Tencent IP를 악용한 Thinkbot의 만행과 진화하는 봇 트래픽 방어 전략

핵심 기술: 본 콘텐츠는 'Thinkbot'이라는 웹봇이 Tencent의 광범위한 IP 대역을 이용해 robots.txt를 무시하고 무분별한 크롤링을 감행하는 사례를 분석하며, 이에 대한 효과적인 방어 전략을 논합니다.

기술적 세부사항:
* 악성 봇 식별: Thinkbot은 불성실한 User-Agent 문자열과 robots.txt 무시 등 악의적인 행태를 보이며, 수십 개의 IP와 네트워크 블록을 사용하여 단일 IP 차단을 무력화합니다.
* Tencent IP 활용: 봇이 사용하는 41개의 네트워크 블록이 모두 Tencent 소유로 확인되었으며, 이는 Great Firewall과의 연관성 및 비용 전가 가능성에 대한 의혹을 제기합니다.
* 방어 전략:
* 74개의 IP 주소 및 41개의 네트워크 블록 차단 규칙 추가 (총 47만 개 이상 IP 포함).
* robots.txt를 준수하지 않는 봇에 대한 대응으로 Disallow / 처리, 타임아웃 시 TCP 연결 끊기 등.
* 정상적인 봇과의 구분 없이 악의적 활동 패턴을 기반으로 한 차단 (예: notbot 쿼리 문자열, referrer 없는 요청 차단).
* MSIE 3.0, HP-UX 등 사용 빈도 낮은 UA 서브스트링 차단 후 403 로그 분석.
* GEMINI 스펙을 참고하여 요청 URL 내 fragment 및 쿼리 파라미터 차단.
* 커뮤니티 기반 화이트리스트 (Open Source Project GoodBots) 활용.
* Cloudflare WAF, Crowdsec, Modsecurity CRS 등 상용 및 오픈소스 솔루션 연동.
* 근본적인 문제: robots.txt의 법적 강제력 부재, 봇 개발자의 규칙 무시, IP 기반 차단의 한계, 정직한 봇과 악성 봇의 구별 어려움 등이 지적됩니다.

개발 임팩트:
* 악성 봇 트래픽으로 인한 서버 부하 감소 및 성능 개선.
* 웹사이트 보안 강화 및 무단 데이터 수집 방지.
* 인터넷 생태계 전반의 신뢰도 저하 문제에 대한 인식 제고.
* 적응형이고 다층적인 봇 차단 전략의 필요성 강조.

커뮤니티 반응:
* robots.txt를 준수하려는 노력 자체를 높이 평가하지만, 현실적인 한계와 역효과에 대한 논의가 활발합니다.
* 봇 트래픽 심각성에 대한 인식 차이가 존재하며, 실제 피해 경험이 없는 경우 과도한 집착으로 보기도 합니다.
* IP 기반 차단의 비효율성과 주거지 IP 차단의 위험성이 지적됩니다.
* 근본적인 해결책으로 마이크로페이먼트, 실명 인증 등 다양한 아이디어가 제시되지만 구현의 어려움이 따릅니다.
* 단순한 깃발 뺏기 게임보다는 빠른 웹 제품 개발이 최선이라는 의견도 있습니다.