IP 기반 위협 탐지 분석과 대응 자동화 IPinfo 통합 인텔리전스 프레임워크

“IP 인텔리전스의 모든 것: IPinfo 제품군 완전 정복 가이드 (2025)”
“IP 기반 위협 탐지와 정책 필터링을 위한 실전 IPinfo 사용법”
“IPinfo Core·Plus·ResProxy 완전 비교: 어떤 데이터를 어디에 써야 할까?”
“단순 위치 조회를 넘어: IPinfo로 실현하는 360도 IP 인텔리전스 전략”

IPinfo는 단순 IP 위치 조회를 넘어서 보안 탐지, 자동화, 분석, 위치 기반 서비스 최적화를 위한 고품질 IP 인텔리전스 플랫폼입니다.

IPinfo 주요 제품군 구성

제품군	요약	주요 특징
🧊 IPinfo Lite	무료 기본 API	무제한 사용, 국가/도시/ASN 정보 제공
🍳 IPinfo Core	경량 구조화 데이터	16개 필드: 위치, 연결, 프라이버시, ASN
🚀 IPinfo Plus	고급 IP 인텔리전스	32개 필드: 정확도 반경, VPN 제공자, 네트워크 변경 시점, Carrier
🔍 ResProxy API	레지던셜 프록시 탐지	프록시 유형 + 공급자 + 활동 메트릭
🧰 IPinfo CLI	명령줄 도구	IP 조회 자동화, 요약, CIDR 변환 등
☁️ Cloud Data Push	데이터 전송 자동화	S3, GCS, Azure로 주기적 Export
🛰 ProbeNet	IP 정확도 인프라	전 세계 1000여 개 PoP 기반 측정망

주요 데이터 필드 비교

항목	Lite	Core	Plus
국가/도시/위도경도	✅	✅	✅
ASN, 조직 정보	✅	✅ (도메인/유형 포함)	✅ (변경 시점 포함)
프라이버시 탐지	❌	✅ (플래그)	✅ (VPN 이름까지)
정확도 반경 (km)	❌	❌	✅
레지던셜 프록시 여부	❌	❌	✅ (ResProxy API 연동 시)
모바일 통신사 (MCC/MNC)	❌	❌	✅
호스팅/위성/Anycast 여부	❌	✅	✅

통합 및 제공 방식

방식	설명	지원 제품군
REST API	단일/대량 IP 요청 처리	모든 제품군
CLI 도구	IP 조회 자동화 및 필터링	Core, Plus, Lite
일일 다운로드 (CSV, JSON 등)	배치 처리 및 데이터 웨어하우스 연동	Core, Plus
GCS / Azure / S3 Export	ETL 파이프라인 자동화	Core, Plus
Snowflake 연동	SQL 기반 고급 분석	Plus
Docker / Go 설치	DevOps 자동화에 적합	CLI

보안 및 위협 탐지 실무 활용 사례

시나리오	적용 방법	제품군
VPN 사용자 탐지	`privacy.name` 또는 `is_anonymous`	Plus, Core
레지던셜 프록시 탐지	`resproxy.provider`, `type=residential`	ResProxy API
위치 위장 탐지	`accuracy_radius_km`, `geo_last_changed`	Plus
포트 스캔 탐지	`tags.portscan == true`	Plus (추가 옵션)
위성/Anycast 망 탐지	`is_satellite`, `is_anycast`	Core, Plus
허용 국가/도시 설정	`country`, `city` 기반 정책 필터링	Lite 이상
SIEM 연동	Wazuh/Elastic/Splunk 로그 연계	Core, Plus
VPN 공급자 차단	`privacy.name` 필터링 기반 룰 생성	Plus

데이터 분석 및 자동화 활용

업무	활용 예시	추천 제품군
사용자 통계	ASN별 사용자 수, 국가별 접속 분포	Lite, Core
모바일 사용자 분류	`is_mobile`, Carrier 필드	Plus
봇/스크래퍼 탐지	`is_hosting`, `hostname`	Core, Plus
웹 UX 최적화	위치 기반 언어/시간대 적용	Core
Fraud 시그널 강화	VPN + Residential Proxy + ASN 분석	Plus + ResProxy
대량 IP 요약	`ipinfo summarize` CLI 사용	CLI
CIDR 변환/정렬	`cidr2range`, `matchip`	CLI

출력 포맷 및 도구 연동

포맷	설명	활용 시스템 예시
`.json`, `.csv`	API 응답/배치 수집	Python, n8n, Elastic
`.parquet`, `.mmdb`	빅데이터, Geo DB	Hive, Spark, Clickhouse
IPinfo CLI	쉘 자동화	Bash, PowerShell
Webhooks	SIEM/EDR 연동	Wazuh, TheHive

IPinfo CLI 실전 명령어 예시

ipinfo 8.8.8.8                         # 단일 IP 정보
cat ips.txt | ipinfo -c                # 대량 IP CSV 출력
cat logs.txt | grepip | ipinfo -f org  # 로그에서 IP 추출 후 ASN 정보 필터링
ipinfo summarize < ip_list.txt         # 요약 분석

요금제/선택 기준

용도	추천 플랜
기본 위치/ASN만 필요한 경우	🧊 IPinfo Lite
실시간 서비스에서 보안 필터가 필요한 경우	🍳 IPinfo Core
정교한 리스크 탐지와 자동화가 필요한 경우	🚀 IPinfo Plus
프록시 기반 위협 방어가 중요한 경우	🔍 ResProxy API
CLI 기반 자동화, 파이프라인 활용	🧰 IPinfo CLI

IPinfo는 단순한 위치 API를 넘어선 IP 기반 위협 탐지, 고객 분석, 정책 통제, 자동화 처리를 위한 IP 인텔리전스 플랫폼입니다.

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보안, 네트워크, 분석 환경에서 IPinfo를 활용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

✅ 사전 위협 차단 (VPN/Proxy/Portscan)
✅ 접속지 기반 정책 적용 (위치 반경, ASN 조직 유형)
✅ 모바일/호스팅/위성 연결 구분
✅ 다양한 형식으로 API + CLI + 파일 기반 통합 가능

이처럼, IPinfo는 단순한 IP 지리정보 서비스를 넘어, 360도 IP 인텔리전스를 제공하는 종합 플랫폼입니다.

주요 차별화 포인트

✅ 정확도: 자체 ProbeNet 인프라 기반 실시간 측정
✅ 신뢰성: 일일 업데이트, 99.9% 가동률
✅ 확장성: 무제한 API 호출부터 엔터프라이즈 솔루션까지
✅ 통합성: 다양한 포맷과 플랫폼 지원

글로벌 인프라: ProbeNet

1,046개 글로벌 PoPs (Point of Presence)
127개국, 415개 도시 커버리지
월간 52억 건 이상의 네트워크 측정
전체 ASN의 44%를 1ms 내에서 커버

제품 라인업 상세 분석

제품별 기능 매트릭스

기능 카테고리	IPinfo Lite	IPinfo Core	IPinfo Plus	추가 API
기본 위치 정보	✅	✅	✅	-
ASN 정보	✅ 기본	✅ 상세	✅ 완전	✅
프라이버시 탐지	❌	✅ 플래그	✅ 제공자명	✅
정확도 반경	❌	❌	✅	-
변경 추적	❌	❌	✅	-
네트워크 유형	❌	✅	✅	-
모바일 통신사	❌	❌	✅	✅
포트스캔 탐지	❌	❌	✅	✅
필드 수	7개	16개	32개+	가변
가격	무료	유료	프리미엄	추가 과금

각 제품 상세 분석

1️⃣ IPinfo Lite (무료)

{
  "ip": "8.8.8.8",
  "hostname": "dns.google",
  "city": "Mountain View",
  "region": "California",
  "country": "US",
  "loc": "37.3860,-122.0840",
  "org": "AS15169 Google LLC"
}

적합한 사용 사례

개발 환경 테스트
기본적인 지역 기반 콘텐츠 제공
간단한 통계 수집

2️⃣ IPinfo Core (중급)

{
  "ip": "8.8.8.8",
  "city": "Mountain View",
  "region": "California",
  "country": "US",
  "postal": "94043",
  "timezone": "America/Los_Angeles",
  "latitude": 37.4056,
  "longitude": -122.0775,
  "privacy": {
    "is_anonymous": false,
    "is_hosting": false
  },
  "is_mobile": false,
  "is_satellite": false,
  "is_anycast": true,
  "asn": {
    "asn": "AS15169",
    "name": "Google LLC",
    "org_type": "Business",
    "domain": "google.com",
    "route": "8.8.8.0/24"
  }
}

적합한 사용 사례

프로덕션 환경 기본 보안
사용자 경험 최적화
기본적인 사기 방지

3️⃣ IPinfo Plus (프리미엄)

{
  "ip": "203.0.113.5",
  "privacy": {
    "vpn": true,
    "proxy": false,
    "tor": false,
    "relay": false,
    "name": "Cisco AnyConnect"
  },
  "location": {
    "latitude": 37.7749,
    "longitude": -122.4194,
    "accuracy_radius_km": 3,
    "geo_last_changed": "2025-07-30T04:20:33Z"
  },
  "asn": {
    "asn": "AS7018",
    "name": "ATT Services Inc.",
    "asn_last_changed": "2025-05-12T10:13:01Z"
  },
  "hostname": "vpn-203-0-113-5.cisco.com",
  "carrier": {
    "name": "AT&T Wireless",
    "mcc": "310",
    "mnc": "410"
  },
  "network": {
    "is_hosting": false,
    "is_satellite": false,
    "is_anycast": false
  }
}

적합한 사용 사례

고급 보안 위협 탐지
정밀한 사기 방지 시스템
규제 준수 및 컴플라이언스

핵심 API 및 기능별 상세 설명

보안 관련 API

1. Residential Proxy Detection API

import requests

response = requests.get(
    "https://api.ipinfo.io/respproxy/8.8.8.8",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}"}
)

# 응답 예시
{
    "residential_proxy": true,
    "provider": "Luminati",
    "risk_score": 85,
    "activity_metrics": {
        "frequency": "high",
        "pattern": "rotating"
    }
}

실제 적용 사례

def check_residential_proxy(ip_address):
    """레지던셜 프록시 검사 및 대응"""
    result = ipinfo.get_residential_proxy(ip_address)

    if result['residential_proxy']:
        if result['risk_score'] > 70:
            # 높은 위험도: 즉시 차단
            block_ip(ip_address)
            log_security_event("HIGH_RISK_PROXY", ip_address)
        else:
            # 중간 위험도: 추가 인증 요구
            require_2fa(ip_address)

    return result

2. Portscan Detection

# 포트스캔 탐지 통합 예시
def security_check(ip):
    data = ipinfo.getDetails(ip)

    if 'portscan' in data.get('tags', []):
        # 포트스캔 활동 감지
        if data.get('privacy', {}).get('vpn'):
            # VPN + 포트스캔 = 매우 의심스러운 활동
            threat_level = "CRITICAL"
            immediate_block(ip)
        else:
            threat_level = "HIGH"
            monitor_closely(ip)

분석 관련 API

1. ASN 상세 정보

# ASN 기반 트래픽 분석
def analyze_traffic_by_asn(ip_list):
    asn_stats = {}

    for ip in ip_list:
        info = ipinfo.getDetails(ip)
        asn = info.get('asn', {})

        asn_key = f"{asn.get('asn')} - {asn.get('name')}"
        org_type = asn.get('org_type', 'unknown')

        if asn_key not in asn_stats:
            asn_stats[asn_key] = {
                'count': 0,
                'org_type': org_type,
                'ips': []
            }

        asn_stats[asn_key]['count'] += 1
        asn_stats[asn_key]['ips'].append(ip)

    return asn_stats

2. 위치 정확도 기반 신뢰도 평가

def evaluate_location_trust(ip_data):
    """위치 정확도를 기반으로 신뢰도 점수 계산"""
    accuracy_radius = ip_data.get('location', {}).get('accuracy_radius_km', 999)

    if accuracy_radius <= 1:
        trust_score = 95  # 매우 정확
    elif accuracy_radius <= 5:
        trust_score = 80  # 정확
    elif accuracy_radius <= 20:
        trust_score = 60  # 보통
    elif accuracy_radius <= 50:
        trust_score = 40  # 부정확
    else:
        trust_score = 20  # 매우 부정확

    # 추가 요소 고려
    if ip_data.get('privacy', {}).get('vpn'):
        trust_score -= 30

    if ip_data.get('is_hosting'):
        trust_score -= 20

    return max(0, trust_score)

네트워크 인텔리전스 API

1. Hosted Domains 조회

# 단일 IP에서 호스팅되는 도메인 분석
def investigate_shared_hosting(ip):
    domains = ipinfo.get_hosted_domains(ip)

    risk_indicators = {
        'phishing_keywords': ['secure', 'bank', 'paypal', 'amazon'],
        'suspicious_tlds': ['.tk', '.ml', '.ga'],
        'excessive_domains': len(domains) > 100
    }

    risks = []
    for domain in domains:
        for keyword in risk_indicators['phishing_keywords']:
            if keyword in domain.lower():
                risks.append(f"Phishing keyword in {domain}")

        for tld in risk_indicators['suspicious_tlds']:
            if domain.endswith(tld):
                risks.append(f"Suspicious TLD: {domain}")

    return {
        'total_domains': len(domains),
        'risks_found': risks,
        'risk_level': 'HIGH' if risks else 'LOW'
    }

데이터 제공 방식 및 통합 옵션

데이터 수신 방식

1. REST API (실시간)

# 기본 API 호출
import requests

class IPInfoClient:
    def __init__(self, token):
        self.token = token
        self.base_url = "https://api.ipinfo.io"

    def get_ip_details(self, ip, fields=None):
        url = f"{self.base_url}/{ip}"
        if fields:
            url += f"?fields={','.join(fields)}"

        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.token}"}
        return requests.get(url, headers=headers).json()

2. 일일 다운로드 데이터베이스

# 자동화된 데이터베이스 다운로드 및 업데이트
import schedule
import wget
import gzip
import json

def download_daily_database():
    """매일 새벽 2시에 최신 DB 다운로드"""
    url = "https://ipinfo.io/data/free/country.json.gz"

    # 다운로드
    wget.download(url, out="ipinfo_db.json.gz")

    # 압축 해제 및 로드
    with gzip.open("ipinfo_db.json.gz", 'rb') as f:
        ip_database = json.load(f)

    # 로컬 DB 업데이트
    update_local_database(ip_database)

schedule.every().day.at("02:00").do(download_daily_database)

3. Cloud Storage Push (GCS/Azure/S3)

# GCP Cloud Function 예시
import functions_framework
from google.cloud import storage
import pandas as pd

@functions_framework.http
def process_ipinfo_data(request):
    """GCS에 푸시된 IPinfo 데이터 자동 처리"""

    # GCS에서 최신 데이터 읽기
    client = storage.Client()
    bucket = client.bucket('ipinfo-data')
    blob = bucket.blob('latest/ipinfo-plus.parquet')

    # Parquet 파일을 DataFrame으로 로드
    df = pd.read_parquet(f"gs://ipinfo-data/latest/ipinfo-plus.parquet")

    # 위험 IP 필터링
    risky_ips = df[
        (df['is_anonymous'] == True) | 
        (df['portscan'] == True) |
        (df['accuracy_radius_km'] > 50)
    ]

    # BigQuery로 적재
    risky_ips.to_gbq(
        'security.risky_ips',
        project_id='my-project',
        if_exists='replace'
    )

    return {'processed': len(risky_ips)}

4. Snowflake 연동

-- Snowflake에서 IPinfo 데이터 직접 쿼리
CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE ipinfo_data
WITH LOCATION = @ipinfo_stage
FILE_FORMAT = (TYPE = 'PARQUET');

-- 실시간 보안 분석 쿼리
WITH suspicious_activity AS (
    SELECT 
        ip,
        country,
        city,
        asn_name,
        is_anonymous,
        is_hosting,
        accuracy_radius_km,
        COUNT(*) as request_count
    FROM web_logs w
    JOIN ipinfo_data i ON w.client_ip = i.ip
    WHERE 
        w.timestamp >= DATEADD(hour, -1, CURRENT_TIMESTAMP())
        AND (i.is_anonymous = TRUE OR i.accuracy_radius_km > 100)
    GROUP BY 1,2,3,4,5,6,7
)
SELECT * FROM suspicious_activity
WHERE request_count > 10
ORDER BY request_count DESC;

실무 활용 사례 및 시나리오

금융 서비스: 사기 방지 시스템

시나리오: 온라인 뱅킹 로그인 보안

class BankingSecuritySystem:
    def __init__(self, ipinfo_client):
        self.ipinfo = ipinfo_client
        self.risk_thresholds = {
            'location_change_km': 500,
            'accuracy_radius_km': 50,
            'vpn_risk_multiplier': 2.0
        }

    def evaluate_login_risk(self, user_id, current_ip):
        # 현재 IP 정보 조회
        current_info = self.ipinfo.get_details(current_ip)

        # 사용자의 이전 로그인 기록 조회
        last_login = get_user_last_login(user_id)

        risk_score = 0
        risk_factors = []

        # 1. 위치 변경 검사
        if last_login:
            distance = calculate_distance(
                (last_login['lat'], last_login['lon']),
                (current_info['latitude'], current_info['longitude'])
            )

            if distance > self.risk_thresholds['location_change_km']:
                risk_score += 30
                risk_factors.append(f"Location change: {distance:.0f}km")

        # 2. VPN/프록시 사용 검사
        if current_info.get('privacy', {}).get('vpn'):
            risk_score += 40
            vpn_provider = current_info['privacy'].get('name', 'Unknown')
            risk_factors.append(f"VPN detected: {vpn_provider}")

        # 3. 위치 정확도 검사
        accuracy = current_info.get('location', {}).get('accuracy_radius_km', 999)
        if accuracy > self.risk_thresholds['accuracy_radius_km']:
            risk_score += 20
            risk_factors.append(f"Low location accuracy: {accuracy}km")

        # 4. 레지던셜 프록시 검사
        if self.check_residential_proxy(current_ip):
            risk_score += 50
            risk_factors.append("Residential proxy detected")

        # 5. 시간대 이상 검사
        expected_timezone = get_user_timezone(user_id)
        current_timezone = current_info.get('timezone')

        if expected_timezone and current_timezone != expected_timezone:
            time_diff = get_timezone_difference(expected_timezone, current_timezone)
            if time_diff > 3:  # 3시간 이상 차이
                risk_score += 25
                risk_factors.append(f"Timezone mismatch: {time_diff}h difference")

        return {
            'risk_score': min(100, risk_score),
            'risk_factors': risk_factors,
            'recommended_action': self.get_recommended_action(risk_score)
        }

    def get_recommended_action(self, risk_score):
        if risk_score >= 70:
            return "BLOCK_ACCESS"
        elif risk_score >= 50:
            return "REQUIRE_2FA_AND_IDENTITY_VERIFICATION"
        elif risk_score >= 30:
            return "REQUIRE_2FA"
        else:
            return "ALLOW_ACCESS"

게임 산업: 부정 행위 방지

시나리오: 멀티 계정 및 봇 탐지

class GameAnticheatSystem:
    def __init__(self, ipinfo_client):
        self.ipinfo = ipinfo_client
        self.player_ip_history = {}  # player_id: [ip_list]
        self.ip_player_mapping = {}  # ip: [player_ids]

    def analyze_player_connection(self, player_id, ip_address):
        # IP 정보 조회
        ip_info = self.ipinfo.get_details(ip_address)

        suspicion_level = 0
        reasons = []

        # 1. 데이터센터/호스팅 IP 검사
        if ip_info.get('is_hosting'):
            suspicion_level += 40
            reasons.append("Connection from hosting provider")

        # 2. 동일 IP에서 여러 계정 접속 검사
        if ip_address in self.ip_player_mapping:
            other_players = [p for p in self.ip_player_mapping[ip_address] 
                           if p != player_id]
            if len(other_players) > 2:
                suspicion_level += 30
                reasons.append(f"Multiple accounts from same IP: {len(other_players)}")

        # 3. IP 변경 패턴 분석
        if player_id in self.player_ip_history:
            ip_changes = self.analyze_ip_changes(player_id, ip_address)
            if ip_changes['rapid_changes']:
                suspicion_level += 25
                reasons.append("Rapid IP changes detected")

            if ip_changes['different_countries'] > 3:
                suspicion_level += 35
                reasons.append(f"Connected from {ip_changes['different_countries']} countries")

        # 4. VPN 체인 사용 검사
        if self.detect_vpn_chain(ip_address):
            suspicion_level += 45
            reasons.append("VPN chain/double VPN detected")

        # 5. 봇 팜 특징 검사
        if self.check_bot_farm_characteristics(ip_address):
            suspicion_level += 50
            reasons.append("Bot farm characteristics detected")

        # 기록 업데이트
        self.update_player_history(player_id, ip_address)

        return {
            'suspicion_level': min(100, suspicion_level),
            'reasons': reasons,
            'recommended_action': self.get_game_action(suspicion_level)
        }

    def check_bot_farm_characteristics(self, ip):
        """봇 팜 특징 검사"""
        # 같은 ASN에서 대량 접속
        asn_info = self.ipinfo.get_asn_details(ip)
        connections_from_asn = self.count_connections_from_asn(asn_info['asn'])

        # 특정 국가의 저렴한 VPS 제공자
        suspicious_providers = ['DigitalOcean', 'Vultr', 'Linode']
        is_suspicious_provider = any(p in asn_info.get('name', '') 
                                   for p in suspicious_providers)

        return (connections_from_asn > 50 and is_suspicious_provider)

이커머스: 지역 기반 가격 정책 우회 방지

시나리오: 지역별 차등 가격 정책 보호

class RegionalPricingProtection:
    def __init__(self, ipinfo_client):
        self.ipinfo = ipinfo_client
        self.pricing_regions = {
            'US': {'currency': 'USD', 'base_price': 100},
            'IN': {'currency': 'INR', 'base_price': 50},
            'BR': {'currency': 'BRL', 'base_price': 70},
            'KR': {'currency': 'KRW', 'base_price': 90}
        }

    def verify_pricing_eligibility(self, ip_address, claimed_country):
        """사용자가 주장하는 국가와 실제 IP 위치 검증"""
        ip_info = self.ipinfo.get_details(ip_address)

        verification_result = {
            'eligible': False,
            'detected_country': ip_info['country'],
            'claimed_country': claimed_country,
            'risk_indicators': []
        }

        # 1. 기본 국가 일치 검사
        if ip_info['country'] != claimed_country:
            verification_result['risk_indicators'].append(
                f"Country mismatch: IP shows {ip_info['country']}"
            )

        # 2. VPN/프록시 사용 검사
        if ip_info.get('privacy', {}).get('is_anonymous'):
            verification_result['risk_indicators'].append(
                "Anonymous connection detected"
            )

            # VPN 제공자가 특정 국가 전용인지 확인
            vpn_provider = ip_info.get('privacy', {}).get('name', '')
            if not self.is_local_vpn_provider(vpn_provider, claimed_country):
                verification_result['risk_indicators'].append(
                    f"Non-local VPN provider: {vpn_provider}"
                )

        # 3. 위치 정확도 검사
        accuracy = ip_info.get('location', {}).get('accuracy_radius_km', 999)
        if accuracy > 100:  # 100km 이상이면 신뢰도 낮음
            verification_result['risk_indicators'].append(
                f"Low location accuracy: {accuracy}km radius"
            )

        # 4. 레지던셜 프록시 검사
        residential_check = self.ipinfo.check_residential_proxy(ip_address)
        if residential_check.get('is_residential_proxy'):
            verification_result['risk_indicators'].append(
                "Residential proxy detected - possible location spoofing"
            )

        # 5. ASN 국가 일치 검사
        asn_country = ip_info.get('asn', {}).get('country')
        if asn_country and asn_country != claimed_country:
            verification_result['risk_indicators'].append(
                f"ASN registered in different country: {asn_country}"
            )

        # 최종 판정
        if not verification_result['risk_indicators']:
            verification_result['eligible'] = True
        elif len(verification_result['risk_indicators']) == 1 and \
             'Anonymous connection' in verification_result['risk_indicators'][0]:
            # VPN만 사용하고 다른 문제가 없으면 추가 검증 후 허용 가능
            verification_result['eligible'] = 'REQUIRES_VERIFICATION'

        return verification_result

    def get_applicable_pricing(self, ip_address, user_account=None):
        """적용 가능한 가격 정책 결정"""
        ip_info = self.ipinfo.get_details(ip_address)
        detected_country = ip_info['country']

        # 사용자 계정이 있는 경우 기존 구매 이력 확인
        if user_account:
            purchase_history = self.get_user_purchase_history(user_account)
            historical_countries = [p['country'] for p in purchase_history]

            # 갑작스러운 국가 변경 감지
            if historical_countries and detected_country not in historical_countries:
                self.flag_suspicious_activity(
                    user_account, 
                    f"Country change: {historical_countries[-1]} -> {detected_country}"
                )

        # 해당 국가의 가격 정책 반환
        if detected_country in self.pricing_regions:
            return self.pricing_regions[detected_country]
        else:
            # 기본 가격 정책 (가장 높은 가격)
            return self.pricing_regions['US']

스트리밍 서비스: 콘텐츠 지역 제한 관리

시나리오: 라이선스 기반 콘텐츠 접근 제어

class StreamingContentControl:
    def __init__(self, ipinfo_client):
        self.ipinfo = ipinfo_client
        self.content_licenses = {
            'movie_12345': ['US', 'CA', 'GB'],
            'series_67890': ['US', 'JP', 'KR', 'AU'],
            'sports_live_11111': ['US']
        }

    def check_content_access(self, ip_address, content_id, user_subscription):
        """콘텐츠 접근 권한 확인"""
        ip_info = self.ipinfo.get_details(ip_address)

        access_check = {
            'allowed': False,
            'reason': None,
            'detected_location': {
                'country': ip_info['country'],
                'city': ip_info.get('city'),
                'accuracy_km': ip_info.get('location', {}).get('accuracy_radius_km')
            }
        }

        # 1. 라이선스 지역 확인
        licensed_countries = self.content_licenses.get(content_id, [])
        if ip_info['country'] not in licensed_countries:
            access_check['reason'] = f"Content not available in {ip_info['country']}"
            return access_check

        # 2. VPN/프록시 정책 확인
        if ip_info.get('privacy', {}).get('is_anonymous'):
            # 일부 콘텐츠는 VPN 허용, 일부는 차단
            content_type = self.get_content_type(content_id)

            if content_type == 'live_sports':
                # 라이브 스포츠는 VPN 완전 차단
                access_check['reason'] = "VPN/Proxy connections not allowed for live content"
                return access_check
            elif content_type == 'premium_movie':
                # 프리미엄 영화는 추가 검증
                vpn_provider = ip_info.get('privacy', {}).get('name')
                if not self.is_trusted_vpn(vpn_provider):
                    access_check['reason'] = "Untrusted VPN provider"
                    return access_check

        # 3. 동시 스트리밍 지역 제한
        active_sessions = self.get_user_active_sessions(user_subscription)
        different_countries = set([s['country'] for s in active_sessions])
        different_countries.add(ip_info['country'])

        if len(different_countries) > 2:
            access_check['reason'] = "Too many different countries in active sessions"
            return access_check

        # 4. 위치 정확도 기반 신뢰도
        if ip_info.get('location', {}).get('accuracy_radius_km', 0) > 200:
            # 매우 부정확한 위치
            access_check['reason'] = "Cannot verify precise location"
            return access_check

        # 모든 검사 통과
        access_check['allowed'] = True
        access_check['reason'] = "Access granted"

        # 접근 로그 기록
        self.log_content_access(
            user_subscription,
            content_id,
            ip_address,
            ip_info['country'],
            access_check['allowed']
        )

        return access_check

기업 보안: Zero Trust 네트워크 접근

시나리오: 기업 리소스 접근 제어

class ZeroTrustAccessControl:
    def __init__(self, ipinfo_client):
        self.ipinfo = ipinfo_client
        self.company_offices = {
            'HQ': {'country': 'US', 'city': 'San Francisco', 'lat': 37.7749, 'lon': -122.4194},
            'EU': {'country': 'DE', 'city': 'Berlin', 'lat': 52.5200, 'lon': 13.4050},
            'ASIA': {'country': 'SG', 'city': 'Singapore', 'lat': 1.3521, 'lon': 103.8198}
        }

    def evaluate_access_request(self, employee_id, ip_address, requested_resource):
        """Zero Trust 원칙에 따른 접근 평가"""
        ip_info = self.ipinfo.get_details(ip_address)
        employee_profile = self.get_employee_profile(employee_id)

        trust_score = 100  # 시작 점수
        risk_factors = []

        # 1. 위치 기반 신뢰도 평가
        location_trust = self.evaluate_location_trust(
            ip_info, 
            employee_profile['usual_locations']
        )
        trust_score -= (100 - location_trust['score'])
        risk_factors.extend(location_trust['factors'])

        # 2. 네트워크 유형 평가
        network_trust = self.evaluate_network_trust(ip_info)
        trust_score -= (100 - network_trust['score'])
        risk_factors.extend(network_trust['factors'])

        # 3. 시간 기반 평가
        time_trust = self.evaluate_time_based_trust(
            ip_info['timezone'],
            employee_profile['work_schedule']
        )
        trust_score -= (100 - time_trust['score'])
        risk_factors.extend(time_trust['factors'])

        # 4. 디바이스 및 행동 패턴
        behavior_trust = self.evaluate_behavior_patterns(
            employee_id,
            ip_address,
            ip_info
        )
        trust_score -= (100 - behavior_trust['score'])
        risk_factors.extend(behavior_trust['factors'])

        # 5. 리소스 민감도에 따른 임계값 조정
        required_trust = self.get_resource_trust_requirement(requested_resource)

        access_decision = {
            'granted': trust_score >= required_trust,
            'trust_score': max(0, trust_score),
            'required_score': required_trust,
            'risk_factors': risk_factors,
            'additional_auth_required': self.determine_additional_auth(
                trust_score, 
                required_trust
            )
        }

        # 감사 로그
        self.audit_log_access_attempt(
            employee_id,
            ip_address,
            requested_resource,
            access_decision
        )

        return access_decision

    def evaluate_network_trust(self, ip_info):
        """네트워크 유형에 따른 신뢰도 평가"""
        score = 100
        factors = []

        # 기업 소유 IP 대역
        if self.is_company_ip_range(ip_info['ip']):
            return {'score': 100, 'factors': ['Company network']}

        # VPN 사용
        if ip_info.get('privacy', {}).get('vpn'):
            vpn_name = ip_info['privacy'].get('name', 'Unknown')
            if vpn_name in self.approved_corporate_vpns:
                score -= 10
                factors.append(f'Corporate VPN: {vpn_name}')
            else:
                score -= 40
                factors.append(f'Unapproved VPN: {vpn_name}')

        # 호스팅/데이터센터
        if ip_info.get('is_hosting'):
            score -= 50
            factors.append('Connection from hosting provider')

        # 모바일 네트워크
        if ip_info.get('is_mobile'):
            carrier = ip_info.get('carrier', {}).get('name', 'Unknown')
            score -= 20
            factors.append(f'Mobile network: {carrier}')

        # 위성 연결
        if ip_info.get('is_satellite'):
            score -= 30
            factors.append('Satellite connection')

        # 레지던셜 프록시
        if self.check_residential_proxy(ip_info['ip']):
            score -= 60
            factors.append('Residential proxy detected')

        return {'score': max(0, score), 'factors': factors}

보안 운영 체크리스트

IPinfo 통합 시 필수 점검 사항

1. 초기 설정 체크리스트

initial_setup:
  - [ ] API 토큰 안전한 저장 (환경 변수, 시크릿 매니저)
  - [ ] 요청 속도 제한 설정 (Rate Limiting)
  - [ ] 에러 처리 및 폴백 메커니즘 구현
  - [ ] 캐싱 전략 수립 (Redis/Memcached)
  - [ ] 모니터링 및 알림 설정

api_integration:
  - [ ] 연결 타임아웃 설정 (권장: 5초)
  - [ ] 재시도 로직 구현 (exponential backoff)
  - [ ] 벌크 조회 시 배치 처리 구현
  - [ ] 응답 데이터 검증 로직

security_hardening:
  - [ ] API 키 로테이션 정책 수립
  - [ ] 접근 로그 및 감사 추적
  - [ ] 민감 데이터 마스킹 처리
  - [ ] GDPR/개인정보보호 준수 검토

2. 운영 모니터링 대시보드

# Grafana 대시보드용 메트릭 수집 예시
class IPInfoMetricsCollector:
    def __init__(self, prometheus_client):
        self.prom = prometheus_client

        # 메트릭 정의
        self.api_requests = self.prom.Counter(
            'ipinfo_api_requests_total',
            'Total IPinfo API requests',
            ['endpoint', 'status']
        )

        self.api_latency = self.prom.Histogram(
            'ipinfo_api_latency_seconds',
            'IPinfo API latency',
            ['endpoint']
        )

        self.threat_detections = self.prom.Counter(
            'ipinfo_threat_detections_total',
            'Threats detected via IPinfo',
            ['threat_type', 'action_taken']
        )

    def record_api_call(self, endpoint, status, duration):
        self.api_requests.labels(endpoint=endpoint, status=status).inc()
        self.api_latency.labels(endpoint=endpoint).observe(duration)

    def record_threat_detection(self, threat_type, action):
        self.threat_detections.labels(
            threat_type=threat_type,
            action_taken=action
        ).inc()

3. 보안 규칙 템플릿

security_rules:
  vpn_detection:
    condition: "privacy.vpn == true"
    actions:
      - log_event
      - require_2fa
      - notify_security_team: "severity >= high"

  location_anomaly:
    condition: |
      location.accuracy_radius_km > 50 AND 
      distance_from_last_location > 1000
    actions:
      - block_access
      - create_incident_ticket
      - send_user_notification

  residential_proxy:
    condition: "residential_proxy.detected == true"
    actions:
      - increase_risk_score: 50
      - limit_functionality
      - monitor_closely

  bot_detection:
    condition: |
      is_hosting == true AND
      user_agent.is_automated == true AND
      request_rate > 100/min
    actions:
      - immediate_block
      - add_to_blacklist
      - alert_soc_team

pages.kr 날으는물고기 <º)))><

IP 기반 위협 탐지 분석과 대응 자동화 IPinfo 통합 인텔리전스 프레임워크

IP 기반 위협 탐지 분석과 대응 자동화 IPinfo 통합 인텔리전스 프레임워크

IPinfo 주요 제품군 구성

주요 데이터 필드 비교

통합 및 제공 방식

보안 및 위협 탐지 실무 활용 사례

데이터 분석 및 자동화 활용

출력 포맷 및 도구 연동

IPinfo CLI 실전 명령어 예시

요금제/선택 기준

글로벌 인프라: ProbeNet

제품 라인업 상세 분석

제품별 기능 매트릭스

각 제품 상세 분석

핵심 API 및 기능별 상세 설명

보안 관련 API

분석 관련 API

네트워크 인텔리전스 API

데이터 제공 방식 및 통합 옵션

데이터 수신 방식

실무 활용 사례 및 시나리오

금융 서비스: 사기 방지 시스템

게임 산업: 부정 행위 방지

이커머스: 지역 기반 가격 정책 우회 방지

스트리밍 서비스: 콘텐츠 지역 제한 관리

기업 보안: Zero Trust 네트워크 접근

보안 운영 체크리스트

IPinfo 통합 시 필수 점검 사항

최신 업데이트 및 도구

2025년 최신 기능

개발자 도구

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