이 글에서는 TLS 지문 인식에 관한 모든 것과 웹 데이터 수집, 차단 해제 솔루션, 프록시 서비스를 제공하는 기업인 Bright Data가 이를 활용하여 프록시를 숨기고 웹 스크래핑을 향상시키는 방법을 알아봅니다.
TLS 핑거프린팅 이해하기
TLS는 웹 클라이언트와 서버 간 연결을 보호하기 위해 컴퓨터 네트워크에서 널리 사용되는 암호화 프로토콜입니다. 인터넷에서 보안 웹사이트를 탐색하고 통신할 때, 이 과정은 TLS 핸드셰이크로 시작됩니다:
웹 브라우저나 클라이언트는 서버의 확인이 필요한 연결 요청으로 시작합니다. TLS 핸드셰이크는 클라이언트가 웹사이트 서버에 ClientHello 메시지를 전송하면서 시작됩니다. 이 메시지에는 지원되는 암호화 스위트, 확장 기능, TLS 버전 등 웹 브라우저의 기능과 선호도에 대한 정보가 포함됩니다. 웹사이트 서버는 이 메시지를 수신한 후 ClientHello 메시지의 암호 모음 목록을 서버가 지원하는 암호 목록과 비교합니다. 그런 다음 서버는 자체 TLS 프로토콜, 선택된 암호 모음, 서버의 공개 암호화 키가 포함된 보안 인증서를 포함한 자체 Hello 메시지로 응답합니다.
클라이언트는 서버의 보안 인증서를 발급한 인증 기관(CA)을 통해 검증한 후, 웹 서버의 공개 키로 암호화된 프리마스터 시크릿 키를 응답으로 보냅니다. 서버는 프리마스터 시크릿을 복호화하고, 클라이언트와 서버 양측이 세션 키를 생성하여 웹 브라우징을 위한 안전한 연결을 구축합니다. 예를 들어, https://brightdata.com/을 열 때 전송되는 TLS 인증서는 다음과 같습니다:
각 웹 브라우저 또는 클라이언트는 지원되는 암호화 모음(cipher suite)과 확장 기능의 고유한 조합을 가진 서로 다른 TLS 라이브러리를 사용합니다. 예를 들어, 파이어폭스는 네트워크 보안 서비스(NSS) 라이브러리를 사용합니다; 크롬은 구글이 만든 오픈소스 TLS 라이브러리인 보링SSL(BoringSSL)을 사용합니다; 파이썬은 오픈SSL(OpenSSL) 라이브러리를 사용합니다; 사파리는 애플의 맞춤형 TLS 구현체인 시큐어 트랜스포트(Secure Transport)를 사용합니다; 마이크로소프트 엣지는 Schannel을 사용합니다.
클라이언트의 Hello 메시지 정보를 활용하여 TLS 지문을 계산하고 다양한 웹 브라우저의 예상 TLS 라이브러리 구성과 비교할 수 있습니다:
이 지문은 클라이언트, 웹 브라우저 및 운영 체제를 식별하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 사용자 헤더가 TLS 지문과 일치하지 않을 때 비정상적인 요청을 모니터링하는 데도 사용됩니다.
TLS 지문 인식과 프록시 익명성
TLS 지문 인식은 웹 기업 및 기관들이 웹 트래픽을 효과적으로 통제하고 보호하기 위해 지속적으로 시도하는 방법 중 하나입니다. 이는 봇, 웹 클라이언트, 특정 지역 전체가 데이터나 콘텐츠에 접근하는 것을 제한하는 것을 목표로 합니다. TLS 지문 인식은 사용자 에이전트 정보가 숨겨져 있더라도 다른 핸드셰이크 매개변수를 기반으로 기본 클라이언트 특성을 식별하는 데 여전히 사용될 수 있으므로, 단순히 IP 주소를 가리거나 프록시를 변경하거나 스트리핑하거나 사용자 에이전트 헤더를 수정하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 각 연결 시도는 수많은 TLS 지문과 대조되어 비정상적인 트래픽으로 분류될 수 있습니다.
TLS 지문 인식은 웹 트래픽에 대한 유효한 보안 조치이지만 그 효과는 절대적이지 않습니다. TLS 지문 인식 기술을 활용한 봇 방지 조치를 도입하는 조직이 늘어남에 따라, 이를 우회하는 새로운 방법들도 지속적으로 개발되고 있습니다.
프록시 서비스는 종종 탐지나 차단을 피하기 위해 사용자 트래픽을 정상 트래픽과 혼합하는 것을 목표로 합니다. TLS 지문 측정법을 고려하여 Bright Data와 같은 일부 프록시 서비스는 널리 사용되는 클라이언트나 애플리케이션의 TLS 지문을 모방하는 프록시를 제공하여 프록시 트래픽이 실제 연결과 유사하게 보이도록 하여 익명성을 강화합니다.
Bright Data는 웹 스크래핑 API의 구성 요소로 TLS 지문인식 기술을 활용합니다. 실제 클라이언트의 웹 트래픽을 모방한 TLS 지문을 통해 Bright Data 제품은 웹 활동이 웹 리소스에 접근하는 일반 사용자와 구분되지 않도록 보장합니다. 일관된 성공률을 자랑하며, Bright Data 팀이 지속적으로 업데이트하여 높은 성능을 유지합니다. 또한 Bright Data의 주거용 프록시는 실제 거주 인터넷 사용자를 기반으로 하여 지역별 제한을 우회할 수 있게 합니다.
TLS 지문 인식과 웹 스크래핑
웹 기업을 위한 웹 트래픽 제어 및 보안과 프록시 서비스 사용자의 익명성 강화라는 이중 역할 외에도, TLS 지문 인식은 조직이 웹 트래픽을 분석하고 탐색하는 새로운 시각을 제공합니다.
TLS 지문 분석을 통해 새로운 웹 트래픽 패턴을 식별하고 실제 트래픽과 인공 트래픽으로 분류할 수 있습니다. 웹 스크레이퍼나 봇의 반복 요청은 TLS 지문을 통해 식별되어 웹사이트 접근이 제한될 수 있습니다. 또한 TLS 지문과 기기 클래스(OS, 브라우저 이름 또는 버전)의 불일치로 나타나는 봇 트래픽은 쉽게 의심스러운 것으로 식별됩니다. 예를 들어, 웹 스크레이퍼가 파이어폭스 클라이언트에 속하는 브라우저 헤더를 투사할 수 있지만, 해당 요청에는 파이어폭스 브라우저가 일반적으로 가지는 TLS 지문과 일치하지 않을 수 있습니다.
이 보안 기능을 강화하기 위해, 안티 스크래핑 서비스는 포괄적인 TLS 지문 모음을 수집하고 이러한 목록을 활용하여 일반적인 브라우저 유사 TLS 서명을 식별하고 일반적인 웹 스크래핑 지문을 블랙리스트에 등록합니다. 또한, 안티 스크래핑 조치에 TLS 지문을 구현함에 따라 Bright Data와 같은 데이터 수집 플랫폼도 TLS 지문 모음을 유지하며, 실제 웹 사용자의 이러한 지문을 활용하여 진정한 웹 트래픽을 보다 효과적으로 모방합니다.
Bright Data는 대상 웹사이트를 탐색하고 트래픽 제한을 위해 사용하는 특정 지문 기술을 분석하여 TLS 지문 기술을 활용합니다. Bright Data는 또한 웹 스크레이퍼 API, 스크레이핑 브라우저 및 웹 언락커를 제공합니다. Bright Data 웹 언락커는 대상 웹사이트의 탐지 및 제한을 회피하는 복합 솔루션으로, 가장 정교한 대상 웹사이트에서도 99%의 성공률을 보장합니다. 선택한 웹사이트에 대한 지속적인 접근을 위해 프록시 관리 및 자바스크립트 렌더링 기능을 제공합니다. 웹 언락커는 또한 CAPTCHA 해결, IP 로테이션, 요청 재시도, 쿠키 및 지문 관리를 처리하여 웹사이트 차단 기술을 실시간으로 우회할 수 있게 합니다.
TLS 지문 인식 및 데이터 전송
마지막으로 TLS 지문 인식은 사용자 클라이언트를 식별하는 빠르고 효과적인 방법입니다. CAPTCHA, 로그인/인증 양식, 심층 패킷 검사(DPI)와 같은 보안 검사 및 제한과 비교할 때 비침습적이며 통신을 방해하지 않습니다. TLS 지문 인식을 보안 검사로 사용할 경우, 웹 연결은 데이터 전송을 처리하고 암호 해독 없이도 데이터를 처리합니다.
많은 웹사이트는 더 제한적인 보안 조치를 실행하기 전에 TLS 지문 인식, IP 주소, 사용자 행동 분석과 같은 비침습적 검사를 활용합니다. 웹 트래픽 보안을 위해 유효한 TLS 지문을 생성하는 것은 침습적 검사 및 데이터 전송 제한을 피하는 좋은 방법입니다.
Bright Data는 네트워크 수준에서 맞춤형 TLS 핸드셰이크를 생성하고 사용자 에이전트 헤더 및 기타 웹 트래픽 매개변수를 동적으로 생성하여 실제 브라우저 요청을 모방함으로써 원활한 데이터 전송을 보장합니다. Bright Data 웹 언락커는 지문 인식, 헤더, 에뮬레이션을 지능적으로 처리하여 웹사이트 접근 및 데이터 전송을 최적화함으로써 효율적이고 방해받지 않는 데이터 수집을 보장합니다.
결론
TLS 지문 인식은 웹 스크래핑과 반스크래핑 조직 모두에 활용 가능한 다목적 도구입니다. 이를 통해 조직은 웹 트래픽 패턴 분석을 강화하고 잠재적 악성 활동을 더 효과적으로 식별할 수 있습니다. 또한 데이터 수집에 주력하는 기업은 TLS 지문을 활용해 대상 웹사이트 트래픽에 원활히 통합되어 프록시 익명성과 웹 스크래핑 효율을 높일 수 있습니다.
Bright Data의 Web Unlocker, Scraping Browser 및 Web Scraper API는 TLS 지문 인식의 실제 적용 사례로, 익명성과 웹 스크래핑에 대한 이점을 보여줍니다. Bright Data는 자동화된 지문 인식 모방 기술을 활용하여 지역 제한 콘텐츠를 해제하고 온라인 리소스에 대한 익명 접근을 제공합니다. Bright Data 주거용 프록시 네트워크는 실제 사용자의 일반적인 TLS 지문을 모방하여 스크래핑 효율성과 신뢰성을 향상시킵니다. 이를 통해 사용자는 탐지 및 반스크래핑 조치를 피하면서 빠르고 안전하게 브라우징할 수 있습니다.
