기존의 사기 방지는 끝없는 두더지 잡기 게임과 같습니다. Stytch는 신호 수집, 의사 결정, 시행, 분석/피드백의 4단계 프레임워크를 도입했습니다. 이 프레임워크는 사용자 활동 데이터를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리고, 보안 조치를 시행하며, 탐지를 반복적으로 개선합니다. 이 글에서는 고급 자격 증명 스터핑 공격을 예로 들어, 디바이스 지문이 신호 수집과 의사 결정을 어떻게 향상시키는지 보여줍니다. Stytch의 디바이스 지문은 신호 수집과 의사 결정에 중점을 두고, '블랙박스' 접근 방식을 피하며, 사용자에게 유연한 시행 제어를 제공하여 사기 방지 분야에서 신뢰할 수 있는 파트너 역할을 합니다.
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LLM 기반 에이전트는 지칠 줄 모르는 주니어 개발자가 되어가고 있습니다. API 문서를 읽고, 요청을 보내고, 오류를 파악하고, 성공할 때까지 반복합니다. 그러나 API 개발자 경험(DX)은 매우 중요합니다. 문서가 부족하거나 오류 메시지가 모호하여 에이전트가 중단되면 인간 개발자도 동일한 문제에 직면할 가능성이 높습니다. API 문서 개선, 명확하고 자세한 오류 메시지 제공, 일관성 유지 관리를 통해 DX가 크게 향상되고 에이전트 효율성이 높아집니다. 이는 인간 개발자에게도 도움이 되며, 에이전트를 자동화된 테스터로 사용하여 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.
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OpenAI의 Operator와 같은 AI 에이전트 도구는 실제 사용자의 행동을 모방하여 UX를 향상시킬 수 있지만, 악용될 가능성도 있습니다. 기존의 봇 탐지 방법(CAPTCHA, IP 차단, 사용자 에이전트 필터링)은 실제 IP 주소, 사용자 에이전트, 마우스 동작을 시뮬레이션하는 최신 AI 에이전트에는 효과적이지 않습니다. OpenAI와 BrowserBase의 에이전트는 클라우드 데이터센터에서 작동하기 때문에 탐지가 용이하지만, Anthropic의 에이전트는 로컬에서 작동할 수 있으므로 탐지가 어렵습니다. Reddit과 YouTube 등 일부 사이트는 AI 에이전트 트래픽을 차단하고 있지만, 많은 사이트는 아직 효과적인 탐지 메커니즘을 갖추지 못하고 있어 악의적인 공격의 기회를 만들어냅니다. 미래의 탐지는 머신러닝 기반 브라우저 "거짓말 탐지기"에 의존하게 될 것입니다.
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ChatGPT와 같은 AI 에이전트는 앱과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 글은 사용자 경험(UX)에만 초점을 맞추는 것이 아니라 에이전트 경험(AX)에 중점을 두어야 한다고 주장합니다. 즉, 기계가 데이터에 액세스하고 작업을 실행하는 방식이 안전하고 투명하며 사용자의 동의를 얻은 것이어야 함을 강조합니다. 안전하고 제어된 에이전트 액세스를 위한 핵심으로 OAuth가 제시됩니다. OAuth는 세분화된 권한과 취소 기능을 제공합니다. 훌륭한 AX를 위한 주요 요소에는 깔끔한 API, 쉬운 온보딩, 마찰 없는 에이전트 작업, 계층적 인증 등이 포함됩니다. 이 글은 경쟁 우위를 유지하기 위해 모든 앱이 OAuth 제공업체가 되어야 한다고 결론짓습니다.
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