--- title: 사기 방지 — 개요 --- # 사기 방지 **사기 방지**는 사이트, 앱, 페이지로의 각 방문이 실제 사람인지, 아니면 자동화되었거나 무효이거나 그 밖의 사기성 트래픽인지를 알려줍니다. 모든 방문에 명확한 판정을 부여하여, 봇과 무효 트래픽, 악용 행위가 비용을 초래하기 전에 — 그 트래픽이 어디에 나타나든 — 식별하고 대응할 수 있게 합니다. 사기는 하나의 문제가 아닙니다. 예산을 갉아먹는 봇, 수치를 부풀리는 무효 트래픽, 콘텐츠를 긁어가는 스크레이퍼, 가입을 양산하는 스크립트, 커뮤니티를 가득 메우는 가짜 계정이 모두 사기입니다. 사기 방지는 이 모든 것을 아우르는 하나의 우산입니다. **방문당 하나의 판정, 하나의 연동, 다양한 사용 사례.** ## 사용 사례 이들은 모두 같은 제품입니다. 오늘 필요한 보호를 선택하고 성장하면서 더 추가하면 됩니다. 당신이 대응하는 판정은 그 모든 사용 사례에서 동일합니다. - **가짜 및 무효 트래픽(IVT)** — 자동화된 비인간 트래픽을 페이지와 퍼널에서 차단하여, 지표가 실제 의도와 실제 방문자를 반영하도록 합니다. - **스크래핑 방지** — 콘텐츠, 가격, 데이터를 자동화된 수집으로부터 보호하여, 게시한 가치가 당신의 것으로 남도록 합니다. - **계정 보호** — 가짜 등록과 악용성 자동화로부터 가입과 로그인을 지켜, 계정이 실제 사람의 것이 되도록 합니다. - **콘텐츠 보호** — 스팸, 가짜 계정, 자동화된 악용을 콘텐츠 및 소셜 플랫폼에서 차단하여, 커뮤니티가 진정성 있고 신뢰할 수 있게 유지되도록 합니다. ::: tip 하나의 연동, 모든 시나리오 위의 모든 사용 사례는 **같은 구성 요소** 위에서 동작합니다 — SDK, 판정, 그리고 Data API. 이 모든 경우에서 사기 방지는 한 가지 일을 합니다. 각 방문에 **사람 / 봇 판정**을 부여하는 것입니다. 시나리오마다 달라지는 것은 오직 그 판정을 손에 넣은 뒤 **그것으로 무엇을 하는가**뿐입니다 — 퍼널에서 제외하거나, 가입을 차단하거나, 스크레이퍼를 떨궈내거나. ::: ## 동작 원리 개요 사기 방지는 각 방문을 **고급 위험 모델**로 평가하여 단일하고 다루기 쉬운 **판정**을 반환합니다. 그 방문이 봇일 가능성이 높은지, 얼마나 의심스러운지, 그리고 그에 대해 무엇을 하기를 권장하는지를 알려줍니다. 연동은 두 계층으로 이루어집니다. 1. **SDK** — 현재 방문에 대한 판정을 요청하고 콜백을 통해 코드로 전달하는, 페이지에 넣는 작은 스크립트. [Web SDK](./web-sdk)를 참조하세요. 2. **Data API** — 보고 및 대조를 위해 판정을 가져오고, 통계를 집계하고, 데이터를 내보내는 서버 측 API. [Data API](./data-api)를 참조하세요. 판정 필드(`is_bot`, `score`, `level`, `action`, …)와 각각에 대응하는 방법은 [Verdict Reference](./verdict-reference)에 문서화되어 있습니다. ::: info 하나의 판정, 내부 노출 없음 SDK와 API는 최종 판정만 반환하며, 내부 점수 산정 세부 정보는 반환하지 않습니다. 이는 탐지 모델이 우리 측에서 유지·개선되는 동안 당신의 연동을 단순하고 안정적으로 유지하므로, 시그니처 업데이트를 추적할 필요가 전혀 없습니다. ::: ## 시나리오 가이드 위의 핵심 연동은 어디서나 동일합니다. 일부 시나리오는 그 위에 몇 가지 특이 사항을 추가합니다 — 해당 시나리오에만 필요한 추가 단계, 관례, 필드 등. 이런 내용은 전용 가이드에 담겨 있습니다. - [광고 사기](./scenarios/ad-fraud) — 유료 트래픽과 캠페인을 보호하는 경우로, 제3자가 방문자를 전달하고 양측이 독립적인 클릭별 사람/봇 결론으로 대조해야 합니다(클릭 토큰, 광고주 / 공급자 역할, 정산). ## 다음 단계 - [Web SDK](./web-sdk) — 페이지에 스크립트 추가하기 - [Verdict Reference](./verdict-reference) — 판정 읽고 대응하기 - [Data API](./data-api) — 판정을 가져와 깨끗한 수치로 대조하기