LLM 행동 분석
파인튜닝된 언어 모델이 탐색 리듬, 체류 시간, 상호작용 엔트로피 등 세션의 행동 시퀀스를 보안 분석가처럼 평가합니다. 단, 머신 스케일로.
오늘날의 봇은 브라우저를 흉내 내고, 레지덴셜 IP를 돌려 쓰며, CAPTCHA까지 풀어냅니다. Phylaxa는 시그니처가 아닌 행동을 추론하는 탐지 스택으로 맞섭니다.
파인튜닝된 언어 모델이 탐색 리듬, 체류 시간, 상호작용 엔트로피 등 세션의 행동 시퀀스를 보안 분석가처럼 평가합니다. 단, 머신 스케일로.
TLS, HTTP/2, 캔버스, 런타임 행동에 걸친 300개 이상의 패시브 시그널로 에뮬레이터, 헤드리스 프레임워크, 리플레이된 세션을 식별합니다. 침입형 스크립트는 쓰지 않습니다.
정상 사용자는 퍼즐을 볼 일이 없습니다. 위험도는 백그라운드에서 조용히 스코어링되므로 전환율은 그대로 지키면서 자동화 트래픽만 걸러냅니다.
모든 요청에 엣지에서 5ms 미만으로 0–100 위험 판정이 내려지고, 허용·모니터링·스로틀링·차단 조치가 인라인으로 즉시 적용됩니다.
탐지 모델은 네트워크 전체에서 관측된 공격 트래픽으로 계속 재학습됩니다. 봇 운영자가 전술을 바꿔도 격차는 금방 좁혀집니다.
서드파티 쿠키도, 크로스 사이트 추적도 없습니다. 지역별 데이터 레지던시와 GDPR/CCPA에 부합하는 처리가 기본값입니다.
최상위 봇 방어 플랫폼에 기대하는 모든 것을, 첫날부터 LLM 네이티브로 구축했습니다.
탐지가 엣지에서 인라인으로 작동할 때 달라지는 것들입니다.
글로벌 항공사
로그인 트래픽의 92%가 크리덴셜 스터핑 봇이었습니다.
대형 이커머스 플랫폼
13일간 이어진 스크래핑 공격으로 8,000만 건의 요청이 들어왔지만, 전부 엣지에서 흡수해 냈습니다.
스트릿웨어 리테일러
스캘퍼 봇이 모든 한정 발매를 노렸습니다.
대표적인 고객 배포 사례를 익명화한 결과입니다.
Phylaxa가 봇을 탐지하고, 배포되고, 사용자 프라이버시를 지키는 방식에 대한 명쾌한 답변입니다.
Phylaxa는 AI 네이티브 봇 관리 플랫폼입니다. CAPTCHA 대신 대규모 언어 모델 기반 행동 분석으로 웹사이트, 모바일 앱, API를 웹 스크래핑, 크리덴셜 스터핑, 계정 탈취, 가짜 계정 생성 같은 자동화된 악용으로부터 보호합니다.
Phylaxa는 모든 세션을 사용자 모르게 스코어링합니다. 세션 행동을 추론하는 파인튜닝된 언어 모델에 디바이스·네트워크·TLS 영역의 패시브 시그널 300여 개를 결합합니다. 사람은 퍼즐 없이 그대로 통과하고, 자동화 트래픽에는 스로틀링, 챌린지, 차단 조치가 적용됩니다.
대부분의 팀은 한 시간 안에 Phylaxa 배포를 마칩니다. 주요 CDN·클우드 플랫폼용 엣지 커넥터는 물론, 가벼운 서버 SDK와 JavaScript 에이전트도 제공합니다. 모니터 모드로 평가하는 동안에는 DNS 변경이나 트래픽 경로 변경이 필요 없습니다.
엣지에서 인라인 스코어링 지연 시간의 중앙값은 5밀리초 미만입니다. Phylaxa는 글로벌 애니캐스트 네트워크 위에서 동작하기 때문에 사용자와 가까운 곳에서 판정이 이뤄지고, 오리진까지 네트워크 홉이 추가되지 않습니다.
예. Phylaxa는 설계부터 프라이버시를 최우선으로 합니다. 서드파티 쿠키와 크로스 사이트 추적을 쓰지 않고, 지역별 데이터 레지던시를 지원하며, 탐지에 꼭 필요한 시그널만 처리합니다. 데이터 처리 계약서와 감사 문서는 NDA 체결 후 제공됩니다.
기존 솔루션은 정적 규칙, IP 평판, JavaScript 챌린지에 의존하지만, 최신 봇은 이런 방어를 점점 더 쉽게 우회합니다. Phylaxa는 규칙 튜닝 대신 지속적으로 재학습되는 LLM 탐지 엔진을 씁니다. 수동 시그니처 업데이트 없이도 새로운 공격 전술에 스스로 적응합니다.