확정되면 인간임을 증명하도록 요구. 4. **머신러닝 점수** – 모든 피처를 종합해 최종 점수 산출, 일정 기준 이하이면 차단. ### 왜 이런 방법을 쓰나요? - **정확도 향상**: 단일 방법만으로는 회피가 쉬우므로 여러 레이어를 결합해 회피 비용을 높입니다. - **사용자 경험 유지**: 정상 사용자는 최소한의 방해만 받게 하면서 악성 트래픽만 차단합니다. - **실시간 대응**: 머신러닝 모델을 통해 새로운 봇 패턴도 빠르게 학습·적용할 수 있습니다. 이와 같은 다중 레이어 방식을 통해 `billions`와 같은 대규모 시스템은 인간 사용자와 자동화된 봇을 효과적으로 구분합니다.