스크래핑 방지 기술 TOP 7과 우회 방법

데이터는 오늘날 가장 가치 있는 자산 중 하나이며, 이를 보호하는 것은 기업의 최우선 과제가 되었습니다. 그 결과 웹사이트들은 데이터를 보호하기 위해 고급 안티 스크래핑(반스크래핑) 조치를 시행하고 있습니다. 효과적으로 데이터를 수집하려는 경우, 이러한 안티 스크래핑 기법을 이해하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 널리 사용되는 안티 스크래핑 기법들을 다루고 이를 우회하는 방법에 대해 논의하겠습니다!

스크래핑 방지란 무엇인가?

반스크래핑이란 웹사이트가 무단 데이터 추출을 방지하기 위해 구현하는 일련의 기술과 도구를 의미합니다. 웹사이트는 단일 IP 주소에서 과도한 요청과 같은 비정상적인 패턴을 모니터링하는 등 다양한 방법으로 스크래핑 활동을 탐지합니다.

CAPTCHA 챌린지는 인간 사용자와 자동화된 봇을 구분하기 위해 흔히 사용되는 또 다른 방법입니다. 이는 오늘날 웹사이트가 사용하는 수많은 일반적인 스크래핑 방지 기술 중 일부에 불과합니다. 다음 섹션에서 더 자세히 살펴보겠습니다!

가장 널리 쓰이는 7가지 안티 스크래핑 기법

가장 널리 사용되는 7가지 스크래핑 방지 기술과 이를 극복하는 전략을 살펴보겠습니다.

1. IP 주소 블랙리스트

IP 주소 블랙리스트는 웹사이트가 특정 시간 내에 단일 IP 주소가 보낼 수 있는 요청 수를 제한하기 위해 흔히 사용하는 방법입니다. 이 기술은 너무 많은 요청을 보내는 스크레이퍼를 식별하고 차단하는 데 매우 효과적입니다.

먼저, IP 차단 우회를 위해 실제 IP 주소로 스크래핑하지 않는 것이 좋습니다. 프리미엄 회전 프록시를 통한 IP 회전이 최선의 방법입니다. 이는 요청을 여러 IP에 분산시키기 위해 IP 주소를 자주 변경하여 탐지 및 차단 가능성을 줄이는 방식입니다.

웹 스크래핑을 위한 안정적이고 빠르며 신뢰할 수 있는 프록시가 필요하다면, Bright Data는 다양한 사용 사례에 맞춰 설계된 여러 옵션을 제공합니다. 수백만 개의 주거용 및 데이터센터 프록시 IP를 보유한 Bright Data는 안정적이고 효율적인 프록시 솔루션을 보장합니다.

2. 사용자 에이전트 및 기타 HTTP 헤더 필터링

사용자 에이전트 필터링은 또 다른 일반적인 스크래핑 방지 기술입니다. 웹사이트는 HTTP 헤더의 “User-Agent” 문자열을 분석하여 비인간 트래픽을 구분하고 차단합니다. 스크래퍼는 종종 스크래핑 방지 도구에 의해 쉽게 탐지되는 기본 사용자 에이전트 문자열에 의존합니다.

마찬가지로, 안티 스크래핑 시스템은 요청을 시작한 페이지의 URL을 포함하는 리퍼러 헤더가 포함되지 않은 요청을 차단할 수 있습니다.

Accept-Language, Accept-Encoding, Connection과 같은 다른 헤더는 일반적으로 웹 브라우저에서 전송되지만 스크레이퍼가 포함하는 경우는 드뭅니다. 스크레이퍼는 콘텐츠 검색에 직접적인 영향을 미치지 않기 때문에 이러한 헤더를 종종 무시합니다.

이러한 검사를 우회하려면 인기 있는 브라우저와 기기를 모방한 사용자 에이전트 문자열 목록을 순환하고 위에서 논의한 것과 같은 추가 헤더를 포함할 수 있습니다.

그러나 웹사이트는 요청 패턴이나 IP 주소 평판 같은 다른 행동 지표와 User-Agent 데이터를 교차 참조하여 이에 대응할 수 있습니다. 이 기술은 효과성을 유지하기 위해 User-Agent 문자열 목록을 지속적으로 업데이트해야 하므로 시간이 많이 소요되고 유지 관리가 까다롭습니다.

이러한 복잡성을 피하는 궁극적인 해결책은 Bright Data 웹 스크레이퍼 API를 사용하는 것입니다. 이 차세대 스크레이핑 API는 자동 IP 로테이션, 사용자 에이전트 로테이션, 주거용 프록시 등의 기능으로 봇 방지 기술을 손쉽게 우회합니다. 성공적인 자동화된 요청을 수행하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다!

3. 자바스크립트 챌린지

웹사이트는 자동 스크래핑을 방지하기 위해 자바스크립트 챌린지를 자주 사용합니다. 이러한 챌린지에는 CAPTCHA, 동적 콘텐츠 로딩 및 자바스크립트 실행이 필요한 기타 기술이 포함될 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하려면 Playwright나 Selenium 같은 헤드리스 브라우저를 사용할 수 있습니다. 이 브라우저들은 자바스크립트를 실행하고 실제 사용자처럼 웹 페이지와 상호작용합니다. 그러나 Cloudflare나 Akamai 같은 고급 봇 방지 시스템은 시장에서 가장 까다로운 자바스크립트 문제를 제시합니다. 이러한 문제를 극복하려면 스크레이퍼 작성에 집중하기보다 도구를 조정하는 데 상당한 시간을 투자해야 하는 경우가 많습니다. 그럼에도 Bright Data 스크레이핑 브라우저를 사용하면 이를 우회할 수 있습니다.

스크래핑 브라우저는 웹사이트 잠금 해제 기능을 내장하여 차단 메커니즘을 자동으로 처리합니다. CAPTCHA 해결, 자동 재시도, 적절한 헤더/쿠키 선택, 자바스크립트 렌더링 등 모든 웹사이트 잠금 해제 작업을 백그라운드에서 관리합니다. 또한 스크래핑 브라우저는 Puppeteer, Selenium, Playwright와 원활하게 통합되어 완벽한 헤드리스 브라우저 환경을 제공합니다.

4. CAPTCHA 도전 과제

CAPTCHA는 사용자가 인간임을 확인하기 위해 과제를 완료해야 하는 널리 사용되는 봇 방지 시스템입니다.

이러한 도전 과제는 이미지 내 물체 식별, 퍼즐 풀기, 왜곡된 텍스트 입력 등을 포함할 수 있습니다. CAPTCHA는 자동화된 시스템이 해결하기 어렵도록 설계되어 효과적입니다.

Cloudflare 및 Akamai와 같은 많은 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 서비스는 이제 봇 방지 기능에 CAPTCHA를 통합하고 있습니다. 이는 특히 비정상적인 트래픽 패턴이 감지될 때 웹사이트가 의심스러운 사용자에게 자동으로 CAPTCHA를 표시하는 데 도움이 됩니다.

다행히 이 문제를 해결하기 위해 CAPTCHA 솔버가 개발되었습니다. 시중에는 다양한 CAPTCHA 솔버가 존재하며, 저희는 ‘웹 스크래핑을 위한 최고의 CAPTCHA 솔버 9선’ 기사에서 이를 상세히 다룬 바 있습니다. 속도, 정확도, 가격, 해결 가능한 CAPTCHA 유형, API 통합 여부 등의 요소를 기준으로 검토하여 필요에 가장 적합한 솔버를 선택할 수 있습니다.

제 경험상 Bright Data Web Unlocker는 성공률, 속도, 다양한 CAPTCHA 유형 해결 능력 측면에서 두드러집니다. 자세한 내용은 ‘Web Unlocker를 이용한 CAPTCHA 우회 방법’ 가이드를 참고하세요.

5. 허니팟 트랩

허니팟은 가시적 콘텐츠와 숨겨진 콘텐츠를 구분하지 못하는 단순한 봇을 식별하고 차단하는 간단하면서도 효과적인 방법입니다. 이러한 함정은 인간 사용자에게는 보이지 않지만 봇이 감지할 수 있는 숨겨진 링크나 양식을 포함하는 경우가 많습니다. 스크레이퍼가 허니팟과 상호작용하면 안티 스크래핑 시스템이 작동하여 스크레이퍼를 차단합니다.

허니팟을 피하려면 스크레이퍼는 웹 페이지의 HTML 구조를 세심하게 분석하고 "display: none" 이나 "visibility: hidden"과 같은 속성을 가진 요소처럼 인간 사용자에게 보이지 않는 요소와의 상호작용을 피해야 합니다. 또 다른 전략은 프록시를 순환시키는 것으로, 한 프록시 서버 IP 주소가 허니팟에 걸려 차단되더라도 다른 프록시를 통해 계속 연결할 수 있습니다.

6. 행동 분석

행동 분석은 시간 경과에 따른 사용자 행동을 모니터링하여 자동화된 스크래핑을 나타내는 패턴을 탐지하는 것을 포함합니다. 봇은 규칙적인 간격으로 요청을 보내거나, 비정상적인 탐색 경로를 따르거나, 특정 순서로 페이지를 접근하는 등 예측 가능하고 반복적인 행동을 보입니다. 웹사이트는 또한 세션 길이, 마우스 움직임, 상호작용 타이밍 등의 요소를 분석하여 비인간적 활동을 식별합니다.

고급 봇 방지 시스템은 머신 러닝을 활용하여 새로운 스크래핑 기법에 대응합니다. 방대한 사용자 상호작용 데이터셋으로 모델을 훈련시킴으로써, 이러한 시스템은 인간과 봇의 행동을 더 정확하게 구분할 수 있습니다. 이러한 적응형 접근 방식은 머신 러닝 알고리즘이 진화하는 봇 전략에 대응하여 발전할 수 있도록 합니다.

이러한 시스템을 우회하는 것은 어려울 수 있으며, 대응하려면 고급 스크래핑 방지 서비스가 필요할 것입니다. Web Unlocker는 AI와 머신 러닝 기반의 고급 솔루션으로, 이러한 차단 장벽을 극복하고 우회하도록 설계되었습니다. 머신 러닝을 활용해 사이트 방어 체계를 우회하는 최적의 방법을 결정하고, 훈련된 알고리즘을 통해 맞춤형 지문 구성을 적용합니다.

7. 브라우저 지문 인식

브라우저 지문 인식은 웹사이트가 화면 해상도, 운영 체제, 언어, 시간대, 설치된 확장 프로그램, 글꼴 등 브라우저 정보를 수집하는 기술입니다. 이러한 세부 정보를 결합하여 웹사이트는 스크레이퍼를 추적하고 차단하는 데 사용할 수 있는 기기 고유 식별자를 생성할 수 있습니다. 브라우저 지문 인식을 피하려면 이러한 특성을 무작위화하여 웹사이트가 일관된 지문을 생성하기 어렵게 만들 수 있습니다. 이를 위해 IP 주소를 자주 변경하고, 다양한 요청 헤더(다양한 User-Agent 포함)를 사용하며, 헤드리스 브라우저를 설정하여 다양한 화면 크기, 해상도 및 글꼴을 사용하도록 할 수 있습니다.

이러한 방법들은 일부 경우에 효과적일 수 있지만, 위험과 한계가 따릅니다. 시간과 노력을 절약하고 원활한 스크래핑 작업을 보장하려면, 이러한 문제를 효율적으로 처리하도록 특별히 설계된 Bright Data Web Unlocker나 Scraping Browser와 같은 도구 사용을 고려해 보십시오.