Cernosh: 하드웨어 없는 운동 제어 분석 기반 인간 검증 SDK

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핵심 요약

Cernosh는 하드웨어 없이 미로 상호작용의 운동 제어 분석을 통해 인간을 검증하는 오픈 소스 TypeScript SDK이다. 이 시스템은 클라이언트 신호에 따른 가변 난이도의 Proof of Work와 Growing Tree 알고리즘 기반의 미로 생성을 결합한다. 사용자의 포인터 이벤트에서 12가지 행동 특징을 추출하여 서버 측에서 검증하며, Stroop 간섭 효과를 활용해 인지적 반응을 측정한다. 최종적으로 ECDSA 서명 바인딩과 기기 식별자 기반의 평판 점수를 통해 신뢰성을 확보한다.

배경

TypeScript 기초, React 프레임워크 이해, 웹 보안 기본 지식

대상 독자

웹 보안 및 봇 탐지 시스템을 구축하려는 프론트엔드/풀스택 개발자

의미 / 영향

기존의 이미지 인식 기반 캡차를 대체할 수 있는 새로운 행동 분석 기반 검증 모델을 제시한다. 특히 인지적 간섭(Stroop)과 물리적 궤적 분석을 결합하여 AI 기반 봇의 우회 시도를 효과적으로 차단할 수 있는 가능성을 보여준다.

섹션별 상세

기존 캡차의 불편함을 해결하기 위해 미로 찾기 상호작용을 통한 행동 분석 검증 방식을 도입했다. 사용자가 미로를 해결하는 동안 발생하는 원시 포인터 이벤트를 60Hz로 리샘플링하여 속도 표준 편차와 경로 효율성 등 12가지 행동 특징을 추출한다. 이를 통해 하드웨어 장치 없이도 인간과 봇을 정교하게 구분한다.

보안 강화를 위해 SHA-256 해시 프리픽스를 활용한 Proof of Work와 동적 미로 생성 알고리즘을 사용한다. Growing Tree 알고리즘으로 생성된 미로는 서버에서 시드(seed)를 통해 재생성되어 무신뢰 검증(trustless validation)이 가능하다. 클라이언트 신호에 따라 PoW 난이도를 조절하여 자동화된 공격을 효과적으로 차단한다.

인지 심리학 모델인 Stroop 효과를 검증 프로세스에 통합하여 봇의 우회를 방지한다. 미로의 결정 지점에서 색상-단어 간섭(Stroop probes)을 발생시키고, 서버는 이벤트 스트림에서 이로 인한 타이밍 변화를 도출한다. 이는 단순한 물리적 움직임을 넘어 인간 특유의 인지적 반응 지연을 확인하는 강력한 수단이 된다.

검증 결과의 무결성을 보장하기 위해 ECDSA P-256 임시 키쌍을 사용한 시그니처 바인딩을 적용한다. 챌린지 발행 시 공개 키를 바인딩하고 제출 시 이를 검증하여 요청의 위변조를 방지한다. 또한 기기 식별자별로 지수 이동 평균(EMA) 신뢰 점수를 관리하여 세션 간 행동 일관성을 평가한다.

실무 Takeaway

하드웨어 의존성 없이 브라우저의 포인터 이벤트 분석만으로 고도의 봇 탐지 시스템을 구축할 수 있다.
PoW와 행동 분석, 인지 테스트를 결합한 다층 방어 체계를 통해 단순 매크로부터 고도화된 봇까지 대응 가능하다.
오픈 소스 TypeScript SDK를 활용해 React 환경에서 간편하게 서버 측 검증 로직을 통합할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubCernosh GitHub

DemoCernosh Demo

API DocsCernosh Docs