Meta Quest용 AdGuard는 Chrome용 브라우저 확장 프로그램과 마찬가지로 작동합니다. 광고, 트래커, 팝업, 악성 웹사이트를 차단하여 더 깔끔하고 빠르며 프라이버시가 보호된 웹 경험을 제공합니다. Meta Quest 헤드셋에서 글을 읽거나, 쇼핑을 하거나, 온라인을 탐색할 때 AdGuard가 집중력을 유지하고 통제력을 확보할 수 있도록 도와줍니다. AdGuard는 Quest 2, Quest Pro, Quest 3, Quest 3S에서 모두 작동합니다.

이번 출시는 단순히 또 하나의 플랫폼 추가가 아닙니다. 몰입형 환경으로 방해 요소가 없고 안전한 브라우징을 가져오는 도약입니다.

– 블라디미르 오제르스키(Vladimir Ozersky), AdGuard 광고 차단기 수석 프로덕트 매니저

AdGuard 광고 차단 확장 프로그램은 AdGuard 브라우저 확장 프로그램 v5.2부터 Meta Quest Browser와 호환됩니다.

아래 단계를 따라 VR 안경용 AdGuard 광고 차단 확장 프로그램을 설치하세요.

🔧 Meta Quest에 AdGuard 설치하는 방법

다음 간단한 단계로 Meta Quest Browser에 AdGuard를 추가하세요.

1. Meta Quest 기기에서 브라우저 앱을 엽니다.

2. 오른쪽 상단 모서리에 있는 세 점 아이콘(메뉴)을 선택합니다.

3.메뉴에서 확장 프로그램을 선택합니다.

4. 목록에서 AdGuard를 찾아 선택합니다.

5. 설치를 선택하고 설치 과정을 완료합니다.

설정이 완료되었습니다!

설치되면 AdGuard는 일반적인 Chrome 브라우저 확장 프로그램과 마찬가지로 작동합니다.

Meta Quest Browser는 Chromium 기반으로 구축되었으며 더 넓은 오픈 플랫폼의 일부입니다. 2024년 초 제한된 베타 프로그램을 통해 사용자가 직접 설치할 수 있는 확장 프로그램 지원을 도입했으며, 이후 카탈로그가 점진적으로 확대되어 이제 AdGuard의 애드블로킹 확장 프로그램도 이 엄선된 라인업에 합류했습니다. AdGuard VPN 확장 프로그램도 이제 이용 가능합니다. 이로써 VPN 지원이 최초로 Meta Quest Browser에 직접 제공되게 되었습니다.

오늘 바로 Meta Quest 헤드셋에 AdGuard를 설치하고, VR 환경에서도 마침내 잡념 없이 깔끔한 웹 경험을 누려 보세요.

이 포맷은 YouTube에게 처음 일어나는 일이 아닙니다. 거의 10년 전, 플랫폼은 30초 스킵 불가 광고를 퇴출시킨 바 있습니다. 당시 이 포맷은 전통 TV 시대의 유물로 널리 여겨졌고, 당시 기술 리더들을 포함한 모두에게서 벗어나고 싶은 대상이었습니다. 하지만 시대는 많이 변했습니다.

한때 버려졌던 이 포맷의 부활은 이미 2023년에 처음 발표된 바 있으며, YouTube가 이를 다시 도입하는 데 무려 3년이 걸렸습니다 .

공식적으로 30초인 이 새로운 포맷은 YouTube가 제공하는 표준 스킵 불가 광고 중 가장 긴 형식이 됩니다. 다만 플랫폼에서 이보다 훨씬 긴 스킵 불가 광고가 등장했다는 다수의 경험담이 있으며, 몇분에 해당하는 광고에서 긴 58분에 이르기까지 다양한 광고 보고가 있었습니다 .

출처: Reddit

이러한 보고들이 얼마나 놀랍게 들리든, 그리고 한 시간짜리 광고라는 생각만 해도 누구나 소름이 돋을 테지만, YouTube는 이를 버그라고 일축하거나 아예 코멘트를 거부해 왔습니다.

현재로서는 연결형 TV에 도입되는 30초 광고가 공식적으로 인정된 가장 긴 포맷이며, 당분간 이 상태가 유지될 것으로 보입니다.

광고가 표시될 곳

YouTube는 블로그 게시물에서 VRC 논스킵 광고(VRC는 Video Reach Campaign의 약자)가 스마트 TV, 스트리밍 기기(Roku, Fire TV, Apple TV, Chromecast) 및 거실에 있는 기타 인터넷 연결 대형 화면과 같은 연결형 TV(CTV) 기기에서 실행되도록 특별히 설계되었다고 설명했습니다. 30초 논스킵 광고는 CTV 전용이며, Google의 AI는 모바일, 데스크톱, 태블릿 등 다른 YouTube 환경에서는 6초 범퍼 광고와 15초 표준 논스킵 광고를 동적으로 혼합해 노출합니다 .

이러한 접근의 배경에는 대형 화면에서 YouTube를 시청하는 이용자가 PC나 스마트폰에서 시청하는 이용자보다 긴 광고를 더 잘 받아들일 것이라는 판단이 있습니다. 일리 있는 가정이지만, 어쨌든 이는 우리를 다시 시작점으로 되돌려 놓습니다. 바로 스트리밍 서비스와 YouTube가 부상하기 이전의 시대를 말입니다.

과거로, 하지만 그다지 좋지는 않았던 시절로

이번 새로운 추가는 필연적으로 긴 광고 휴식이 TV 시청의 일부였던 시절을 떠올리게 합니다. 전통 방송과 함께 자란 사람이라면 누구나 그 일상을 기억할 것입니다. 화면이 광고 구간으로 넘어가는 순간 소파에서 일어나 팝콘을 집고, 커피를 따르고, 몇 분 뒤 프로그램이 다시 시작되길 기대하며 돌아오곤 했죠. 이는 거의 모두가 한 번쯤 겪었던 공통의 경험이었습니다.

문제는 실제로 이를 다시 겪고 싶어 하는 사람이 거의 없다는 점입니다. 스트리밍과 온라인 동영상 플랫폼이 인기를 얻은 이유도 바로 그 모델에서 벗어났기 때문입니다. 그런데도 더 길고 스킵할 수 없는 광고를 도입함으로써 YouTube는 많은 시청자가 기꺼이 떠나보냈던 바로 그 과거 시청 습관으로 서서히 복귀하려는 듯합니다. ‘옛날 좋은 시절’에 대한 향수는 이해하지만, 이번 조치는 회상이라기보다 퇴보에 가깝게 느껴집니다.

여기에는 또 다른 중요한 차이점도 있습니다. 전통 TV에서는 프로그램이 광고를 위해 무작위로 중단되는 경우가 드물었습니다. 광고 휴식은 대개 의도적으로 배치되었으며, 종종 시청자를 붙잡아 두기 위해 설계된 순간, 때로는 작은 클리프행어 바로 뒤에 위치하기도 했습니다. 물론 그래도 성가셨지만, 적어도 일정한 구조와 의도가 존재했습니다. 반면 오늘날의 스트리밍 시청자는 훨씬 더 매끄러운 경험에 익숙해져 있습니다. 그런 맥락에서 길고 피할 수 없는 광고휴식으로 되돌아가자는 발상은 반갑지 않은 후퇴로 느껴집니다.

더 많은 광고와 더 적어지는 회피 기회

The Hollywood Reporter가 보도한 바에 따르면, 리서치 업체 MoffettNathanson의 추산 결과, 해당 플랫폼은 2025년에 무려 404억 달러의 광고 수익을 올렸으며, 이는 Disney, NBCUniversal, Paramount, Warner Bros. Discovery의 합계 광고 수익인 378억 달러를 넘어선 것입니다.

이러한 접근 방식을 보완하고(궁극적으로는 동일한 목표를 달성하기 위해) 구독 수익을 늘리기 위한 또 다른 전략은 광고 차단기를 단속하는 것입니다. 앞서 보도한 바와 같이, YouTube는 최근 광고 차단기 사용자들의 이용 경험을 의도적으로 저하시켜 이를 억제하기 시작했습니다. 구체적으로, 광고 차단기가 비활성화될 때까지 동영상 설명과 댓글을 숨기는 방식으로 이를 시행하고 있습니다.

올해만 해도 YouTube는 몇 가지 느슨한 나사를 더 조인 듯합니다. 그 한 예가 백그라운드 재생입니다. 이 기능은 공식적으로 YouTube Premium 구독자 전용이지만, 이전에는 Samsung Internet, Brave, Vivaldi, Microsoft Edge 같은 대체 모바일 브라우저(종종 광고 차단기와 함께 사용)를 통해 동영상을 시청하는 우회 방법으로 접근할 수 있었습니다. 올해 초 많은 사용자가 이 우회 방법이 갑자기 작동하지 않는다고 보고했습니다. 브라우저를 최소화하거나 화면을 끄면 오디오가 끊깁니다. 이후 Google 대변인은 Android Authority에 YouTube가 백그라운드 재생을 모든 플랫폼에서 Premium 회원 전용으로 유지하기 위해 경험을 업데이트했다고 확인했습니다 .

올해 초 무료 YouTube 사용자들은 모바일 앱 내부에 새로운 형태의 지속적 광고가 나타난다고도 보고했습니다. 이 배너는 동영상 왼쪽 하단에 표시되며, 경우에 따라 시청자가 동영상을 종료하고 재생을 다시 시작하지 않으면 해제할 수 없습니다 .

출처: Reddit

YouTube Premium 구독의 함정

YouTube의 광범위한 목표는 상당히 명확해 보입니다. 사용자가 광고 차단기를 켜지 못하게 막으면서 동시에 Premium 구독으로 유도하는 것, 이 두 가지를 동시에 추진하는 것입니다. 이는 스트리밍 서비스부터 프린터, 심지어 자동차에 이르기까지 다양한 산업에 퍼진 광범위한 구독 경제와도 잘 들어맞습니다.

이러한 압력은 원래의 무료 YouTube 경험이 끊임없는 중단으로 인해 점점 즐기기 어려워지는 시기에 이루어지고 있습니다. 가장 간단한 해결책은 Premium을 구독하는 것일 테니, 적어도 서류상으로는 그렇게 보입니다. 하지만 현실에서는 수년 동안 Premium으로 전환한 후에도 광고가 나타난다는 다수의 보고가 이어져 왔습니다 . Google은 대개 이를 버그나 사용자 측 문제(예: 로그아웃 상태에서 동영상 시청)로 돌리지만, 보고는 계속 제기되고 있으며, 일부 사용자는 홈페이지 및 플랫폼 다른 부분에서도 광고가 보인다고 주장합니다 .

그리고 가격 문제도 있습니다. 현재 완전한 Premium 구독은 개인 기준 월 13.99달러, 패밀리 플랜은 월 22.99달러로, 많은 시청자에게 만만치 않은 금액입니다. 당연히 일부 사용자는 미국에서 월 7.99달러에 이용 가능한 Premium Lite로 눈을 돌립니다. 하지만 문제는 이것이 대부분 광고 없는 경험만 제공한다는 점입니다. 음악 콘텐츠, Shorts, 탐색 또는 검색 중에는 여전히 광고가 나타날 수 있습니다.

YouTube가 나아가는 방향을 고려할 때, 완전히 광고 없는 경험이 점차 일종의 사치품으로 변해 가면서 구독 등급이 더욱 확대되더라도 놀랄 일은 아닐 것입니다. 어쨌든 비즈니스 관점에서 이상적인 시나리오는 광고와 구독이라는 두 수익 흐름을 모두 유지하는 것이니까요.

일부 관찰자는 상황이 더욱 악화할 수도 있다고 봅니다. X의 한 댓글러가 말했듯, “곧 Premium으로는 ‘광고 감소’만 제공되고, 진정한 광고 없음을 원하면 ‘Supreme’ 계정이 필요해질 거야. 그리고 또 그다음 등급이 생기겠지.” 이 예측이 다소 농담조이긴 하지만, 무료, 유료, 그리고 그이상의 등급 사이의 경계가 점점 더 흐려지는 미래를 상상하기 어렵지 않습니다.

가능한 경우 광고 차단기를 사용

YouTube의 광고 공세가 연결형 TV에 점점 더 집중되는 또 다른 이유도 있습니다. PC나 스마트폰과 달리 스마트 TV는 애초에 광고를 피할 방법이 훨씬 적습니다. 전통적인 브라우저 기반 광고 차단기는 대부분의 TV 플랫폼에 설치할 수 없습니다. 남는 방법은 DNS 필터링과 같은 네트워크 수준 접근뿐이지만, 이마저도 상당한 한계가 있습니다. YouTube는 종종 동영상 콘텐츠와 동일한 도메인에서 광고를 제공하기 때문에, DNS 기반 블로커는 동영상 재생까지 끊지 않고서는 광고를 필터링할 수 없는 경우가 대부분입니다. 실제로 이는 스마트 TV에서 YouTube 광고를 데스크톱이나 모바일 기기보다 훨씬 차단하기 어렵게 만듭니다.

많은 사용자에게 있어 광고가 길어지고, 플랫폼의 제한이 강화되며, 프리미엄 서비스로의 전환을 점점 더 적극적으로 유도하는 상황에서 선택지는 하나뿐입니다. 적어도 안정적으로 작동하는 기기에서 광고차단기를 사용하는 것입니다. AdGuard를 비롯한 여러 광고 차단 솔루션들은 YouTube와 오랫동안 전형적인 고양이와 쥐의 추격전을 벌여왔습니다. YouTube는 광고 차단을 탐지하고 억제하기 위한 새로운 조치를 끊임없이 도입하고 있기 때문입니다. 단속이 강화되고 있을지 모르지만, 그 반대편에서도 끊임없이 대응 방식을 조정하고 있습니다.

현재의 절충안을 고려할 때 사람들이 왜 계속 광고 차단기로 눈을 돌리는지 이해하기 어렵지 않습니다. Premium 구독 가격은 계속 오르고, 간혹 버그로 광고가 새어 나오며, 더 저렴한 등급조차 부분적으로 광고를 포함하는 상황에서 균형이 조금 불공정하게 느껴질 수 있습니다. 그 사이 목표는 단순합니다. 플랫폼 자체가 이를 더 어렵게 만들려고 작정한 듯해도, YouTube를 예전처럼 시청 가능하게 만드는 것입니다.

하지만 시대가 바뀌면 우리도 함께 달라집니다. Windows용 AdGuard v8.0부터는 Windows 8 및 8.1 지원이 종료됩니다. 이전 Windows 버전을 지원하는 마지막 버전은 여기에서 다운로드하실 수 있습니다.

Windows용 AdGuard v8.0은 이름이 비슷하더라도 Windows 8을 지원하지 않습니다.

Windows 8 및 8.1 지원 종료 이유

Microsoft는 2023년 1월에 Windows 8.1 지원을 종료했습니다. 그 이후에도 저희는 2년이 넘는 기간 동안 해당 시스템을 사용하는 사용자들을 위해 계속해서 업데이트를 제공해 왔습니다. 하지만 이제는 앞으로 나아갈 때가 되었습니다.

더 새로운 Windows 버전에 집중하면 AdGuard를 더 빠르게 개선하고, 더욱 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 오늘날의 많은 최신 라이브러리와 개발 도구, 보안 기술은 새로운 운영체제를 기준으로 만들어집니다. 오래된 운영체제 지원을 계속 유지하면 사용자에게 최상의 보호를 제공하기가 그만큼 더 어려워집니다.

Windows 8 및 8.1에서 AdGuard를 계속 사용하는 방법

Windows 8 및 8.1에서도 계속 AdGuard를 사용할 수는 있지만, 지원되는 마지막 버전까지만 이용할 수 있습니다. 다만 이러한 버전은 최신 버전에 비해 효율성이나 보안성이 다소 떨어질 수 있다는 점을 참고해 주세요.

구형 운영체제를 지원하는 마지막 정식 버전은 Windows용 AdGuard v7.22입니다.

지원되는 최신 Nightly 버전도 사용할 수 있지만, Nightly 빌드는 불안정할 수 있으며 버그가 포함되어 있을 수 있습니다.

앞으로 출시되는 모든 Windows용 AdGuard 버전은 Windows 10 이상에서만 사용할 수 있습니다.

저희 사용자들로부터 받은 제보와 Reddit과 같은 다른 플랫폼에서 확인된 보고
에 따르면, YouTube는 적어도 일부 광고 차단기 사용자들에게 모든 영상에서 댓글과 설명 섹션을 비활성화하고 있습니다. 특히 PC 환경에서 이러한 현상이 보고되고 있습니다. YouTube가 일부 사용자만을 대상으로 이 방식을 시험 중인 것으로 보이기 때문에 모든 사용자가 같은 문제를 겪는 것은 아니지만, 충분히 많은 사례가 보고되며 이슈가 확산되고 있습니다. 그렇다면 정확히 어떤 일이 벌어지고 있는 걸까요? 그리고 광고 차단기, 특히 AdGuard는 이에 어떻게 대응할 수 있을까요?

광고 차단기 사용자들을 괴롭히는 정확한 방식은 새로울 수 있지만, YouTube가 광고 차단기와 충돌한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 과거에도 비슷한 문제가 있었지만, 광고 차단기는 필터 목록을 업데이트함으로써 이를 성공적으로 해결해 왔습니다. 필터 목록은 광고 차단기가 무엇을 차단해야 하는지 알려 주는 규칙들의 집합입니다. 이번 문제 역시 이전 사례와 마찬가지로 이미 수정이 배포되었습니다. 업데이트된 필터가 사용자에게 전달되면 문제는 해결될 것입니다. 다만 아직 모든 사용자가 이 업데이트를 받은 것은 아닙니다. 그리고 바로 여기서 상황이 조금 달라집니다.

수정이 만들어지는 시점과 실제로 사용자에게 전달되는 시점 사이의 간격이 지금처럼 길었던 적은 거의 없습니다. 그 이유는 Google의 새로운 확장 프로그램 정책 때문입니다. 왜 이러한 지연이 지금 특히 중요한지 이해하려면 Manifest V3에 대해 이야기해야 합니다.

Manifest V3가 중요한 이유

Manifest V3, 줄여서 MV3는 Google Chrome과 Chromium 엔진 기반 브라우저(예: Edge, Opera 등)를 위한 새로운 확장 프로그램 플랫폼입니다. 2018년에 처음 발표되었고 이후 몇 년 동안 여러 차례 수정되었으며, 2023년부터 사용자에게 본격적으로 적용되기 시작했습니다. 2025년 7월에는 기존 표준이었던 Manifest V2가 완전히 폐기되었고, 이를 사용하는 확장 프로그램은 Chrome에서 더 이상 사용할 수 없게 되었습니다. 그런데 이것이 왜 중요한 걸까요?

MV3의 영향을 받은 여러 브라우저 확장 프로그램 중에서도 광고 차단기는 가장 큰 영향을 받은 분야 중 하나입니다. MV3는 Chrome 확장 프로그램이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 크게 바꾸었고, Manifest V2에 비해 확장 프로그램의 권한 범위도 크게 축소되었습니다. 가장 큰 변화 중 하나는 webRequest API가 declarativeNetRequest API로 대체된 것입니다. 두 API 모두 원치 않는 콘텐츠를 차단할 수 있지만, declarativeNetRequest API는 훨씬 더 제한적입니다. 이 API는 확장 프로그램이 사용할 수 있는 규칙 목록을 미리 정의해 두고, 그 규칙을 기반으로 콘텐츠를 차단합니다. 즉, 규칙이 정적으로 적용됩니다. 반면 webRequest API는 확장 프로그램이 네트워크 요청을 동적으로 가로채고 수정할 수 있었기 때문에 훨씬 더 유연했습니다. MV3 환경에서는 광고 차단기가 요청에 실시간으로 대응할 수 없으며, 필터 목록을 업데이트하거나 새로운 콘텐츠에 적응하는 능력도 크게 제한됩니다. 그 결과 특정 광고나 추적기를 차단하는 과정이 더 느려지고 덜 효과적일 수 있습니다. 시스템이 새로운 패턴에 대응하려면 확장 프로그램 전체 업데이트를 거쳐야 하기 때문입니다.

이러한 변화는 사용자 프라이버시를 강화하기 위해 도입되었습니다. 실제로 권한이 줄어들면서 악성 브라우저 확장 프로그램이 시스템이나 브라우저에 심각한 피해를 줄 가능성도 줄어들었습니다. 하지만 그 반대편에는 또 다른 문제가 있습니다. 많은 확장 프로그램, 특히 광고 차단기의 기능이 약화되었습니다. 저희도 AdGuard 광고 차단기 확장 프로그램의 MV3 버전을 MV2 수준으로 유지하기 위해 많은 노력과 창의적인 해결책을 동원해야 했습니다. 그럼에도 일반 사용자에게는 바로 보이지 않는 다른 문제들도 존재합니다.

예를 들어 이번 문제와 매우 밀접하게 관련된 부분이 있습니다. MV3 환경에서는 광고 차단 확장 프로그램이 이전처럼 자유롭게 필터를 업데이트할 수 없습니다. MV3에서는 필터 규칙이 확장 프로그램 내부에 미리 포함되어 있기 때문에, 필터 업데이트는 확장 프로그램 전체 업데이트를 통해서만 배포될 수 있습니다. 그리고 확장 프로그램 업데이트는 Chrome Web Store의 전체 검토 과정을 거쳐야 합니다. 이는 인기 사이트에서 문제가 발생했을 때(예: YouTube) 사용자들이 며칠 동안 해결책 없이 기다려야 할 수도 있다는 의미입니다.

예전에는 저희가 퀵픽스 필터라는 우회 방법을 사용했습니다. 일부 규칙을 빠르게 업데이트할 수 있도록 만든 방식이었습니다. 그러나 Google은 2025년 초에 원격 코드 실행을 금지하면서 이러한 방법을 사용할 수 없게 만들었습니다. 이는 악성 스크립트나 원격 코드 삽입 공격의 위험을 크게 줄였기 때문에 정책의 의도 자체는 나쁘지 않았습니다. 하지만 정책 문구가 매우 광범위하게 작성되어 있어 광고 차단 규칙조차도 제한 대상이 될 수 있습니다.

그래서 저희는 사용자에게 가능한 한 빠르게 필터 업데이트를 전달하기 위해 새로운 방법을 찾아야 했고, 여기서 Chrome의 빠른 검토(fast-track review)가 등장합니다. 이 방식은 Google이 ‘안전하다’고 판단한 규칙 변경에 한해 전체 검토 없이 더 자주 업데이트할 수 있게 해 줍니다. 저희는 이런 규칙이 포함된 자동 확장 프로그램 업데이트를 몇 시간마다 배포하고 있습니다. 하지만 이 범주에 포함되지 않는 규칙을 수정하려면 전체 검토 절차를 거쳐야 하며, 이는 최대 일주일 이상 걸릴 수도 있습니다. 안타깝게도 이번 YouTube 문제를 해결하기 위한 수정은 빠른 검토로 배포할 수 없는 유형이기 때문에, 확장 프로그램이 긴 검토 과정을 통과하기 전까지는 Chrome 사용자에게 제공되지 않습니다.

다른 브라우저에서는 어떨까요?

Chromium을 사용하지 않고 Manifest V3의 영향을 받지 않는 브라우저는 많지 않습니다. 가장 대표적인 것은 Mozilla Firefox입니다. Firefox는 Gecko라는 자체 브라우저 엔진을 사용합니다. Mozilla는 Manifest V3 규격을 지원하면서도 Manifest V2 지원을 유지하고 있기 때문에, 광고 차단기는 여전히 강력한 차단 API를 사용할 수 있습니다. 그 결과 확장 프로그램과 독립적으로 필터를 자동 업데이트할 수 있습니다. 이렇게 필요한 수정이 자동 필터 업데이트로 전달되었기 때문에 Firefox 사용자들이 YouTube 관련 문제를 덜 보고한 이유일 수 있습니다.

Brave 같은 경우는 조금 다른 사례입니다. Brave는 Chromium 기반이기 때문에 Manifest V3의 제한을 그대로 받습니다. 하지만 Brave에는 Shields라는 자체 광고 차단 기능이 내장되어 있습니다. Brave는 브라우저 업데이트 없이도 Shields 필터 목록을 자동으로 업데이트합니다. 다만 기본적으로 AdGuard 필터를 사용하지 않기 때문에, 사용자가 직접 추가하지 않았다면 이번 YouTube 문제에 대한 해결 여부를 저희가 확실히 말하기는 어렵습니다.

시스템적인 문제

이번 상황은 광고 차단기 세계의 더 큰 문제를 보여 줍니다. 바로 Google과 같은 거대 플랫폼이 브라우저 확장 프로그램 생태계를 통제하면서 생기는 구조적인 제한입니다. 겉보기에는 단순한 버그처럼 보일 수 있지만 실제 상황은 훨씬 복잡합니다. Manifest V3에서 도입된 제한과 Chrome Web Store 검토 정책은 사용자와 개발자 모두의 유연성을 줄이는 더 큰 흐름의 일부입니다.

AdGuard 공동 창립자이자 CTO인 Andrey Meshkov는 다음과 같이 말합니다.

최근 Chromium의 Manifest V3 변경 사항은 Chromium 기반 브라우저에서 광고 차단기가 할 수 있는 일을 크게 제한했습니다. 지금은 크게 느끼지 못할 수도 있습니다. 저희가 Chromium 팀과 협력해 대부분의 요구를 충족할 수 있도록 API를 조정할 수 있었기 때문입니다. 하지만 앞으로 개선할 수 있는 가능성 자체가 크게 제한되었습니다. 이제 새로운 기능을 도입하려면 훨씬 더 많은 시간이 필요하며 MV3에서는 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.

YouTube 문제 해결이 지연되는 것에 대한 사용자들의 불만은 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 이번 필터 업데이트 지연은 AdGuard의 실수나 버그 때문이 아니라 업데이트 방식 자체에 존재하는 구조적인 제한 때문입니다. Manifest V3에서 Google은 보안과 프라이버시를 우선시하는 방향을 선택했습니다. 그 결과 광고 차단기 같은 인기 도구의 기능이 제한되었고, YouTube와 같은 문제에 대한 즉각적인 해결이 어려워질 수 있습니다.

AdGuard와 다른 광고 차단기들이 MV3 환경에서도 계속 혁신을 이어 가고 있지만, 이번 문제는 일회성 사건이 아닙니다. 이는 사용자 요구와 플랫폼 정책 사이의 더 큰 갈등의 일부입니다. MV3 도입 이후 이러한 문제가 더 자주 발생하고 있으며, YouTube 같은 대형 플랫폼에서 발생할 때 그 갈등이 더욱 분명하게 드러납니다.

그렇다면 광고 차단기 사용자로서 이러한 필터 업데이트 지연을 줄이기 위해 무엇을 할 수 있을까요? 몇 가지 방법이 있습니다.

• Windows용 AdGuard 또는 Mac용 AdGuard와 같은 시스템 수준 광고 차단기를 사용하세요. 이런 제품은 전체 기기 트래픽을 필터링하며 브라우저에 의존하지 않기 때문에 필터 업데이트 지연의 영향을 받지 않습니다. 또한 기능 면에서도 브라우저 확장 프로그램보다 훨씬 강력합니다.

• 다른 브라우저로 전환하는 것도 방법입니다. Mozilla Firefox와 같은 Gecko 기반 브라우저는 Manifest V3에 의존하지 않기 때문에 이러한 제한의 영향을 받지 않습니다. Brave나 Mullvad처럼 광고와 추적기를 기본적으로 차단하는 브라우저도 좋은 대안이 될 수 있습니다.

온보딩 화면에서는 사용자가 보게 될 광고의 종류와 그 이유를 설명하고, 광고 제어 기능을 안내하며, 무엇보다도 챗봇의 응답 자체가 광고주의 영향을 받지 않을 것임을 안심시켜 줍니다.

보게 될 광고는 챗봇과의 현재 대화 내용에 따라 달라집니다. 다만 OpenAI는 광고주가 사용자의 대화 내용, 기록 또는 개인 정보에 접근할 수 없으며, 광고 조회 및 클릭 수 집계에만 접근할 수 있다고 밝혔습니다. 표시되는 광고에 영향을 미치는 다른 요소로는 과거 대화 내용과 이전에 본 광고와의 상호작용 기록(긍정적 반응: 광고 클릭, 부정적 반응: 광고 숨기기)이 포함됩니다. 오버플로 메뉴에서 광고를 숨길 수 있습니다. 동일한 메뉴에서 광고에 대한 추가 정보 확인, 신고 옵션, 심지어 해당 광고에 대해 ‘ChatGPT에게 물어보기’ 기능도 제공됩니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

광고에 대한 추가 정보를 요청하면, 광고의 후원자와 표시되는 이유 등 기본 정보를 보여주는 팝업이 표시됩니다. 또한 광고 없이 이용할 수 있는 구독을 구매할 수 있는 버튼도 함께 제공됩니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

마지막으로, 그리고 아마도 가장 중요한 부분은 ‘광고 제어’ 페이지입니다. 이 페이지에서 사용자는 광고 맞춤 설정을 끌 수 있지만, 완전히 차단할 수는 없습니다. 현재 대화 내용은 표시되는 광고와 최소한의 관련성을 유지하게 되며, 그 정도는 명확하지 않습니다. 동시에, 과거 대화 내용과 기록을 기반으로 한 맞춤 설정을 완전히 해제할 수 있습니다. 특히, 모든 광고 관련 데이터를 삭제하면서도 대화 내용에는 전혀 영향을 미치지 않는 것도 가능해질 것입니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

광고가 또 하나의 디지털 공간까지 침투한다는 사실이 반갑지는 않지만, 적어도 초기 구현만 놓고 보면 상황이 훨씬 더 나쁠 수도 있었음을 인정할 수밖에 없습니다. 이 광고 형식이 앞으로도 그대로 유지될지는 시간이 지나야 알 수 있을 것입니다. OpenAI도 처음에는 비교적 절제된 광고로 시작했다가 결국 더 침입적인 형식으로 나아간 다른 많은 기업들의 길을 따르게 될까요?

어쨌든 현재로서는 저희가 이전 글에서 예측했던 바로 그 형태의 광고가 등장할 것으로 보입니다. 챗봇의 답변 창 밖에 표시되고 실제 답변과 명확히 구분되며 광고임이 표시된 형태입니다. 이런 광고에 대해 제대로 된 광고 차단기라면 물론 AdGuard도 포함해 웹 버전에서는 문제없이 차단할 수 있을 것입니다. 다만 Android 앱 내부에서 광고를 차단하는 일은 훨씬 까다롭기 때문에 실제로 어떤 방식으로 표시되는지 직접 확인해 본 뒤에 판단하는 것이 좋겠습니다.

미국 내 무료 및 최저 요금제 ChatGPT 사용자들에게 광고가 며칠 내로, 늦어도 몇 주 안에 도입될 예정입니다. 일부 사용자는 지난주 출시된 베타 버전을 통해 미리 확인했으며, 해당 베타 버전에서는 응답 창 하단에 광고가 표시되며 '스폰서'라고 명확히 표기됩니다. 기본적으로 광고는 개인화되며, 사용자가 광고 개인화를 거부하지 않는 한 현재 대화 내용과 사용자의 과거 채팅 데이터를 기반으로 타겟팅됩니다. 거부 시에는 프롬프트와 직접 연관된 채팅 내용만 광고 타겟팅에 활용됩니다. OpenAI는 또한 사용자 데이터는 판매되지 않을 것이며, 광고 경험이 가능한 한 종합적으로 유지될 것임을 강조했습니다.

OpenAI CEO 샘 알트먼의 광고에 대한 입장은 시간이 지남에 따라 변해왔는데, 미적 선택으로서 광고를 스스로 혐오한다고 밝히던 태도에서 보다 실용적인 “제대로만 한다면 괜찮다”는 입장까지 이르렀습니다. 이 점만으로도 광고가 챗봇 경험의 더 많은 부분으로 스며드는 미래를 배제하기 어렵습니다. 당장 그런 일이 일어나지 않을 수도 있고 아예 일어나지 않을 수도 있지만, 당장 또는 미래에 아예 일어나지 않을 수도 있지만, 쉽게 일어날 수 있다는 사실은 배제할 수 없습니다.

경쟁과 현실적인 우려

전 OpenAI 연구원들이 설립한 OpenAI의 경쟁사 Anthropic은 자사의 Claude 챗봇으로 가장 잘 알려져 있으며, 이번 광고 논쟁을 포착했습니다. 그리고 그들이 선택한 대응 방식은 인공지능 군비 경쟁이 얼마나 완고해졌는지를 여실히 보여줍니다.

Anthropic 광고 스틸컷. 출처: Anthropic/YouTube

Anthropic은 여러 개의 짧은 동영상 클립을 공개했는데, 각각 사용자들이 챗봇의 도움을 구하는 익숙한 시나리오를 보여줍니다: 운동 조언을 구하거나, 사업 아이디어를 브레인스토밍하거나, 학업 과제에 도움을 받거나, 가족 구성원과 더 나은 소통 방법을 고민하는 상황 등이죠.

Anthropic의 YouTube 채널에 게시된 이 동영상들은 올해 최대 광고 행사 중 하나인 2월 8일 슈퍼볼 중계 중 방영될 예정이며, 모두 동일한 구조를 따릅니다. 채팅봇이 합리적이고 사려 깊으며 진정으로 도움이 되는 듯한 조언을 제공하는 것으로 시작하지만, 갑자기 분위기를 완전히 망치는 광고로 급선회합니다. 인공지능 에이전트를 대표하는 개인 트레이너가 갑자기 키를 1인치(약 2.5cm) 더 커 보이게 해주는 깔창을 추천하며 '키 작은 사람'들이 당당히 설 수 있도록 돕는다고 말합니다. 다른 영상에서는 비즈니스 조언을 하던 에이전트가 갑자기 수상쩍은 대출 서비스를 권합니다. 또 다른 영상에서는 사용자와 어머니와의 관계에 대해 이야기하던 치료사가 갑자기 말을 멈추고, 나이 많은 여성을 만날 수 있는 데이팅 앱 광고를 보여줍니다.

모든 영상은 화면이 번쩍이며 “광고가 AI에 찾아옵니다. 하지만 Claude에게는 아니죠”라는 문구와 함께 끝을 맺는데, 배경에는 Dr. Dre의 “What's the Difference”가 흐르고 있습니다. 이 광고는 블랙 미러의 에피소드 '커먼 피플'과 기이할 정도로 유사한데, 해당 에피소드는 한 인물이 생명을 구하는 실험적 뇌 수술을 견뎌내고 살아남았지만, 이제 생존을 위해 월간 구독이 필요하다는 사실을 깨닫는 세계를 상상합니다. 비용이 상승하자 그녀는 광고 지원 계층으로 밀려나, 대화 도중 맥락상 이론적으로는 가능하지만 극히 부적절한 광고를 무의식적으로 내뱉게 됩니다. 한 사례에서 학생의 부모님이 싸우는 도중 어머니가 아버지를 떠나려 한다고 말하자, 그녀는 갑자기 가족이 함께하길 권하는 기독교 가족 상담 웹사이트 광고를 읊조립니다. 또 다른 사례에서는 남편과의 친밀한 순간을 방해하며 발기부전 젤을 추천하기도 합니다. 이를 막는 유일한 방법은 매우 비싼 광고 없는 요금제를 결제하는 것뿐입니다. 이 에피소드는 Anthropic이 강조하는 두려움을 과장합니다: 수익화가 심히 부적절하고 불쾌한 순간에 침투한다는 점입니다. 그리고 기존 검색 광고와 달리, 인간 언어 패턴을 모방하는 챗봇의 경우 훨씬 더 개인적인 느낌을 줍니다.

이 논의는 가치가 있습니다. 결국 챗봇은 일상생활의 필수품으로 빠르게 자리 잡고 있죠. 우리는 점점 더 많은 사람들이 ChatGPT에 의존하게 되고, 인공지능 동반자가 감정적 대리인이나 심지어 연애 상대로 변모하며, 대화형 봇이 일종의 인지적 지팡이가 되어 많은 이들이 이제 없이는 살 수 없다고 느끼는 사례들을 접하고 있습니다.

AdGuard 제품 책임자인 데니스 뱌조보이(Denis Vyazovoy)는 이렇게 말합니다.

“광고 모델이 AI 어시스턴트에 더 깊이 통합되기 시작한다면, 가장 중요한 신뢰의 문제가 제기됩니다. 사용자는 이런 서비스를 미디어 플랫폼이라기보다 ‘도와주는 조력자’로 인식합니다. 그렇기 때문에 추천의 형태라 하더라도, 그 안에 숨겨진 상업적 의도가 있다면 최대한 투명하게 드러나야 합니다. 주요 AI 개발사들이 이 문제를 두고 논쟁을 벌이고 있다는 사실 자체가, 시장이 아직 수익 모델의 윤리적 경계에 대해 합의를 이루지 못했다는 뜻이며, 지금이야말로 그 논의를 본격적으로 시작하기에 가장 좋은 시점이라고 할 수 있습니다.”

그런 의미에서 인공지능은 초기 개인용 컴퓨터를 닮아가고 있습니다. 그때는 조용하지만 영구적으로 사람들의 일하는 방식과 사고 방식을 바꿔놓았죠. 따라서 인공지능 에이전트 내 광고가 정말로 Anthropic이 경고하는 방향으로 나아가고 있다면, 경보음이 울려야 합니다.

부정직한 광고: OpenAI의 반응

정말 그럴까요? 아직은 알기 어렵습니다. ChatGPT 내 광고가 아직 널리 도입되지 않았기 때문입니다. OpenAI의 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 X(구 트위터)에 올린 글에서 Anthropic의 비판에 직접 반박하며, 이를 '오해의 소지가 있는 비판'이라고 일축했습니다.

“실제 존재하지도 않는 이론적 기만적 광고를 비판하기 위해 기만적인 광고를 사용하는 건 아마도 Anthropic의 이중적 태도를 반영하는 것일 텐데 이걸 슈퍼볼 광고에서 볼거라고 생각하지 못했습니다.” 라고 알트먼은 말했습니다.

그는 ChatGPT가 Anthropic이 묘사하는 것처럼 침습적인 방식으로 광고를 운영하지 않을 것이라고 주장했습니다. 알트먼은 이 기회를 빌려 두 회사를 대비시키며, Anthropic이 소수 부유층을 대상으로 틈새 시장용 고가 제품을 판매하는 엘리트주의적 기업이라고 비판했습니다. 반면 ChatGPT는 수십억 명이 무료로 이용할 수 있으며 유료 계층은 선택 사항이고 광고가 없는 민주적인 접근성을 강조했습니다. 그는 “미국에서 Claude를 사용하는 전체 사용자보다 텍사스 주민들이 무료로 ChatGPT를 더 많이 이용한다”고 지적했습니다. 앨트먼은 이 논쟁을 통제 대 개방의 문제로 규정했습니다. Anthropic이 특정 기업의 코딩 제품 사용을 차단하고 AI 활용 방식의 심판자 역할을 자처하는 반면, OpenAI는 ChatGPT를 광범위하게 접근 가능한 도구로 포지셔닝하고 있습니다.

역사적 유사점

치열한 경쟁은 과격한 광고를 낳습니다. Anthropic이 단순히 재미를 위해 이런 겨냥된 발언을 하고, 가장 인기 있는 광고 시간대에 돈을 쏟아부은 것이 아닙니다. 이 회사는 분명 상당한 자금을 투자하고 있습니다. 보도에 따르면 30초짜리 슈퍼볼 광고만 해도 800만 달러 이상이며, 경기 시작 전에 방영된 더 긴 광고(어머니와 소통하는 방법을 묻는 남자의 이야기를 담은) 역시 상당한 비용이 들었던 것으로 알려져 있습니다.

시장에서 가장 비싼 AI 모델 중 하나를 제공하는 Anthropic은 오랫동안 전문적인 작업, 특히 코딩 분야에서 최고로 평가받아 왔습니다. 하지만 OpenAI가 Anthropic의 인재를 빼가고 새로운 모델(최근에는 GPT-5.3-Codex)을 쏟아내는 상황에서 감상에 젖을 여유는 거의 없습니다.

Anthropic은 슈퍼볼 광고 캠페인에서도 Apple의 전략을 차용하고 있습니다. 거대 기업 IBM에 맞서는 반항적인 약자로 Apple을 포지셔닝한 상징적인 1984년 광고처럼, Anthropic의 광고는 ChatGPT를 조롱하고 Claude를 순수하고 편향되지 않은 선택으로 묘사함으로써 메시지를 전달하도록 설계되었습니다. 당시 Apple 광고의 영향력은 즉각적이고 측정 가능했습니다: 당시 보도에 따르면 광고 방영 직후 약 350만 달러 상당의 Macintosh 컴퓨터가 판매되었습니다.

차이점은 ChatGPT가 보다 폭넓게 대중적인 대안으로 포지셔닝하는 반면, Claude는 여전히 소수만을 위한 고급 제품이라는 인상이 남아 있다는 점입니다. 이번 광고를 통해 Anthropic은 이런 인식을 완전히 바꾸려고 시도하는 것처럼 보입니다. 핵심은 이 전략이 성공할지, 아니면 오히려 역효과를 낼지에 달려 있습니다. 하지만 Anthropic은 상당한 위험을 감수하고 있습니다. 자체 광고를 본격적으로 도입하려 하는 경우, 스스로 자초한 대규모 PR 파문에 직면할 수도 있다는 점입니다.

DNS 필터링 기능 추가

DNS 수준 필터링이 활성화되면 광고, 추적기, 악성 웹사이트를 포함한 원치 않는 도메인이 연결이 설정되기 전에 차단됩니다. 이는 보호를 강화하고 원치 않는 트래픽을 가장 초기에 차단하여 사용자의 기기에 도달하지 못하게 합니다.

Encrypted Client Hello

HTTPS는 트래픽의 내용을 암호화하지만, 통신 중인 서버의 이름은 일반적으로 여전히 노출됩니다. ECH는 연결의 이 부분도 암호화하여 ISP, DPI 시스템 및 기타 중개자가 사용자가 어떤 도메인에 접근하는지 볼 수 없도록 방지합니다.

유저스크립트 및 유저스타일 지원 추가

명령줄에서 직접 유저스크립트와 유저스타일을 설치하고 관리할 수 있습니다. 관리 명령어는 필터와 동일한 로직을 따르므로, 유저스크립트의 활성화, 비활성화, 제거 작업이 익숙한 방식으로 작동합니다.

피드백 남기기

AdGuard CLI 1.3에 대한 의견을 기다립니다. 여러분의 피드백은 제품을 개선하고 향후 업데이트의 방향을 다듬는 데 도움이 됩니다.

GitHub에서 이슈를 보고하거나 의견을 공유하실 수 있으며, 소셜 미디어 채널을 통해서도 문의하실 수 있습니다.

SockFilter란 무엇인가요?

SockFilter는 전송 계층(TCP/UDP)에서 소켓 작업과 직접 연동하는 경량 네트워크 드라이버입니다. 가장 낮은 계층에서 패킷을 처리하는 대신, SockFilter는 애플리케이션이 실제로 네트워크와 상호작용하는 더 높은 안정성 계층에서 작동합니다.

왜 새 드라이버가 필요한가요?

지금까지 Windows용 AdGuard는 주로 WFP 드라이버에 의존해 왔습니다. WFP는 강력하지만 동시에 복잡성, 호환성 문제 및 안정성 문제를 동반합니다.

TDI 드라이버는 대안으로 사용되어 왔으며 현재도 선택할 수 있습니다. 그러나 오래된 방식이기 때문에 일부 Google Chrome 버전에서 필터링 문제가 발생할 수 있습니다. 임시 해결 방법이 존재하긴 하지만, 장기적으로 신뢰할 수 있는 해결책은 아닙니다.

그래서 저희가 SockFilter를 소개합니다. 광고 차단에 특히 효과적인 새로운 접근 방식을 제공하며, 이러한 문제들을 완전히 해결해 줄 솔루션입니다.

SockFilter의 장점

충분한 테스트와 안정화 과정을 거치면 SockFilter는 기존 드라이버 대비 여러 가지 장점을 제공할 수 있습니다. 현재는 실험 단계이므로 모든 이점을 즉시 체감하기는 어려울 수 있지만, 앞으로 기대할 수 있는 변화는 다음과 같습니다.

• 다른 네트워크 앱과의 향상된 상호작용: SockFilter는 VPN, 방화벽, 백신 소프트웨어 등과 보다 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 네트워크 제어 충돌을 최소화하여 연결 문제를 줄이고, 전체 시스템 환경의 안정성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 시스템 충돌 위험 감소: SockFilter는 Windows 네트워킹의 보다 안전한 영역에서 작동합니다. 그 결과 블루스크린과 같은 심각한 시스템 오류 발생 가능성을 낮추고, AdGuard 실행 중 예기치 않은 충돌을 줄일 수 있습니다.

• 안정성 향상을 위한 진전: SockFilter는 저수준 네트워크 데이터를 처리하는 대신 앱이 일반적으로 인터넷을 사용하는 방식에 더 가깝게 작동합니다. 이를 통해 백엔드 복잡성을 줄일 수 있으며, 일상적인 사용 환경에서 AdGuard의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

알려진 문제점

현재 소수의 사용자들이 SockFilter 관련 문제를 보고했습니다. 새 드라이버가 Discord의 음성 및 영상 통화에 간섭하는 것으로 보입니다. 해당 문제는 GitHub에 설명되어 있습니다.

QA 팀에서 해당 문제를 재현했으며, 현재 수정 작업을 진행 중입니다. 유사한 문제가 발생하거나 추가로 공유할 정보가 있다면 알려주시기 바랍니다. 여러분의 피드백은 문제 해결에 큰 도움이 됩니다.

SockFilter 사용 방법

실험 모드는 SockFilter가 사용 준비가 되었음을 의미하지만, 버그가 발생할 수 있으며 이를 신고해 주시면 감사하겠습니다.

SockFilter를 테스트하려면 설정 → 네트워크 → 트래픽 필터링으로 이동하여 트래픽 필터링을 활성화한 후 사용 가능한 옵션 목록에서 SockFilter (실험적)을 선택하세요. 문제가 발생하면 언제든지 TDI 또는 WFP로 되돌릴 수 있습니다. 이 경우 GitHub에 문제를 보고해 주시기 바랍니다. 여러분의 피드백은 Windows용 AdGuard 개선에 큰 도움이 됩니다.

더 빠른 필터링 엔진 시작

TSUrlFilter로 알려진 필터링 엔진이 확장 프로그램을 구동해 원치 않는 콘텐츠를 차단하고 페이지를 깨끗하게 유지합니다. 이번 업데이트로 엔진 시작 속도가 약 두 배 빨라져 확장 프로그램이 더욱 부드럽게 동작하며, 백그라운드에서 재시작된 뒤에도 안정적인 성능을 제공합니다.

네이티브 :has 지원

페이지 요소를 차단하고 숨기기 위해 엔진은 CSS 선택자를 사용합니다. 이는 페이지를 깔끔하게 유지하는 빠르고 안정적인 방법입니다. 이전에는 :has 선택자가 확장 프로그램 자체에 의해 확장 CSS를 통해 주입되었습니다. 이제 지원되는 브라우저에서는 엔진이 브라우저 내장 :has 선택자를 사용합니다. 이는 필터링을 더욱 안정적으로 만들면서 시스템 부하도 줄여줍니다.

HTML 필터링 개선

단일 필터링 방법만으로는 일반적으로 충분하지 않습니다. 광고나 기타 요소가 페이지 콘텐츠에 녹아들려고 할 때 HTML 필터링이 유용합니다. 이는 페이지 구조와 직접 연동하여 해당 요소들을 탐지하고 제거합니다. 이번 업데이트는 HTML 필터링을 개선하고 최신 CoreLibs 버전과 호환되도록 하여 :contains 규칙을 보다 정확하게 처리합니다.

csp_report 차단 기능 재도입

MV3으로 이동한 후 csp_report 요청 차단 기능이 작동하지 않게 되어, 웹사이트가 차단된 콘텐츠 및 사용자 활동에 대한 추가 데이터를 수집할 수 있는 문제가 발생했습니다. 이번 업데이트는 MV3 호환 방식으로 csp_report 차단을 복원하여 동일한 수준의 보호 기능을 회복하고 사용자 프라이버시를 강화합니다.

피드백을 공유

아이디어가 있거나 버그를 발견하셨나요? GitHub이나 소셜 미디어로 알려주세요. 모든 의견이 AdGuard를 더욱 개선하는 데 도움이 됩니다.

수동 테마 선택

이 기능은 현재 시스템 테마와 무관하게 AdGuard Mini 앱에 라이트 또는 다크 테마를 적용하고자 하는 사용자를 위한 것입니다. 세 가지 옵션 중 선택하여 앱의 외관을 더욱 유연하게 설정하세요.
이 새로운 설정에 접근하려면 설정 → 테마로 이동하세요.

다크 앱 아이콘

macOS가 다크 모드일 때 AdGuard Mini가 더욱 세련되게 보이도록, 앱의 Dock 아이콘에 다크 버전을 추가했습니다.

다크 모드에서 도크에 앱의 다크 아이콘을 표시하려면 시스템 설정→ 외관으로 이동하여 아이콘 및 위젯 스타일을 다크로 설정하세요.

이번 버전에는 앱의 안정성과 성능을 개선하는 몇 가지 수정 사항도 포함되어 있습니다.

피드백 공유하기

AdGuard Mini는 사용자에게 더 나은 제품이 되기 위해 끊임없이 개선하고 있습니다. 여러분의 소중한 피드백을 보내주시면 큰 도움이 됩니다. 요청 사항이나 제안이 있으시면 GitHub, 소셜 미디어 또는 앱 내 지원 섹션을 통해 공유해 주세요.

사람들은 간편함과 편리함 때문에 첨단 섹스토이를 선택하지만, 즐거움을 얻는 동시에 자신도 모르게 개인 정보를 노출할 수 있습니다.

사용자의 기기가 사용 빈도, 사용 시간, 사용 강도를 추적하여 데이터를 몰래 수집할 수 있습니다. 최악의 경우 마이크, 카메라 또는 카메라 롤에 접근할 수도 있습니다. 또한 데이터가 기기와 토이 사이에서만 안전하게 유지된다는 보장은 없습니다.

진동에서 클라우드 서버까지

대부분의 현대식 기기는 기기 — 블루투스 — 앱 — 클라우드 순환 구조로 작동합니다.

간단한 명령으로 시작됩니다. 기기를 등록하고 앱과 페어링한 후 설정을 선택하면 기기 사용을 시작할 수 있습니다.

하지만 신호는 단순히 휴대폰에서 섹스토이로 전달되는 것이 아니라, 먼저 클라우드로 전송됩니다. 제조사들은 장거리 플레이를 위해 이 과정이 필수적이라고 주장합니다. 이를 통해 파트너가 지구 반대편에서도 제어권을 행사할 수 있기 때문입니다.

해당 명령과 함께 계정 ID, 타임스탬프, 기기 모델, 세션 지속 시간과 같은 메타데이터 패킷이 서버로 전송됩니다.

이 모든 것이 디지털 발자국을 형성합니다. “수요일 15분 사용”, “금요일 웨이브 모드” 같은 무작위 데이터 포인트가 분석되어 사용자의 프로필과 연결됩니다. 제조사는 단순히 하드웨어 결함만 확인하는 것이 아닙니다. 그들은 사용자의 가장 사적인 습관까지 파악하고 있습니다.

이 데이터(익명화 사용 관련유무)는 제품 개선 또는 광고주에게 판매하는 데 사용됩니다. 그 결과, 휴식 보조 도구에 대한 타겟팅 광고가 여러분이 평소 섹스토이를 사용하는 바로 그 시간에 맞춰서 피드로 계속 나타날 수 있습니다.

실제로 어떤 데이터가 유출되고 있나요?

데이터 수집은 종종 ‘운영상의 필요성’을 훨씬 넘어서는 수준으로 이루어집니다. 사용자와 관련된 민감한 정보 파일에는 다음과 같은 데이터가 포함될 수 있습니다.

• 개인 정보: 이메일 주소, 이름, 생년월일, 성별은 물론, 프로필에 입력했다면 성적 취향까지 포함될 수 있습니다.

• 사용 패턴: 정확한 사용 시각, 사용 시간, 사용 빈도 등 전반 사용에 대한 정보입니다.

• 기기 및 기술 정보: 진동 패턴, 강도 설정, 기기 온도, 배터리 상태 등 기기의 작동 세부 정보가 수집될 수 있습니다.

• 위치 정보: 휴대폰의 GPS 데이터를 통해 사용자의 도시나 거주지, 경우에 따라서는 집 안의 위치까지도 추정될 수 있습니다.

• 파트너 관련 데이터: 원격 세션 중 양측 사용자의 상호작용 기록과 사용자 ID 등 파트너 간 활동 정보가 포함될 수 있습니다.

• 생체 정보: 일부 고급 기기(예: Lioness)는 근육 수축이나 체온을 추적해 사용자의 신체 반응을 데이터로 기록합니다.

• 미디어 파일: 앱에 채팅 기능이 있는 경우, 사진·동영상·음성 메시지 등 개인적인 미디어 파일 역시 유출 위험에 노출될 수 있습니다.

이러한 데이터 유출의 결과

아시다시피 많은 앱이 사용자의 개인 정보를 수집합니다. 하지만 이처럼 민감한 정보가 유출되면 불쾌한 결과를 초래할 수 있습니다.

• 협박 및 갈취: 유출된 사진이나 특정 기기 사용 기록들도 무기로 악용될 수 있으며, 특히 보수적인 환경에 있는 사람들에게 더욱 위험합니다.

• 스토킹: 사용 시간과 GPS를 교차 참조하면 누군가가 사용자의 일과를 재구성할 수 있습니다. 게다가 블루투스 페어링에 PIN 코드를 사용하는 브랜드는 거의 없습니다. 기술에 능숙한 악의적인 사용자가 10미터 반경 내에서 사용자 모르게 조용히 연결하여 기기를 활성화할 수 있습니다.

• 초정밀 타겟팅 광고: 광고 플랫폼은 유출된 데이터를 기반한 피드를 제공합니다.

We-Vibe 사건

가장 큰 업계 스캔들은 위바이브(We-Vibe)와 관련되었습니다. 해커 컨퍼런스 '디프콘(Defcon)'에서 연구진들은 위바이브 4 플러스가 온도와 진동 모드에 관한 실시간 데이터를 회사 서버로 전송하고 있음을 입증했습니다. 해당 브랜드는 이를 '분석 목적'이라고 주장했으나, 사용자에게는 전혀 알리지 않았습니다.

그 결과 집단 소송이 제기되었고, 피해 사용자에게 최대 1만 달러의 배상금이 지급되었으며, 개인정보 처리방침에 대한 대규모 긴급 업데이트가 단행되었습니다.

다른 브랜드

Vibratissimo

한 취약점으로 인해 비밀번호, 채팅 내용, 사적인 사진 등이 포함된 공개 데이터베이스가 노출되었습니다.

Lovense

사용자들이 앱이 백그라운드에서 오디오를 녹음하는 것을 발견했습니다. 회사는 이를 “버그”라고 일축했습니다.

법적 보호 체계

유럽에서는 GDPR이 성생활 관련 데이터를 ‘민감한 정보'로 규정하여 엄격한 보호 조치, '잊혀질 권리’, 그리고 막대한 벌금(최대 2천만 유로)을 요구합니다.

미국에는 아직 하나의 큰 연방법이 없지만, 캘리포니아(CCPA/CPRA)가 선도하고 있습니다. 캘리포니아는 이제 사적인 데이터를 ‘민감한 개인 정보’(SPI)로 분류하고, 데이터 프로파일링을 거부할 수 있도록 ‘사용 제한’ 버튼을 요구합니다. 텍사스와 뉴저지를 포함한 10개 이상의 다른 주들도 이를 따르고 있습니다.

민감한 데이터를 보호하는 방법

개인 정보를 보호하기 위해 섹스토이를 포기할 필요는 없습니다. 다음 ‘디지털 위생’ 팁만 따르면 됩니다.

• 권한 확인: “이 진동기가 왜 내 연락처나 마이크에 접근해야 하지?”라고 스스로 물어보세요. 타당하지 않다면 거부하세요.

• 흔적 지우기: 등록 시 버너 이메일과 가명을 사용하세요.

• 모든 업데이트: 보안 취약점을 막기 위해 앱과 펌웨어를 최신 상태로 유지하세요.

• 블루투스 차단: 사용 후 기기를 끄세요. 연결이 없으면 원격 해킹도 불가능합니다.

• 광고 차단기 및 VPN 사용: 추적을 제한하고 연결에 익명성 강화단계를 추가합니다.

결국 스마트 섹스토이는 단순한 기기를 넘어, 복잡한 데이터 수집 시스템이라고 할 수 있습니다. 편리함을 제공하는 만큼 개인정보 보호에 대한 고민도 함께 따릅니다. 민감한 데이터가 안전하게 보호될 수 있도록 항상 주의를 기울이고 디지털 위생 수칙을 지키는 것이 중요합니다.

1월 16일, OpenAI는 향후 몇 주 내 미국에서 무료 이용자와 최저가 구독 등급인 ‘Go’ 이용자를 대상으로 광고 테스트를 시작할 것이라고 발표했습니다. 해당 광고는 로그인한 성인 이용자에게만 표시될 예정입니다. 해당 광고는 사용자의 현재 대화 내용과 관련이 있을 때만 챗봇 응답 하단에 표시될 것이라고 회사는 설명했습니다. OpenAI는 광고가 명확히 표시되어 일반 답변과 구분될 것이라고 덧붙였습니다. 광고는 기본적으로 개인화되지만, 사용자는 언제든지 개인화 기능을 끄고 광고에 사용된 데이터를 삭제할 수 있습니다. 또한 회사는 사용자의 데이터를 광고주에게 절대 판매하지 않으며, 광고주로부터 대화 내용을 비공개로 유지할 것이라고 밝혔습니다.

ChatGPT 광고 예시. 출처: OpenAI

이번 발표로 ChatGPT 내 광고가 정확히 언제, 어디에 등장할지에 대한 수개월간의 추측이 종지부를 찍었습니다. 그리고 적어도 광고 분야로의 첫 진출에서는 OpenAI가 가장 보수적인 접근법을 선택하여 신중을 기하는 쪽으로 기울고 있는 것으로 보입니다.

ChatGPT에 광고를 게재하는 방법들

2025년 12월, The Information은 OpenAI가 몇 가지 접근 방식을 모색 중이라고 보도했습니다. 그중 하나(현재 실현되고 있는)는 ChatGPT의 답변과 분리된 모듈에 광고를 배치하고, 이를 명확히 광고로 표시하는 것이었습니다. 이는 구글이나 퍼플렉시티 AI 같은 경쟁사들이 이미 시행하고 있던 방식과 매우 유사해 보였습니다.

표면상 훨씬 더 우려스러워 보였던 다른 접근법은 광고나 '스폰서 콘텐츠'를 챗봇 응답에 직접 삽입하는 것이었습니다. The Information은 OpenAI 내부 논의를 인용하며 예를 들었습니다: 마스카라 추천을 요청하면 인기 뷰티 브랜드 Sephora의 광고가 응답에 포함될 수 있다는 것입니다. 같은 보도에 따르면 OpenAI는 사용자가 구매 의사를 명확히 표시할 때까지 광고 노출을 보류하는 방안을 검토 중이었습니다. 즉, 초기 응답이나 하단에 광고를 무분별하게 배치하는 대신, 사용자가 구매 의사를 명시적으로 표시한 경우에만 광고를 노출하는 구상이었습니다. OpenAI의 자체 사례가 시사하듯, 이 신중한 접근법은 훨씬 더 직접적인 방식으로 대체된 것으로 보입니다.

광고의 기반 마련

지난 1년간 OpenAI의 행보를 지켜봐 왔다면 ChatGPT에 광고가 표시되기 시작한다는 소식은 놀랍지 않을 것입니다. OpenAI는 지난 1년간 조용히 광고 담당 임원들을 채용하며 본격적인 수익화 추진을 위한 기반을 다져왔습니다. 가장 주목할 만한 채용 사례는 피지 시모(Fidji Simo)의 영입입니다. 그는 2025년 8월 OpenAI에 합류해 애플리케이션 부문을 이끌게 되었는데, 이전에는 Meta에서 광고 기반 제품을 개발했으며 이후 Instacart를 이끌었습니다. 시모는 소비자 플랫폼 확장, 성과형 광고, 수익화 분야에 특화되어 있는데, 이는 OpenAI가 ChatGPT로 추구하는 방향과 정확히 일치합니다. 이러한 방향성을 강화하기 위해 OpenAI는 광고 플랫폼 및 유료 마케팅 엔지니어 직책을 공고했으며, 구독 서비스와 광고를 총괄할 수석 수익화 리더를 찾고 있었습니다.

그러나 가장 결정적인 증거는 ChatGPT Android 앱의 베타 버전에서 발견된 유출된 참조 사항으로, 이는 2025년 11월로 거슬러 올라가는 시점부터 내부 광고 프레임워크가 구체화되고 있음을 시사했습니다

개발자 티보 블라호가 발견한 빌드에는 ‘광고 기능’, ‘검색 광고’, ‘바자 콘텐츠’ 등과 같은 항목에 대한 참조가 포함되어 있어, OpenAI가 광고가 실제로 어떻게 작동할지 적극적으로 테스트 중임을 시사합니다.

동시에 사용자들은 ChatGPT 응답 창 바로 아래에 표시된 서비스 추천 항목이 광고처럼 보인다는 점을 발견했습니다(현재 우리가 알고 있는 바에 따르면, 이는 미국에서 출시될 예정인 광고와 유사함).

OpenAI는 당시 광고가 이미 제품에 도입되었다는 주장을 부인했습니다. ChatGPT가 피트니스 수업을 홍보하는 스크린샷에 대해 OpenAI는 “재정적 요소가 없다”는 이유로 광고가 아니라고 설명하며, 이는 나쁜 사용자 경험이라고 인정했지만 ‘관련성 부족’이라는 근거만을 제시했습니다. 특히 더 명백한 문제, 즉 광고와 유사한 내용이 등장했다는 사실 자체는 회피한 셈입니다. 회사는 “제안 기능과 사용자 경험을 개선 중이며, 최상의 상태를 유지하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔습니다.

한편 ChatGPT는 광고 도입 준비가 된 듯했으나, 2025년 12월 Google이 Gemini를 업그레이드하자 OpenAI가 유명한 '코드 레드'를 선언하며 모델 개선에 집중하면서 출시가 보류된 것으로 보입니다. 그러나 그때조차도 OpenAI가 ChatGPT에 광고를 도입할 준비를 하고 있다는 데는 거의 의심의 여지가 없었습니다. 남은 유일한 진짜 질문은 광고가 도입될지 여부가 아니라, OpenAI가 광고가 어느 정도까지 방해가 되도록 허용할 의사가 있는가였습니다.

OpenAI의 광고에 대한 태도 변화

OpenAI의 발표에 따르면 광고(적어도 초기 버전에서는)가 지나치게 방해가 되지 않을 것이라고 하지만, 그 방침이 변하지 않을 것이라는 보장은 없습니다. 사람들은 마음을 바꾸기 마련이며, OpenAI CEO 샘 알트먼도 예외는 아닙니다.

2024년 3월 팟캐스트 출연 당시 렉스 프리드먼과의 대화에서 알트먼은 심지어 미적 선택으로서 광고를 싫어한다고까지 말했습니다. 알트먼은 인터넷이 발전하기 위해 광고가 필요했던 시절은 지났으며, 지금은 세상이 더 풍요로워져 광고가 필수품이라기보다 선택의 문제여야 한다고 주장했습니다. 다만 그는 문틈을 살짝 열어두며, 대규모 언어 모델(LLM)이 편향되지 않은 방식으로 거래 흐름에 참여할 수 있는 방법이 있을 수 있다고 암시했습니다. 그러한 유보 사항에도 불구하고 그는 광고 없는 ChatGPT에 대한 선호를 더욱 확고히 하며 “우리의 비즈니스 모델은 매우 단순하고 나는 그것을 좋아한다. 내가 상품이 아니라는 걸 안다”고 덧붙였습니다. 반면 그는 페이스북, X 등 광고 지원 플랫폼들을 지목하며 “나는 그것을 좋아하지 않는다”고 자신의 감정을 직설적으로 요약했습니다.

6개월 후인 2024년 10월, 알트만은 광고에 대한 자신의 전반적인 혐오감을 더욱 분명히 했습니다. OpenAI가 현재의 구독 기반 모델 외에도 광고와 같은 대체 수익화 전략을 모색할 것인지에 대한 질문에 답하며 알트만은 “개인적인 편견으로 말하자면, 저는 광고를 싫어합니다”라고 밝혔습니다. 동시에 그는 OpenAI가 언젠가는 광고를 고려할 가능성을 배제하지는 않았습니다.
광고가 존재하며 어느 정도 고려 대상이긴 하지만 당장 회사 차원에서 검토 중인 사안은 아니라는 이러한 입장은 2024년 내내 지속되었습니다. 2024년 12월 OpenAI의 최고재무책임자(CFO) 사라 프리아는 회사가 다른 수익원을 모색하는 데 열려 있지만, 광고를 추진할 구체적인 계획은 없다고 밝힌 바 있습니다.

2025년에 모든 것이 바뀌었습니다. 광고 수익 창출 아이디어가 OpenAI 내에서 급속도로 확산되었습니다. 2025년 4월, 내부 문서가 유출되었는데, OpenAI는 ‘무료 사용자 수익화’(즉, 광고)를 포함한 신제품이 2026년에 10억 달러의 수익을 창출할 것이라고 예측했습니다. 이 수치는 2029년까지 250억 달러로 증가할 것으로 예상되었습니다.

비밀은 이미 누설되었으며, 아직 완전히 드러나진 않은 상태이지만 오래 걸리지 않았습니다. 2025년 6월 공개된 ‘OpenAI 팟캐스트’ 첫 회에서 알트먼은 자신의 입장을 이전보다 훨씬 명확하고 눈에 띄게 완화된 어조로 밝혔습니다.

“아직 광고 제품을 한 번도 해본 적이 없어요. 아니, 완전히 반대하는 건 아니에요. 광고가 마음에 드는 부분도 있거든요. 인스타그램 광고는 꽤 괜찮다고 생각해요. 거기서 물건도 많이 샀어요.”

오랫동안 광고를 멀리해 온 사람에게서 나온 말이라, 이건 단순한 가벼운 언급이 아니었습니다. 알트먼은 광고를 단순히 참는 수준을 넘어, 그것들을 '멋지다'고까지 표현했는데, 이 작은 한 마디가 태도의 상당한 변화를 암시하고 있었습니다.

그럼에도 그는 광고가 배치되어야 할 위치에 대해서는 선을 긋는 데 신중했습니다. 실제 모델 출력 자체를 건드리는 것은 거래를 무산시킬 수 있다고 그는 제안했습니다. “만약 우리가 더 많은 비용을 지불하는 대가로 LLM에서 반환되는 그 스트림, 즉 출력 자체를 수정하기 시작한다면, 그것은 정말 끔찍한 일이 될 것입니다,”라고 그는 말했습니다. “사용자로서 저는 이런 상황을 싫어할 것입니다. 그것은 신뢰를 파괴하는 순간이 될 것입니다.”

대신 알트먼은 광고가 도입된다면 LLM 처리 과정 자체의 외부에 위치해야 하며, 응답과 명확히 분리되어 어떤 식으로도 영향을 미치지 않아야 한다는 아이디어를 제시했습니다. 그조차도 기준은 높을 것입니다. 그는 “사용자에게 정말 유용하게 느껴져야 하며 LLM 출력에 간섭하지 않는다는 점이 분명해야 할 것”이라고 말했습니다.

문서상으로 보면 모두 좋은 말들입니다. 그리고 겉보기에는 OpenAI가 선택한 길이기도 하죠. 하지만 알트만은 구글을 ‘문제점'은 있지만 '좋은’ 광고 기반 기업으로 지목하기도 했습니다. 광고가 시간이 지남에 따라 구글의 제품을 얼마나 깊이 형성하고(때로는 왜곡하기도 했는지) 고려해볼 때, 향후 광고 구현이 현실적으로 얼마나 깨끗하거나 지속 가능할지 의문을 품는 것은 당연합니다.

그리고 이는 중요한데, The Information에 따르면 OpenAI는 ChatGPT의 비유료 사용자(즉, 광고를 통해 수익화되는 사용자)당 연간 평균 글로벌 수익이 2026년에는 약 2달러에 달하고, 2030년까지는 약 15달러로 증가할 것으로 전망하고 있기 때문입니다.

그 예측의 상한선에서조차 ChatGPT는 광고 지원 모델을 완전히 도입한 기업들을 따라잡기에는 아직 한참 멀었습니다. 예를 들어 메타는 이미 사용자당 약 50달러를 창출하고 있습니다. 즉, 규모를 확장하고 이 수치를 끌어올려야 한다는 압박이 커질 수 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 깔끔하고 방해받지 않는 광고라는 약속을 유지하기 어렵게 만들 수 있습니다.

그 압박은 당분간 완화될 가능성이 거의 없습니다. OpenAI는 2030년 이전에는 흑자 전환이 어려울 것으로 전망되며, 2029년까지 누적 손실이 약 1,150억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. HSBC 추정에 따르면, 이 회사는 성장 계획을 위한 자금 조달을 위해 추가로 2,070억 달러를 조달해야 할 것으로 보이며, 이는 더 공격적인 수익화 전략을 거부하기가 얼마나 어려울 수 있는지를 보여줍니다.

광고를 차단하는 방법은 무엇인가요?

광고 차단 사용자들이 당연히 궁금해할 다음 질문은 아마도 “ChatGPT 광고도 실제로 차단될 수 있을까?”일 것입니다. 간단히 말해, 가능합니다. 생성형 AI가 광고를 '차단 불가능'하게 만든다는 생각은 현실보다 과장된 측면이 더 큽니다.

그렇다고 해도, 이것이 얼마나 쉬울지는 거의 전적으로 OpenAI가 광고를 어디에 배치하기로 결정하느냐에 달려 있습니다. 광고가 ChatGPT의 응답 창 밖에 위치하고, 명확하게 분리되어 표시된다면, ChatGPT에서 광고를 차단하는 것은 상당히 익숙해 보일 것입니다. 이는 Perplexity 같은 다른 AI 제품에서 보아온 것과 매우 유사합니다. 광고 차단 관점에서 보면, 이러한 방식의 구현은 비교적 간단하며, AdGuard는 이미 ‘기타 방해 요소 필터’를 통해 유사한 형식의 광고를 걸러내고 있습니다.

대규모 언어 모델은 기존의 패턴 매칭을 넘어 의미 기반 콘텐츠 필터링을 가능하게 합니다. 단순히 콘텐츠의 위치나 표현 방식에 의존하기보다 사후 분석을 통해 LLM은 중립적 정보와 홍보 또는 스폰서 콘텐츠를 구분하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 덜 명백한 방식으로 제시된 경우에도 적용됩니다. 이는 공상과학이 아닙니다: 이미 실험 중인 기술로, LLM을 활용한 광고 차단 재고에 관한 연구 논문에서 설명한 바와 같습니다.

OpenAI가 챗봇 답변 텍스트에 광고를 혼합하기로 결정하면 문제가 복잡해집니다. 그렇다고 광고가 즉시 차단 불가능해지는 것은 아닙니다. 다만 이를 차단하려면 다른 도구들이 필요해질 것입니다. 하지만 당분간은 과도하게 대응할 필요는 없습니다. 현재 대부분의 챗봇 광고는 기존 기술로 충분히 걸러낼 수 있을 만큼 뚜렷하게 구분됩니다. 더 큰 불확실성은 광고 차단 가능성 자체가 아니라, OpenAI가 결국 광고를 어디까지 밀어붙일지입니다. 알트먼은 광고가 대규모 언어 모델(LLM) 출력에 영향을 주지 않을 것이라고 주장할 수 있지만, 재정적 압박이 커질수록 사용자들이 이를 맹신하기만 할 수는 없는 상황입니다.

광고 차단기 사용은 승리의 전략

AdGuard 광고 차단기는 광고와 추적기로부터 여러분을 보호하는 첫 번째 방어선입니다. 성가신 배너, 팝업, 동영상 광고를 제거하여 온라인에서 정말 중요한 것에 집중할 수 있도록 합니다.

평생 라이선스는 40% 할인, 연간 라이선스는 30% 할인으로 2월 10일까지 진행됩니다. 이미 라이선스를 보유하고 계신가요? AdGuard 계정에서 기기 추가 또는 기간 연장을 통해 업그레이드하실 수 있습니다.

AdGuard VPN으로 디지털 장벽을 허물어보세요. 즐겨보는 프로그램과 실시간 스트리밍을 시청하고, 더 저렴한 가격을 찾아보세요. 그리고 공공 Wi-Fi에서 해커로부터 연결을 보호하세요.

가장 유리한 플랜은 2년 구독으로, 2월 10일까지 80% 할인됩니다. 기존 구독을 할인된 가격으로 갱신할 수 있습니다. 이는 자동 갱신보다 저렴합니다. 기존 구독을 갱신하려면 동일한 이메일 주소로 새 구독을 구매하기만 하면 됩니다.

DNS를 통한 홈 네트워크 보호

AdGuard DNS는 악성 웹사이트와 원치 않는 콘텐츠를 차단하여 기기를 보호하는 방패 역할을 합니다. 가정 내 인터넷에 연결된 모든 기기가 안전하게 보호됩니다.

개인 및 팀 플랜은 2월 10일까지 55% 할인됩니다. 이미 AdGuard DNS를 사용 중이라면 지금이 구독 기간을 연장하기에 완벽한 시기입니다. 자동 갱신보다 저렴한 가격으로 이용하실 수 있습니다.

DNS 보호 강화

DnsLibs를 v2.7로 업데이트하여 DNS에 포스트퀀텀 암호화(Post-quantum cryptography, PQC) 지원을 추가했습니다. 해당 보호는 DoH, DoT, DoQ 연결에 적용됩니다. 아래 버튼을 클릭하시면 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

이번 업데이트로 DNS 요청은 기술 발전에도 안전성을 유지할 수 있도록 설계된 암호화로 보호됩니다. 양자 컴퓨팅이 발전함에 따라 일부 기존 암호화 방식은 장기적으로 취약해질 수 있지만, 포스트퀀텀 암호화는 이러한 미래 위협까지 고려해 설계되었습니다. 이를 통해 현재는 물론 앞으로도 오랜 기간 동안 사용자의 브라우징 프라이버시를 안정적으로 보호합니다. 포스트퀀텀 보호 기능은 DNS 보호를 활성화하고 AdGuard DNS 서버 중 하나를 선택하면 자동으로 작동합니다. 별도로 설정할 필요가 없습니다.

다음 단계를 따라 이 설정을 확인할 수 있습니다.

1. 보호 화면을 엽니다.
2. DNS 보호를 켜고 해당 설정을 엽니다.
3. DNS 서버로 이동하여 AdGuard DNS 옵션 중 하나를 선택합니다.

Safari의 필터링 기능 개선

SafariConverterLib도 업데이트되어 Safari에서 필터링 규칙이 작동하는 방식에 새로운 기능이 추가되었습니다.

이번 개선을 통해 필터 개발자는 규칙을 보다 유연하게 설계할 수 있고, AdGuard는 복잡한 규칙도 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 웹 페이지는 더 깔끔해지고 까다로운 광고 역시 보다 정확하게 차단됩니다.

피드백 남기기

항상 그렇듯이, 요청 사항이나 피드백이 있으시면 SNS나 GitHub에 언제든지 공유해 주세요! 여러분의 피드백은 AdGuard 제품 개선에 큰 도움이 됩니다.

2025년은 저희에게 중요한 한 해였습니다. 네 가지(사실은 세 가지지만, 네 가지처럼 느껴집니다 — 자세한 내용은 나중에 설명드리겠습니다)의 완전히 새로운 제품을 출시했으며, 여기서 멈추지 않고 AdGuard 제품군은 계속 확장 중입니다. 오랜 기간 사랑받아 온 모든 제품을 더욱 개선하기 위해 업데이트했으며, 새로운 광고 필터링 개발자 서밋을 위해 고향인 리마솔에 손님들을 초대했습니다. 여러분을 위해 통찰력 넘치는 글도 다수 작성했으며, 그 외에도 많은 일들이 있었습니다.

AdGuard의 한 해를 돌아봅시다.

신제품

항상 그렇듯, 가장 흥미로운 소식인 AdGuard 신제품부터 소개해 드리겠습니다! 저희는 기존 소프트웨어를 개선하는 데 그치지 않고 제품 라인을 확장하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 올해 AdGuard 제품군에는 Linux용 AdGuard Ad Blocker, Mac용 AdGuard Mini, AdGuard DNS 모바일 앱, AdGuard Mail 등 다수의 신제품이 새롭게 합류했습니다!

Linux 사용자들을 위한 광고 차단

지난해 저희는 Linux에서 AdGuard VPN을 실행할 수 있는 명령줄 인터페이스인 AdGuard VPN CLI를 출시했습니다. 따라서 당연히 다음 단계로 나아가 Linux 사용자들도 광고로부터 보호해야 했습니다! Linux용 AdGuard v1.0 역시 명령줄에서 실행되며 광고와 추적기들에 맞서 싸울 수 있는 다양한 도구를 제공합니다.

다른 플랫폼용 AdGuard 광고 차단 앱 사용 경험이 있다면, Linux용 AdGuard의 많은 기능이 익숙하게 느껴질 것입니다. 앱 필터링, 앱 제외 설정, 사용자 정의 규칙 및 필터, 차단 등 필터 업데이트 등이 바로 그것입니다. 이 모든 기능은 효율적인 광고 차단과 추적기 방어를 위한 필수 도구이며, 이제 손쉽게 이용할 수 있습니다. 지금 바로 사용해 보세요!

AdGuard Mini, 최강 보호

Mac용 AdGuard Mini는 Safari 브라우저에서 광고를 차단하는 새로운 앱입니다. 기술적으로는 신제품이지만, 기존 Safari용 AdGuard의 직접적인 후속작입니다. 기존 버전을 사용 중이셨다면 앱이 자동으로 업데이트될 것입니다(이미 업데이트되었을 수도 있습니다). 그런데 왜 새 이름일까요? 우선 실시간 필터 업데이트 기능 등 여러 신규 기능을 도입했습니다. 이를 통해 항상 최신 필터를 사용할 수 있으며, 일반 필터로는 차단하기 어려운 고집 센 광고를 처리하는 'AdGuard Extra'라는 고급 도구도 추가되었습니다. 이러한 개선 사항이 충분히 크다고 판단되어 브랜드 변경을 결정했습니다.

또 다른 이유가 있었습니다. 이 제품이 더 큰 형인 Mac용 AdGuard 앱의 경량 버전임을 강조하고 싶었기 때문입니다. Mac용 AdGuard가 더 방대한 기능을 갖추고 시스템 전체 필터링을 제공하는 반면, AdGuard Mini는 무엇보다도 Safari 브라우저를 보호하고자 하는 많은 사용자에게 완벽한 선택지입니다.

DNS 보호

이 신제품은 AdGuard DNS를 보완합니다. AdGuard DNS 모바일 앱은 모바일 기기에서 AdGuard DNS를 빠르고 쉽게 설정하며 실시간으로 보호 기능을 관리할 수 있는 편리한 방법입니다.

가볍고 설치가 매우 쉬우며, 보호 기능을 키고 끄면서, 선호하는 프로토콜을 선택하고, 원하는 DNS 서버로 전환하는 것을 몇 초 만에 도와줍니다. Android 또는 iOS 기기에 대한 종합적인 보호를 원하는 모든 사람에게 훌륭한 선택입니다.

AdGuard Mail: 2025년 소식들

기술적으로 AdGuard Mail은 새로운 제품이 아닙니다. 저희는 지난 해 회고에서도 이 제품에 대해 다룬 바 있습니다. 하지만 1.0 버전 출시와 같은 중요한 이정표를 그냥 지나치기에는 무언가 부족했습니다. 이메일 답장 기능, 다중 별칭 도메인, 답장 통계 등 필수 기능이 많이 추가되었기에, 이번 회고의 ‘신제품’ 섹션에 포함될 자격이 충분하다고 생각합니다.

올해 동안 여러분의 소중한 피드백 덕분에 AdGuard Mail을 몇 차례 더 업데이트했습니다. 최신 1.3 버전이 제공하는 멋진 새 기능을 직접 사용해 보시거나, 아주 사소한 변경 사항까지 모두 알고 싶으시다면 버전 기록을 확인해 보세요.

AdGuard 광고 차단기: 2025년 소식들

AdGuard 광고 차단기는 항상 합리적인 범위 내에서 더 많은 광고를 더 효과적으로 차단하기 위해 노력합니다. 다양한 플랫폼용 AdGuard 제품이 존재하며, 이들 모두 여러 차례 업데이트들을 받았습니다. 이번 요약에서 모든 업데이트를 다룰 수는 없으므로 ,각 제품별로 가장 두드러진 변경 사항 하나를 임의로 선정해 강조할 예정입니다. 더 궁금한 독자분들은 드롭다운 메뉴에서 다른 주요 변경 사항을 확인하실 수 있으며, 진정한 변경 내역 탐정들을 위해 각 제품의 버전 이력을 링크로 제공하겠습니다.

Windows용 AdGuard

올해 저희는 Windows 개발팀은 매우 바쁘게 움직이며 수많은 업데이트를 쏟아냈습니다. 선택할 만한 멋진 기능이 너무 많았지만, 결국 우리는 이 기능에 주목했습니다:

대화형 차단 페이지. 이전에는 이 페이지들이 장애물처럼 느껴졌으나, 이제는 교차로처럼 느껴지는데, 이전 페이지로 돌아가기, 차단 사유 자세히 알아보기, 오탐지 신고하기, 그리고 가장 대담한 사용자를 위한 ‘무시하고 웹사이트로 이동하기’ 같은 옵션이 제공됩니다.

그리고 마지막으로 가장 좋은 소식을 전합니다! Windows용 AdGuard 8.0 베타 버전을 출시했습니다! 더 빠른 시작 속도, 더욱 안정적인 필터링, 조용한 백그라운드 성능, 통계 기능 개선, 확장 기능(기존 유저스크립트) 및 앱 관리 모듈 개선 등 모든 것이 포함되어 있습니다. 정식 버전을 기다리기 힘들다면 꼭 한번 사용해 보세요!

더 포괄적이고 세부적인 변경 사항 목록을 원하시면 버전 기록 페이지를 방문하세요.

Mac용 AdGuard

Mac용 AdGuard의 경우 상대적으로 변화가 적은 한 해였기에, 여기서 특별히 강조할 만한 변경 사항은 없습니다. Mac용 AdGuard는 이제 Windows용 AdGuard에서 볼 수 있었던 것과 동일한 대화형 차단 페이지를 제공합니다. 포스트 퀀텀 암호화 지원을 추가하여, 필터링 대상 앱이나 브라우저가 최신 암호화 방식을 사용하더라도 AdGuard가 동일하게 대응합니다. 이렇게 하면 양자 컴퓨터조차도 사용자의 트래픽을 해독할 수 없습니다! 세 가지 새로운 AI 기반 브라우저(ChatGPT Atlas, Perplexity Comet, Dia)에 대한 지원 추가도 빼놓을 수 없습니다.

이 외에도 대부분의 변경 사항은 내부적으로 이루어졌으며 성능, 안정성, 호환성에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 모든 변경 내역은 버전 기록 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

iOS용 AdGuard

iOS용 AdGuard는 2024년 12월 30일에 상당히 큰 업데이트를 진행했습니다. 말 그대로 모든 AdGuard 제품군 중 전년도 마지막 업데이트였죠! 너무 늦게 출시되어 작년 요약에도 포함되지 못했기에, 우리는 이를 명예로운 2025년 업데이트로 간주하여 여기에 포함시켜야 한다고 생각합니다. 이를 염두에 두고, 2025년 iOS용 AdGuard에는 어떤 새로운 기능이 추가되었을까요?

필터 업데이트 속도 개선. 이제 기존보다 30배 더 빨라졌습니다. 예전에는 10~30초 걸리던 업데이트가 이제 1~2초, 때로는 그보다 더 짧은 시간에 완료됩니다. 블로그를 참조해 보세요.

iOS용 AdGuard 변경 사항은 버전 기록에서 자세히 확인할 수 있습니다.

Android용 AdGuard

v5.0 출시를 앞두고 Android 팀은 여러 주요 업데이트를 공개했습니다. 아직 광고 차단기 제품군 업데이트도 완료되지 않았지만, 원칙을 깨고 두 가지 변경 사항을 강조하고자 합니다:

가로 모드. 오랫동안 가장 많이 요청된 기능 중 하나였으며, 마침내 구현했습니다. 이제 태블릿에서 AdGuard를 훨씬 편리하게 사용할 수 있습니다.

유저스타일 기본 지원. 기존 Windows 및 Mac 제품에서 제공되던 이 기능이 이제 Android로 확장되었습니다! 유저스타일은 유저스크립트와 유사하지만, 웹사이트의 코드 자체를 건드리지 않고 외관만 변경하는 데 초점을 맞춥니다.

Android용 AdGuard의 새로운 기능에 대해 더 자세히 알아보려면 버전 기록 페이지를 방문하세요.

AdGuard 브라우저 확장 프로그램

올해 AdGuard 브라우저 확장 프로그램의 변경 내역은 아마도 모든 제품 중 가장 바쁘게 보였을 것입니다. 그러나 그 대부분은 다양한 내부 개선 사항과 사소한 수정 사항입니다. 그럼에도 불구하고 주목할 만한 몇 가지 큰 변화가 있었습니다:

MV3 확장 프로그램의 사용자 정의 필터 기능입니다. MV3로의 마이그레이션 과정에서 API 제한으로 인해 이 기능을 일시 중단해야 했지만, 이제 다시 돌아왔으며 예전과 마찬가지로 훌륭하게 작동합니다.

궁금한 독자들을 위해 전체 변경 내역은 버전 기록 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

다음으로 넘어가기 전에 AdGuard 브라우저 확장 프로그램에 대해 한 가지 더 소개할 점이 있습니다. 이제 Android용 Edge에 공식 추천 확장 프로그램으로 선정되었습니다! Android용 Edge 확장 프로그램 스토어에 입점한 최초의 광고 차단기 중 하나이기도 합니다. 따라서 데스크톱용 Edge 사용자이면서 AdGuard 브라우저 확장 프로그램을 사용 중이라면, Android에서도 한번 사용해 보시길 권합니다.

AdGuard VPN: 2025년 소식들

AdGuard VPN으로 넘어가 보겠습니다! 제품별로 새롭게 추가된 흥미로운 기능들을 살펴보기 전에, 모든 AdGuard VPN 앱에 적용된 주요 변경 사항 하나를 먼저 소개합니다. 이제 모든 AdGuard VPN 앱이 포스트퀀텀 암호화를 지원합니다!

양자 컴퓨터는 2029년경이면 현재의 암호화 방식을 뚫을 수 있을 전망입니다. 더 심각한 문제는 해커들이 이미 암호화된 데이터를 수집해 양자 컴퓨터가 보편화될 때 해독할 계획을 세우고 있다는 점입니다. 따라서 저희는 양자 컴퓨팅이 널리 보급될 때까지 기다리지 않고 지금 당장 조치를 취했습니다. 모든 AdGuard VPN 앱의 고급 설정에서 포스트퀀텀 암호화 기능을 활성화할 수 있으며, 이를 권장합니다. 성능 저하는 미미한 수준이며, 향후 발생할 수 있는 많은 문제를 예방해 줄 수 있는 보안 강화라는 측면에서 충분히 가치 있는 선택입니다.

AdGuard VPN 데스크톱 앱

Mac 및 Windows용 앱의 주요 신규 기능 중 일부는 사실 상당히 유사하므로 함께 설명하겠습니다. 가장 큰 기능부터 시작해 보죠:

동적 VPN 프로토콜 선택. HTTP/2와 QUIC 중 어떤 프로토콜이 더 나은지 확신이 서지 않거나, 계속해서 프로토콜을 전환하며 시간을 낭비하고 싶지 않다면 자동 선택 옵션을 사용하세요. 현재 환경에서 더 빠르고 안정적인 프로토콜을 자동으로 선택해 줍니다.

Windows용 AdGuard VPN 및 Mac용 AdGuard VPN의 변경 내역에 대한 자세한 내용은 버전 기록 페이지에서 확인할 수 있습니다.

AdGuard VPN 모바일 앱들

데스크톱 앱과 마찬가지로 iOS용 AdGuard VPN과 Android용 AdGuard VPN을 함께 다룰 예정입니다. 모바일 부문에서는 어떤 새로운 기능이 추가되었을까요?

저장된 위치. 작년 말 데스크톱 앱에 적용했던 또 다른 변경 사항으로, 마침내 2025년에 모바일 앱에도 도입되었습니다. 일상에서 얼마나 편리한지 한 번 사용해 보면 바로 알 수 있는 필수적인 편의 기능입니다.

참고로, Android용 AdGuard VPN은 독립적인 보안 검토를 통과하고 Google Play에서 검증 배지를 획득했습니다! 이는 앱이 제3자와 어떠한 데이터도 공유하지 않으며, 전송 중인 데이터를 암호화하고, 사용자가 자신의 데이터 삭제를 요청할 수 있음을 보장합니다.

Android용 AdGuard VPN과 iOS용 AdGuard VPN에 적용된 변경 사항에 대한 자세한 내용은 버전 기록 페이지를 방문하세요.

AdGuard VPN 브라우저 확장 프로그램

AdGuard VPN 브라우저 확장 프로그램에 적용된 일부 변경 사항(저장된 위치, 웹 기반 인증)은 다른 제품 설명 시 이미 언급한 바 있습니다. 이제 이 확장 프로그램만의 고유한 기능들을 살펴보겠습니다:

새로운 통계 섹션. VPN 연결을 통해 전송되는 데이터량을 간편하게 추적할 수 있는 기능입니다. 모든 통계는 기기 로컬에 저장되며 필요하지 않을 경우 비활성화할 수 있습니다. 이 기능은 AdGuard VPN Unlimited의 일부로, 유료 플랜 이용자 모두에게 제공됩니다.

게다가 AdGuard 광고 차단기와 마찬가지로, AdGuard VPN 확장 프로그램은 Android용 Edge에서 이용 가능한 최초의 VPN 확장 프로그램 중 하나가 되었습니다!

모든 내용들을 다 다루기는 어렵습니다. 더 많은 정보를 원하시면 버전 기록을 확인해 보세요.

AdGuard DNS: 2025년 소식들

AdGuard DNS에 대해 이야기할 때가 왔습니다! AdGuard DNS 제품에게 정말 다사다난했던 한 해였습니다. 모바일 앱에 대해서는 이미 알고 계시겠지만, 이는 빙산의 일각에 불과합니다. 우선, AdGuard DNS는 이제 포스트퀀텀 암호화도 지원합니다! 하지만 솔직히 말해서, 이건 과소평가입니다. 클라이언트 측 포스트 퀀텀 암호화를 제공하는 최초의 DNS 서비스이며, 이제 이 기술을 조기에 도입한 극소수 기업 목록에 이름을 올렸습니다. Google과 Cloudflare 바로 뒤를 잇는 위치입니다. AdGuard DNS에 이 기술이 어떻게 구현되었는지 궁금하시다면 꼭 해당 글을 읽어보시기 바랍니다. 하지만 가장 좋은 점은 바로 지금부터 사용하실 수 있다는 것입니다. 이를 위해서는 AdGuard 광고 차단기의 Nightly 빌드 중 하나가 필요하지만, 그 외에는 매우 간단합니다.

AdGuard DNS의 확산 소식에 저희 기쁨을 여러분과 나누지 않을 수 없습니다. 먼저, 지난 1월에는 선도적인 라우터 제조사인 ASUS가 Wi-Fi 7 호환 모델 전 제품에 AdGuard DNS를 기본 기능으로 통합했습니다. 이는 진정한 이정표이자, AdGuard DNS를 개선하고 모두를 위한 인터넷을 더 안전하게 만들기 위한 저희 노력이 결실을 맺고 있음을 확인시켜 주는 순간이었습니다.

AdGuard DNS에 관한 또 하나의 기쁜 소식을 전해 드릴까요? 지난 10월, 일본 내 한 학교가 공식적으로 AdGuard DNS를 도입하여 교직원 기기 전체에 적용했으며, 학생 기기로의 확대 적용도 준비 중입니다.

쇼토쿠 학교 어린이들의 학습 환경을 더욱 안전하고 즐겁게 만드는 데 기여하게 되어 매우 자랑스럽게 생각합니다. 이는 더 큰 변화의 시작에 불과하다고 믿습니다. 앞으로 몇 년 안에 일본 전역(그리고 전 세계!)에서 AdGuard DNS의 대규모 도입을 위해 이미 노력하고 있습니다.

그렇다면 AdGuard DNS 자체는 어떨까요? 더 나아졌을까요? 새로운 기능이 추가되었나요? 네, 꽤 많이 추가되었지만 그중 하나를 강조해야 한다면 바로 이것입니다:

카테고리 기반 서비스 차단. 이제 자녀 보호 기능에는 20개 이상의 차단 카테고리(예: 성인 콘텐츠, 게임, 주류 및 담배)가 포함되어 있어 접근을 제어하는 더 편리한 방법을 제공합니다.

여기서 다 나열할 수 없을 정도로 더 많은 멋진 기능들이 있습니다. AdGuard DNS가 제공하는 기능에 대해 자세히 알아보려면 버전 기록 페이지를 방문해 보세요.

업계 뉴스와 AdGuard 연구

AdGuard의 핵심은 광고 차단기, VPN, DNS, Mail과 같은 제품들입니다. 하지만 제품 소식 외에도 지난 한 해 동안 광고 차단, 개인정보 보호, 심지어 인공지능에 이르기까지 다양한 주제에 관한 많은 글을 작성했습니다. 일부는 광고 차단 및 개인정보 보호 분야에서 발생한 최신 소식을 다루었고, 다른 글들은 AdGuard 자체 연구를 바탕으로 했습니다. 그중 몇 가지를 다시 한번 살펴보겠습니다.

문제에 직면한 광고 차단기들

지난 한 해 동안 광고 차단 및 콘텐츠 필터링 도구는 다양한 문제들과 직면했습니다. 이 주제를 다룰 때 Manifest V3를 언급하지 않을 수 없습니다. 이 새로운 Chrome API는 브라우저 확장 프로그램 개발자들에게 훨씬 더 엄격한 새로운 규칙을 제시했으며, 올해 초 우리가 스스로에게 던진 질문은 '광고 차단 확장 프로그램이 이에 적응할 수 있을까?'였습니다. 저희는 일찍부터 AdGuard 브라우저 확장 프로그램의 MV3 호환 버전 작업을 시작했고, 2024년에 미리 출시하는 데 성공했습니다. 그러나 모든 개발자가 새로운 현실에 적응 못하거나, 적응하려 하지 않았습니다. 가장 대표적인 사례는 물론 uBlock Origin이었는데, 해당 개발자는 MV3 요구사항을 충족시키기 위해 코드를 변경하는 것을 거부했고, 결국 Chrome에서 영구적으로 비활성화되었습니다.

Google이 Manifest V3로 전환하면서 광고 차단기의 기능이 제한되긴 했지만, 이러한 한계를 초래한 동일한 API 변경이 사용자 프라이버시 개선에 기여했습니다. 하지만 MV3가 제시한 도전 과제를 성공적으로 해결했음에도, 광고 차단 자체의 개념에 위협이 되는 문제를 포함해 더 많은 과제들이 여전히 도사리고 있습니다. 8월에는 광고 차단이라는 개념 전체가 얼마나 취약한지 다시 한번 상기하게 되었습니다. 독일 연방대법원이 악셀 슈프링거(Axel Springer) 대 Adblock Plus 소송을 재개했습니다. 상황을 잘 모르시는 분들을 위해 설명하자면, 악셀 슈프링거는 광고 차단을 불법으로 입증하려 법정에서 싸우는 독일 미디어 기업입니다. Adblock Plus와의 법적 분쟁은 10년 넘게 이어져 왔으며, 2년 전 마지막 소송이 기각된 후 많은 이들이 이 싸움이 끝났고 선한 쪽이 승리했다고 생각했습니다. 하지만 끝날 때까지 끝난 게 아니라는 말이 있듯이, 아직은 아무것도 결정된 바 없지만 전체 커뮤니티가 상황을 매우 주의 깊게 지켜보고 있습니다. 법원이 악셀 슈프링거 측에 유리한 판결을 내릴 경우 그 파장이 엄청날 수 있기 때문입니다.

웃픈 현실 속의 광고 이야기들

저희는 오랫동안 광고를 차단해 왔지만, 가끔은 저희조차 놀라게 되는 사례들을 마주하게 됩니다. 예를 들어, 냉장고 화면에 광고가 표시되거나, 공중화장실에서 휴지 한 장을 얻기 위해 광고를 봐야 하는 상황 같은 것들이죠.

차단된 광고를 다시 삽입하려다 웹사이트가 망가진 뒤 거짓말하며 광고 차단기 탓을 하는 사이트들을 알게 됐을 때 정말 나쁜 농담 같았습니다. 인정해야겠네요, 광고 차단기를 속이려다 자사 웹사이트를 망가뜨린 뒤 실패하자 그 광고 차단기 탓을 하다니, 참으로 뻔뻔한 짓이죠.

이 섹션을 마무리하며, 완전히 웃기다기보다는 재미있는 이야기 몇 가지를 소개합니다. 예를 들어, 블랙 미러에 등장한 한 에피소드는 뇌 칩에 광고 지원 구독 서비스를 받는 인물에 관한 내용으로 우리 모두를 꽤 흥분시켰죠. 생명을 구하는 수술은 저렴한 가격에 이루어졌지만, 심각한 문제가 있었습니다. 주인공은 말 그대로 광고 전달의 매개체가 되어, 스스로도 깨닫지 못한 채 대화를 중단하고 광고를 내뱉게 되는 거죠. 점점 더 공격적으로 변해가는 스트리밍 서비스의 광고 지원 구독 등급과 이 이야기의 유사성은 놀라울 정도입니다. 마지막으로, 벨기에 프로그래머 스틴 스판호브에게 박수를 보내고 싶습니다. 그는 혼자서 AR 안경용 앱을 개발해 오프라인 광고를 차단하는 데 성공했습니다.

아직 원하는 효과를 내지 못할 수도 있지만, 그 마음가짐이 정말 마음에 듭니다!

2025년 Ad-Filtering Dev 서밋

광고 차단 커뮤니티에는 전통이 있습니다. 2018년부터 매년 한 번씩 광고 차단기 및 브라우저 개발자, 필터 관리자, 개인정보 연구자들이 모두 모여 광고 필터링 개발자 서밋(Ad-Filtering Dev Summit, 줄여서 AFDS)에서 핫한 주제를 논의하고 현재 상황에 대한 생각을 공유합니다. 2025년 10월, AdGuard는 (Ghostery 및 eyeo와 함께) 키프로스 리마솔의 고향 땅에서, 따뜻한 지중해가 펼쳐진 그림 같은 해변가에서 이 행사를 주최했습니다.

이번 행사가 완전한 성공을 거두었다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다! 새로운 브라우저 기능과 콘텐츠 필터링에 미치는 영향부터 광고 차단에 AI를 활용하는 방안, 필터 규칙 생성 자동화, 복잡한 개인정보 보호 개념을 사용자에게 전달하는 방법에 이르기까지 모든 주제를 다뤘습니다.

이번 서밋에는 AdGuard를 대표하는 연사들도 참여했습니다!

AdGuard의 창립자이자 소유주 겸 최고기술책임자(CTO)인 안드레이 메슈코프(Andrey Meshkov)는 Apple의 새로운 개인정보 보호 시스템 전체 URL 필터링 프레임워크를 면밀히 검토하고, AdGuard가 이미 이를 어떻게 구현했는지 살펴봤습니다.

AdGuard의 UX 작가 소피아 올로바(Sofia Orlova)는 개인정보 보호를 쉽게 접근할 수 있도록 AdGuard가 UX 작성 및 인터페이스 디자인에 접근하는 방식을 설명했습니다.

AGLint의 주 개발자인 다비드 토타(Dávid Tóta)와 개발자이자 필터 목록 관리자, AG Lint 기여자인 엘리자베타 예고로바(Elizaveta Egorova)는 필터 목록 관리자를 지원하기 위해 특별히 설계된 강력한 도구인 AGLint의 발전 과정에 대해 소개했습니다.

AdGuard의 브라우저 확장 프로그램 팀 리더인 막심 토프치우(Maxim Topciu)는 대규모 언어 모델(LLMs)이 광고 차단 접근 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 탐구했습니다.

물론 수십 명의 다른 연사들도 다양한 훌륭한 주제를 다루며 때로는 열띤 토론을 불러일으키기도 했습니다! 모든 연설은 YouTube에서 전체 영상을 시청하실 수 있습니다.

내년에도 멋진 서밋이 되길 바랍니다!

TechTok으로 더 쉬워진 기술 이야기

TechTok은 2024년 주제이지만 작년 요약에 언급되지 않았기에, 저희는 이를 2025년으로 간주할 것입니다. 그렇다면 TechTok이란 무엇일까요? 광고 차단이나 개인정보 보호 같은 저희 전문 분야를 중심으로 기술 관련 질문을 자유롭게 던지는 공간입니다. 솔직히 어떤 질문이든 환영하며, 가장 흥미롭고 인기 있는 질문에 답변해 드립니다. 시작한 지 거의 정확히 1년, 영어로 된 TechTok은 11회차까지 진행되었으니 그동안 꽤 많은 질문에 답변해 드렸습니다. 그중 저희가 특히 좋아했던 질문 몇 가지를 소개합니다(한국어로 번역됨):

VPN 터널이란 무엇이며 어떻게 작동하나요? 이것이 모든 것의 시작이었고, 첫 번째 이슈였으며, 지금까지도 가장 자주 묻는 질문 중 하나입니다. VPN을 사용하거나 사용할 계획이라면 꼭 읽어보세요.

DNS란 무엇인가요? 다양한 DNS 프로토콜의 차이점은 무엇인가요? 또 하나의 절대적인 고전적인 질문으로, 4호에서 다루고 있습니다. 솔직히 말해서, DNS 수준 보호를 실행하지 않더라도 어느 정도 이해하고 있으면 유용합니다.

핑거프린팅이란 무엇이며 디지털 발자국을 최소화하는 방법은 무엇인가요? 이 주제는 6호에서 다루며, 핑거프린팅 관련 모든 내용을 논의합니다. 프라이버시는 필수적이며, 기기와 소프트웨어가 필요 이상으로 개인 정보를 유출하지 않도록 하는 방법을 아는 것이 매우 중요합니다.

내년에도 TechTok이 계속 잘되길 바랍니다! 여러분의 질문을 보내주시면 저희에게 큰 도움이 됩니다:

2025년을 마무리하며, 2026년을 향해

한 해 전체를 한 편의 글에 담았습니다. 이번 요약이 다소 길어졌다는 걸 눈치채셨을 겁니다. 올해는 정말로 신제품 출시, 업데이트, 연구, 기사, 이벤트 등이 너무나도 빽빽하게 채워져 저희가 이룬 성과에 자부심을 느끼지 않을 수 없습니다. 하지만 사실, 여러분 없이는 이만큼 이루지 못했을 것입니다! 저희 제품 번역, 앱 테스트, 버그 보고, 필터 개선해 주신 모든 분들께 감사드립니다. 여러분 없이는 AdGuard가 지금의 모습이 될 수 없었을 것입니다. 감사의 표시로, 올해 가장 활발하고 두드러진 기여자 분들께 AdGuard 기념품을 보내드리겠습니다.

그럼 이제 2025년을 보내고, 2026년에 다시 만날 것입니다. 더 흥미진진하고 다채로운 한 해가 될 것을 약속드립니다! 새해 복 많이 받으세요!

Apple의 시스템 전체 필터링 접근 방식은 최근 개발자들이 익숙해져 있던 방식과 크게 다른 API를 도입했습니다. 이로 인한 변화는 OS 수준에서 필터링을 구현하는 방법에 대한 여러 새로운 아이디어를 떠올리게 했으며, 이는 콘텐츠 차단 기술의 미래를 위한 흥미로운 사례 연구가 될 것입니다.

AFDS에서의 논의는 주로 대부분의 콘텐츠 필터링이 이루어지는 환경인 브라우저와 웹 확장 프로그램에 집중되지만, 시스템 전체 필터링은 더 광범위하고 점점 더 중요한 과제를 제시합니다. 애플의 새로운 API의 한계와 기능을 살펴보는 것은 브라우저 기반 필터링 개선에도 도움이 될 수 있는 통찰력을 제공합니다. 하지만 먼저, 시스템 전체 필터링이란 정확히 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.

시스템 전체 필터링이란 무엇인가요?

시스템 전체 필터링은 기본적으로 브라우저 트래픽뿐만 아니라 모든 애플리케이션의 웹 트래픽을 가로채고 차단할 수 있는 기능을 의미합니다.

브라우저 내 트래픽 필터링은 브라우저 확장 프로그램 덕분에 항상 비교적 간단했습니다. Manifest V3가 도입된 지금도 브라우저는 콘텐츠 필터링을 위한 명확하고 잘 정의된 API를 제공합니다.

API(Application Programming Interface)는 서로 다른 소프트웨어 시스템이 상대방의 구조를 알 필요 없이 원활하게 소통할 수 있게 해주는 '공통 언어'입니다.

운영체제 수준으로 확대해 보면 사정이 완전히 달라집니다. 운영체제 중 어느 것도 콘텐츠 필터링 전용 API를 제공하지 않기 때문에, 광고 차단기 개발자들은 플랫폼별 기술에 의존해야 하며 각각 고유한 단점을 지닙니다.

시스템 전체 필터링이 왜 중요한지 의문이 들 수 있습니다. 브라우저에서만 광고를 차단하면 안 될까요? 최근 연구에 따르면 모바일 기기에서 브라우저 기반 트래픽은 전체 트래픽의 15% 미만을 차지합니다. 데스크톱에서는 여전히 브라우저가 전체 트래픽의 약 55~60%를 차지하며 우위를 점하고 있지만, 모든 플랫폼을 통틀어 보면 전체 인터넷 트래픽의 약 30%만이 브라우저에서 발생합니다. 나머지 70%는 앱에서 발생합니다.

그리고 바로 여기에 진정한 개인정보 보호 문제가 있습니다. 앱 내 추적은 웹사이트보다 훨씬 더 침습적입니다. 앱은 더 많은 개인 데이터에 접근할 수 있고, 기기 리소스와 직접 상호작용하며, 웹사이트가 절대 사용할 수 없는 지속적 식별자를 활용합니다. 이 때문에 기기 트래픽 전체를 필터링하는 작업이 더욱 중요해집니다.

시스템 전체 필터링은 항상 AdGuard의 핵심 강점 중 하나였습니다. 사실, 15년 이상 전에 출시된 최초 버전의 AdGuard는 네트워크 수준에서 광고를 차단하는 Windows 애플리케이션이었습니다. 시간이 지나면서 우리는 모든 주요 플랫폼으로 확장했으며, AdGuard DNS와 AdGuard Home이라는 두 가지 추가 제품을 출시함으로써 한 걸음 더 나아갔습니다. 이 제품들은 단일 브라우저 내 트래픽 필터링뿐만 아니라 전체 기기(심지어 전체 네트워크!)를 보호하는 것을 목표로 합니다.

이 점이 바로 저희에게 흥미로운 이유입니다. 아직도 개선의 여지가 많으며, 운영체제 공급업체 중 하나인 애플이 마침내 이에 주목하기 시작했다는 점이 기쁩니다.

시스템 전체 필터링 작동 방식

저희 관점을 이해하려면 먼저 시스템 전체 필터링이 어떻게 시작되었는지, 현재 어떻게 작동하는지, 그리고 광고 차단기 개발자들이 여전히 직면하고 있는 과제가 무엇인지 알아야 합니다. 간단한 옛날 방식 테스트: 광고 차단은 사실 광고 서버를 존재하지 않는 IP 주소로 리다이렉트하는 데 사용되던 HOSTS 파일에서 시작되었다는 사실을 알고 계셨나요? HOSTS는 DNS 서버와 마찬가지로 호스트명을 IP 주소에 매핑하는 일반 텍스트 파일입니다.

Peter Lowe의 차단 목록에서 발췌한 내용

물론 호스트 파일에는 한계가 있습니다: 정적이며 정확한 도메인만 차단할 수 있고, 업데이트가 어렵고 우회될 수 있습니다. 그럼에도 이것이 모든 것의 시작이었습니다. 또 다른 일반적인 접근법은 DNS 싱크홀링으로, 기본적으로 호스트 파일과 같은 개념이지만 DNS 수준에서 적용되어 여러 기기에서 동시에 작동합니다.

DNS 서버를 사용하여 도메인 접근을 차단하는 예시

일부 문제는 해결했지만 중요한 한계가 있었습니다. 여전히 도메인만 차단할 수 있었고 우회될 수 있었습니다. 따라서 DNS 싱크홀링은 많은 경우에 도움이 되지만 완벽한 해결책은 아닙니다.

다음으로 등장한 것은 프록시 서버였습니다. HTTP 트래픽을 위해 사용자의 기기와 인터넷 사이에서 중개자 역할을 하는 서버입니다. 이 접근 방식은 광고 차단 초기 시절에 매우 대중적이었습니다. Ad Muncher나 초기 버전의 AdGuard를 비롯한 많은 “클래식” 도구들이 이를 사용했습니다. 여기 보이는 스크린샷은 약 15년 전, AdGuard(당시에는 Adguard로 표기되었습니다!)가 기본적으로 HTTP 프록시처럼 작동하던 시절의 것입니다.

프록시의 주요 장점은 트래픽이 암호화되지 않은 경우 도메인 이름뿐만 아니라 전체 URL을 기반으로 트래픽을 필터링할 수 있다는 점입니다. 암호화된 경우에도 여전히 도메인 이름을 확인할 수 있습니다.

시스템 전체 필터링에 어떤 방법을 사용하든, 첫 번째 기술적 과제는 트래픽을 가로채서 DNS, 프록시 등 필터로 라우팅하는 것입니다. 플랫폼마다 다른 기술이 필요합니다:

• Android: 로컬 VPN
• iOS: 로컬 VPN, DNS 설정 확장 프로그램
• macOS: 네트워크 확장 프로그램(투명 프록시, DNS 프록시)
• Windows: WFP/TDI/WinSock/NDIS 드라이버

이 방법들 각각에 대해 자세히 설명하지는 않겠습니다. 이 모든 방법들이 구현하기 쉽지 않고, 실수하기 쉬우며, 호환성 문제에 자주 부딪힌다는 점만 알면 충분합니다. 그럼에도 시스템 수준에서 트래픽을 필터링하려면 우리가 감수해야 할 기본 요소들입니다.

앞서 언급한 모든 문제를 해결한다 해도 여전히 큰 문제가 하나 남습니다. 정확한 필터링을 위해서는 전체 URL 가시성이 필요하다는 점입니다. 왜 중요할까요? 두 가지 사례를 들어 설명하겠습니다.

1. 첫 번째는 페이스북의 광고 네트워크입니다. 페이스북은 동일한 도메인(graph.facebook.com)에서 합법적인 콘텐츠와 추적 요청을 동시에 제공합니다. 전체 URL에 접근할 수 없다면, 이 도메인을 차단하는 것은 페이스북 자체도 작동하지 못하게 만들 것입니다.
2. 두 번째 예시는 IAB의 새로운 제안인 ‘신뢰할 수 있는 서버(Trusted Server)’입니다. 여기서 세부 사항은 생략하겠지만, 간단히 말해 광고 경매를 서버 측으로 이동시키고 광고를 퍼블리셔 자체 도메인에서 전달하여 퍼스트 파티 콘텐츠처럼 보이게 합니다.

현재 전체 URL을 검사하는데 유일한 신뢰할 수 있는 방법은 TLS 가로채기 기능을 갖춘 프록시를 실행하는 것입니다. 이는 매우 복잡한 작업이지만, 여전히 수행해야 할 일입니다.

프록시 + TLS 가로채기 다이어그램

따라서 필터링이 작동하려면 누군가가 사용자의 트래픽을 관찰해야 합니다. 브라우저 확장 프로그램, VPN, 안티바이러스 프로그램 등 어떤 형태로든 말이죠. 이는 피할 수 없는 사실입니다. 이상적으로는 이 처리가 사용자의 기기에서 로컬로 이루어져야 합니다. 데이터가 기기를 벗어나지 않기 때문에 더 안전합니다. 따라서 로컬 필터링이 바람직하지만, 프라이버시를 보장하지는 않습니다. 사용자는 여전히 필터를 운영하는 주체에게 신뢰를 두어야 합니다.

그렇다면 이상적인 시스템 전체 필터링 솔루션은 어떤 모습이어야 할까요? 충족해야 할 몇 가지 기준이 있습니다.

1. 첫째, 정확한 필터링을 위해 완전한 URL 필터링을 지원해야 합니다.
2. 다음으로 광범위한 필터링 기능을 제공해야 합니다. 단순히 요청을 차단하는 것만으로는 부족합니다. 때로는 요청을 수정하거나 리디렉션하거나 응답을 검사해야 할 때도 있습니다.
3. 매우 방대한 차단 목록도 처리할 수 있어야 합니다.
4. 그럼에도 업데이트는 빠르고 효율적이어야 합니다.
5. 물론 설계상 익명이어야 합니다. 즉, 콘텐츠 차단기가 사용자가 방문하는 웹사이트를 알 필요가 없어야 하며, 규칙을 로컬에서 적용하기만 하면 됩니다.
6. 그럼에도 시스템은 관찰 가능하고 유용하도록 최소한 기본 통계나 차단된 항목 확인 같은 피드백을 제공해야 합니다.
7. 마지막으로, 적절한 디버깅 도구가 존재해야 합니다. 우리 같은 개발자들과 규칙들을 효과적으로 문제 해결해야 하는 필터 관리자 모두를 위해 말이죠.

이 목록을 염두에 두고 Apple의 URL 필터를 살펴보겠습니다.

Apple의 URL 필터

약 10년 전, 애플은 전용 콘텐츠 차단 API를 도입한 최초의 브라우저 개발사가 되었습니다. 이제 10년이 지난 지금, 그들은 또 다른 큰 발걸음을 내디뎠습니다. 이번에는 운영체제 수준에서 말이죠. 애플은 사상 처음으로 시스템 전체 URL 필터링을 위한 공식 API를 제공하고 있습니다. 문서상으로 이는 매우 반가운 소식입니다. 솔직히 말해, 저희는 오랫동안 기다려온 것이기도 합니다. 프라이버시 및 네트워크 필터링 분야에서 일하는 모든 이들에게 흥미로운 기회가 될 것입니다.

이 API가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 아주 높은 수준의 개요부터 시작하겠습니다.

1. 먼저, 앱이 운영 체제 내에 특별한 URL 필터를 등록합니다. 이는 iOS와 macOS 모두에 적용됩니다.
2. 그런 다음 이를 활성화하기 위해 시스템은 인증 단계를 수행합니다. 구성과 자격 증명을 확인하기 위해 서버와 통신합니다.

이 과정이 완료되면 필터는 실행 상태(Running state)로 전환되며, 이때부터 시스템은 요청 URL을 검사하기 위해 해당 필터를 사용하기 시작합니다. URL 필터가 활성화된 상태에서는 시스템 내 모든 앱이 수행하는 웹 요청을 하나하나 검사합니다.

앱이 https://example.org/test로 요청을 보내려고 할 때 어떤 일이 발생하는지 살펴보겠습니다.

Apple의 URL 필터 개요, 필터링

1. 시스템은 URL을 하위 URL로 분할합니다.
2. 이 하위 URL들은 로컬 프리필터에 대조되어 안전하다고 분류될 수 있는 URL을 신속하게 결정합니다.
3. 나머지 URL은 추가 검증을 위해 원격 서버로 전송됩니다.
4. 서버 응답에 따라 시스템은 요청을 차단하거나 허용합니다.

이제 이 방식이 단순하게 구현될 경우 어떻게 개인정보 보호의 악몽으로 변할 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 애플은 효과적인 필터링을 유지하면서도 사용자 개인정보를 보호하기 위한 몇 가지 영리한 설계 방안을 도입했습니다.

전체 URL 필터 API는 여러 현대적인 개인정보 보호 기술을 기반으로 구축되었습니다.

1. 첫째, 사용자 인증에 사용되는 프라이버시 패스가 있습니다.
2. 다음으로 개인정보 검색(PIR) 서비스가 있습니다. 서버 조회에 사용되며, 로컬 사전 필터 역할을 하는 블룸 필터가 함께 제공됩니다.
3. 마지막으로 Oblivious HTTP가 있습니다.

이 모든 기술들은 상당히 새롭고 최첨단입니다. 따라서 애플이 단순히 이를 도입하는 데 그치지 않고 실제 시스템에 통합하는 모습을 보는 것은 매우 흥미롭습니다. 이제 각 구성 요소와 이들이 어떻게 함께 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

프라이버시 패스

첫 번째 구성 요소는 프라이버시 패스입니다. 이는 현대적인 프라이버시 보호 인증 시스템으로, 클라이언트가 신원이나 행동을 노출하지 않고도 정당한 권한을 증명하는 익명 토큰을 획득할 수 있게 합니다.

프라이버시 패스 플로우 차트. 출처: Cloudflare 블로그

다이어그램 예시:

1. 클라이언트가 오리진 서버에 요청을 보낼 때 유효한 토큰을 요청할 수 있습니다.
2. 클라이언트는 자격을 확인하기 위해 어테스터에 연락합니다. 승인되면 발행자가 프라이버시 패스 토큰을 제공합니다.
3. 클라이언트는 토큰을 오리진에 전송하며, 오리진은 발행자의 공개 키로 이를 검증한 후 요청을 수락합니다.

개인정보 보호의 핵심 개념은 역할 분리입니다: 원본(Origin)과 발급자(Issuer)가 독립적으로 유지되면 인증은 익명으로 이루어집니다. 서버는 토큰이 유효하다는 사실만 알 뿐 사용자가 누구인지는 알 수 없습니다. 이론상 프라이버시 패스(Privacy Pass)는 이렇게 작동하지만, Apple이 실제로 자사 시스템에서 이를 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.

프라이버시 패스, Apple의 PIR

1. 클라이언트는 먼저 지속적 ID(예: 사용자 계정)를 사용하여 인증을 수행한 후 단기 프라이버시 패스 토큰을 획득합니다.
2. 각 PIR 요청은 이러한 토큰 중 하나를 사용해 합법성을 증명합니다.

원래 아이디어와 유사해 보입니다. 하지만 핵심은 이렇습니다. 이상적인 프라이버시 패스 설계와 달리, 애플 시스템에서 발행자(Issuer)와 원본(PIR 서비스) 모두 동일한 주체, 즉 개발자에게 속합니다. 개발자가 양쪽을 모두 통제하므로 토큰이 사용자와 연결될 가능성이 있습니다. 따라서 진정한 익명성은 전적으로 개발자의 구현 방식에 달려 있습니다. 이제 PIR, 즉 개인정보 검색(Private Information Retrieval, PIR)에 더 집중해 보겠습니다.

개인정보 검색(PIR)

간단히 말해, PIR(Private Information Retrieval, 개인정보 검색)은 클라이언트가 서버로부터 데이터를 검색할 때 서버가 어떤 특정 항목이 요청되었는지 알지 못하도록 하는 암호화 프로토콜 군입니다. 이 개념은 새로운 것이 아닙니다. 1990년대부터 연구되어 왔습니다. 널리 사용되는 PIR 유사 시스템의 가장 오래된 예는 20년 전에 도입된 Google SafeBrowsing입니다. 이는 복잡한 암호화 기술 없이도 유사한 원리를 따릅니다.

Apple의 프라이빗 정보 검색 구현은 훨씬 정교한 시스템으로, 진정한 암호학적 프라이버시 설계를 구현합니다. 작동 방식에 대한 개요는 다음과 같습니다.

Apple의 PIR 구현

1. 서버는 데이터베이스(본질적으로 해시 테이블)를 준비합니다. 각 항목은 암호화되고 인덱싱됩니다.
2. 그런 다음 클라이언트가 서비스와 상호작용하는 방법을 설명하는 구성 정보를 공개합니다: 해시 테이블 구조, 암호화 매개변수 및 기타 메타데이터.
3. 클라이언트가 특정 URL을 확인하고자 할 때, 해당 해시 테이블 내의 대응하는 인덱스를 결정합니다.
4. 클라이언트는 “항목 X를 원합니다”라는 쿼리를 생성하지만, 쿼리는 암호화되어 있어 서버는 항목 X가 실제로 무엇을 가리키는지 알 수 없습니다.
5. 서버는 동형 암호화를 사용하여 이 암호화된 쿼리를 평가하고, 여러 가능한 항목을 포함하는 암호화된 응답을 생성합니다.
6. 클라이언트는 응답을 로컬에서 복호화하고 X가 해당 결과에 포함되어 있는지 확인합니다.
7. X가 발견되면 요청은 차단된 것으로 표시됩니다.

보시다시피, 이는 진정한 사적인 정보 검색처럼 보이며 목표는 달성된 것으로 보입니다.

하지만 성능에 대해 이야기해 보겠습니다. 애플의 PIR 시스템은 자원을 많이 소모합니다.

• 각 쿼리는 약 30KB에 달할 수 있으며, 이는 단일 API 요청으로서는 상당히 큰 크기입니다.
• 이상적인 조건에서도 단일 조회에 100밀리초 이상이 소요될 수 있습니다.

예상할 수 있듯이 데이터베이스가 클수록 각 조회 작업은 더 느려집니다. 이 문제를 해결하기 위해 Apple의 PIR API는 샤딩(sharding)을 허용합니다. 즉, 메인 데이터베이스를 더 작은 부분으로 분할하는 것입니다. 서버는 여러 샤드를 정의하며, 클라이언트는 URL을 확인할 때 함수를 사용하여 해당 샤드 번호를 계산하고 요청에 포함시킵니다. 이는 쿼리 속도를 높이지만 잠재적인 개인정보 유출 위험을 초래합니다: 샤드가 충분히 많을 경우, 특정 샤드가 단일 URL에 대응될 수 있어 사용자가 확인하는 내용을 노출시킬 수 있습니다.

이 위험을 완화할 수 있을까요? 네, 가능하다고 생각합니다. 애플은 최소 샤드 크기나 최대 샤드 수를 강제 적용함으로써 이를 완화할 수 있으며, 그렇게 고려해 주길 바랍니다. 하지만 클라이언트가 모든 URL을 서버에 전송해야 한다면 샤딩만으로는 충분하지 않습니다. 그래서 애플은 또 다른 최적화 단계인 프리필터(기본적으로 블룸 필터)를 추가했습니다.

블룸 필터 다이어그램. 출처: bytedrum.com

블룸 필터의 작동 원리에 대해 깊이 들어가지는 않겠지만, 알아야 할 사항은 다음과 같습니다:

• 매우 빠르고 공간 효율적입니다
• 블룸 필터는 “이 URL이 데이터셋에 존재하는가?”라는 간단한 질문에 답하도록 설계되었습니다.
• 가능한 답변은 다음과 같습니다.
  • 확실히 아님
  • 아마도 있음 (즉, 차단 목록에 있을 수 있으므로 PIR을 사용하여 재확인해야 함)

결과적으로 대부분의 조회 작업은 기기 외부로 나가지 않습니다.

Oblivious HTTP

URL 필터 API의 마지막 구성 요소는 Oblivious HTTP입니다. 요약하자면, 프라이버시 패스는 익명 인증을 보장하고, PIR은 쿼리를 숨기며, OHTTP는 최종 식별자인 사용자의 IP 주소를 제거합니다. OHTTP는 네 가지 주체를 통해 클라이언트와 서버를 분리합니다.

• 클라이언트 (사용자 기기)
• 중계 서버(Apple)
• 게이트웨이(개발자)
• 대상 서버(최종 서버, PIR 또는 프라이버시 패스)

Apple의 PIR에서 Oblivious HTTP

클라이언트는 게이트웨이에 대한 요청을 암호화하여 릴레이를 통해 전송하며, 릴레이는 이를 단순히 전달합니다. 게이트웨이는 요청을 복호화하고 처리한 후 응답을 암호화하여 릴레이를 통해 클라이언트에게 다시 전송합니다. 핵심은 릴레이가 사용자를 알지만 전송 내용을 알지 못하며, 게이트웨이는 요청을 알지만 사용자를 알지 못한다는 점입니다.

하지만 모든 기능을 정상적으로 구현했다 하더라도 마지막 단계인 애플의 심사 절차가 남아 있습니다. 앱이 새 API를 사용하려면 PIR 서비스와 Oblivious HTTP 게이트웨이 모두 애플의 심사를 거쳐 승인을 받아야 합니다. 심사 기간이 상당히 오래 걸릴 수 있으니, 이 API를 기반으로 개발할 계획이라면 미리 준비하시기 바랍니다.

요약

Apple의 URL 필터는 얼마나 효과적일까요? 첫 장에서 시스템 전체에 적용되는 이상적인 필터링 솔루션이 갖춰야 할 특성 목록을 제시한 바 있습니다. 이제 그 목록을 다시 살펴보고 Apple의 새로운 URL 필터링 API가 이러한 기대치에 얼마나 부합하는지 평가해 보겠습니다.

✅ 전체 URL 필터링

문제없습니다.

🚫 광범위한 필터링 기능

안타깝게도 이 방법은 테스트를 통과하지 못합니다. 애플 시스템은 요청 차단만 가능할 뿐입니다. 여기에 더해 몇 가지 중요한 제한 사항이 있습니다.

• 개별 도메인 차단 해제는 불가능합니다. 전부 아니면 전무입니다. 차단 목록 전체가 활성화되거나 완전히 비활성화됩니다.
• 여러 차단 목록을 전환할 수 없습니다. 각 앱은 단일 목록만 제공할 수 있습니다.

이론적으로는 몇 가지 우회 방법이 존재하지만, 이러한 접근법은 적절한 해결책이라기보다는 해킹에 가깝습니다.

✅ 대규모 차단 목록 지원

이 부분은 확실히 체크 표시를 받을 만합니다. API는 처음부터 대규모 차단 목록을 염두에 두고 설계되었습니다.

✅ 빠른 차단 목록 업데이트

여기서도 애플은 체크 표시를 받습니다. API는 자동 업데이트를 지원하며, 최소 업데이트 간격은 45분으로 상당히 우수한 수준입니다.

❔ 설계상 사생활 보호

이제 다음 내용은 좀 더 복잡합니다. 저희에게 “설계상 사생활 보호”란 앱이 이 API를 사용할 때 사용자가 완전히 익명 상태를 유지하며, 개발자가 사용자의 신원을 파악할 방법이 전혀 없다는 의미입니다. 이는 분명 애플의 목표입니다. 전체 시스템이 사용자 프라이버시 보호를 중심으로 설계되었으니까요? 하지만 실제로는 개발자가 이를 악용해 사용자를 재식별하거나 활동을 추적할 수 있는 몇 가지 허점이 보입니다. 애플이 향후 업데이트에서 이러한 문제점을 해결하고 익명성 보장을 더욱 강력하게 만들기를 바랍니다.

🚫 API는 피드백을 제공하지 않습니다

그렇다면 API는 실제 작동 방식에 대해 개발자에게 어떤 피드백을 제공할까요? 아닙니다. 전혀 없습니다. 앱은 URL 필터가 무언가를 차단했는지, 심지어 특정 URL을 확인했는지조차 알 방법이 없습니다. 즉, 완전히 불투명한 상자입니다.

🚫 디버깅 도구

안타깝게도 개발자나 필터 관리자가 내부에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 파악할 수 있도록 도와주는 내장 도구는 존재하지 않습니다. 그리고 예상하시다시피 URL 필터의 문제 해결은 매우, 매우 어려운 작업입니다.

✅✅✅ 마지막으로, 지금까지 논의한 모든 단점에도 불구하고 긍정적인 결론을 내리고 싶습니다. 이 API는 아예 없는 것보다 훨씬 낫습니다. 이는 큰 진전입니다 — 운영체제 공급업체가 시스템 전체 필터링을 안전하면서도 프라이버시를 보호하는 방식으로 구현하려는 첫 번째 진정한 시도입니다. Apple이 이 같은 주도권을 잡고 이 사용 사례를 진지하게 고민한 첫 번째 기업이 되어준 점에 진심으로 감사드립니다. 아직 완벽하지는 않지만 매우 유망한 시작이며, 앞으로 어떻게 발전해 나갈지 기대됩니다.

추가로 말씀드리자면, 저희도 자체적인 PIR 구현을 개발했으며 현재 애플의 검토를 받고 있습니다(한 달 넘게 진행 중입니다). 조속히 검토를 통과하여 AdGuard 제품에 이 기능을 추가할 수 있기 바랍니다.

Apple의 PIR 시스템을 실험해 보기로 결정했다면, 시작하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 도구와 리소스를 소개합니다:

• PIR 서비스 + 프라이버시 패스: Apple은 PIR 및 프라이버시 패스 서비스의 예제 구현을 제공합니다. 실제 운영 환경에 바로 적용할 수 있는 수준은 아니지만, 모든 구성 요소가 어떻게 함께 작동해야 하는지 이해하는 데 훌륭한 참고 자료입니다.
• PIR 및 프라이버시 패스 테스트: 테스트를 용이하게 하기 위해 PIR 및 프라이버시 패스 흐름을 시뮬레이션할 수 있는 작은 명령줄 도구를 만들었습니다. 이 도구는 오픈소스로 GitHub에서 이용 가능합니다.
• Bloom 필터: 애플은 이를 구축하기 위한 공식 코드를 공개하지 않았으며, 관련 문서도 초기에는 상당히 모호했습니다. 그래서 저는 애플의 URL 필터링 API와 완벽히 호환되는 블룸 필터를 생성할 수 있는 Swift 라이브러리를 만들었습니다.
• Oblivious HTTP 게이트웨이: Oblivious HTTP의 경우, Cloudflare는 참조 라이브러리와 즉시 사용 가능한 서버 구현체를 모두 제공합니다.
• GoCurl, Oblivious HTTP 테스트: 마지막으로, OHTTP 설정을 테스트해야 한다면 저희 장기적인 부업 프로젝트인 GoCurl을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 Go 기반의 curl 재구현체로, Oblivious HTTP에 대한 내장 지원 같은 추가 기능을 제공합니다.

이번 연말에는 여러분의 인터넷이 더욱 반짝이길 바랍니다. AdGuard 광고 차단기, AdGuard VPN, AdGuard DNS를 연말 특별 할인으로 만나보세요. 이번 프로모션은 1월 1일까지 진행됩니다.

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3가지 새로운 AI 기반 브라우저 지원

AI 기반 브라우저가 점점 일상적인 도구로 자리잡고 있으며, AdGuard가 이러한 브라우저에서 원활하게 작동하도록 합니다. 2.18 버전에서는 ChatGPT Atlas, Perplexity Comet, Dia 등 세 가지 새로운 브라우저에 대한 지원을 추가했습니다.

최신 시스템 요구 사항: macOS 12 이상

이번 버전부터 Mac용 AdGuard는 macOS 12 이상에서 사용할 수 있습니다. 이 변경을 통해 최신 기술을 도입하고 최고 수준의 필터링 품질을 유지할 수 있게 되었습니다.

구형 macOS 버전을 사용 중이더라도 걱정하지 마세요. 현재 설치된 AdGuard는 평소와 같이 계속 작동합니다. 하지만 최신 OS로 업데이트하면 최신 기능, 개선 사항 및 보안 업데이트를 이용할 수 있습니다.

기타 개선 사항

필터는 AdGuard가 광고와 추적을 차단하는 핵심 기능입니다. 2.18 버전에서는 업데이트를 더 빠르고 효율적이며 안정적으로 만들기 위해 필터 목록 관리자(Filter List Manager)를 개선했습니다.

피드백 남기기

2.18 버전으로 업데이트하고 여러분의 의견을 알려주세요! SNS나 GitHub에 여러분의 생각을 공유해 주신다면 감사하겠습니다.

Safari용 AdGuard는 전면 개편을 거쳐 이제 Mac용 AdGuard Mini로 새롭게 출시되었습니다. 더 빠르고, 더 강력해졌으며, 완전히 새로워진 인터페이스와 이름을 갖추었습니다. ‘Mini’라는 이름에 너무 얽매이지 마세요. 작은 이름과 달리, 기능은 더욱 탄탄해졌습니다.

이번 업데이트의 주요 변경 사항은 다음과 같습니다:

• AdGuard Extra: 가장 까다로운 광고와 광고 차단 회피 기술까지 대응
• 실시간 필터 업데이트: 새로운 규칙을 즉시 적용
• 사용자 정의 규칙 생성기: 몇 번의 클릭만으로 나만의 필터 규칙 생성
• 업데이트된 UI: 더 간결한 탐색, 명확한 설정, 빠른 제어와 업데이트 접근 제공
  (다른 AdGuard 앱과의 일관성 강화)

이미 Safari용 AdGuard를 사용 중이라면 앱이 자동으로 업데이트됩니다. 앱을 사용해 본 적이 없다면 설치만 하면 Safari에서 광고가 사라지는 것을 확인할 수 있습니다.

왜 ‘Mini’라는 이름일까요?

AdGuard 제품군의 핵심은 Mac용 AdGuard, Android용 AdGuard 등 시스템 전체 필터링을 제공하는 앱에 있습니다. 하지만 저희는 브라우저 확장 프로그램 기반 차단기와 같은 가벼운 제품도 개발하며, 일부 사용자들은 이를 선호합니다.

이 두 가지 제품군의 차이를 더 명확하게 구분하기 위해, 브라우저 기반 앱에는 새로운 이름을 붙였습니다. 바로 AdGuard Mini입니다. 따라서 Safari용 AdGuard는 이제 Mac용 AdGuard Mini으로 변경되었습니다.

새로운 기능

AdGuard Mini는 Safari용 AdGuard에서 사랑받아 온 기능은 그대로 유지하면서 배너, 팝업, 자동 재생 동영상, 추적기를 차단합니다. 여기에 더해, 최신 필터를 빠르게 적용할 수 있는 실시간 필터 업데이트와 일반적인 방법으로는 차단하기 어려운 광고까지 제거하는 AdGuard Extra를 새롭게 도입했습니다.

실시간 필터 업데이트와 빠른 규칙 적용

광고 차단의 성능은 필터 목록의 품질에 달려 있습니다. AdGuard 필터 개발자들은 매일 이를 개선하지만, 이전에는 업데이트가 사용자에게 전달되기까지 시간이 걸리곤 했습니다. 이제 기다릴 필요가 없습니다.

실시간 필터 업데이트 받기 옵션을 활성화하면 업데이트가 발생하는 즉시 수신됩니다. 이는 페이지가 더 깔끔하게 유지되고 브라우징이 더 원활해진다는 의미입니다.

필터 목록에는 많은 규칙이 포함되어 있어 적용하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이번 버전에서는 Safari 규칙 변환 과정을 개선했습니다. 업데이트된 SafariConverterLib 덕분에 AdGuard 필터가 Safari 콘텐츠 차단 규칙으로 더 빠르게 변환됩니다. 이제 필터를 업데이트하거나 활성화·비활성화할 때, 또는 보호 기능을 켤 때 성능 차이를 확실히 느끼실 수 있습니다.

아래에서 Safari용 AdGuard에서 보호 기능을 활성화하고 모든 규칙을 적용하는 데 약 40초가 소요된 것을 확인할 수 있습니다.

Mac용 AdGuard Mini에서는 모든 규칙을 적용하는 데 15초 미만이 소요됩니다.

AdGuard Extra

일부 웹사이트(소셜 네트워크, 스트리밍 플랫폼 등)는 광고 차단을 회피하기 위해
광고를 다시 삽입하거나, 일반적인 필터로는 막기 어려운 기술을 사용합니다.

AdGuard Extra는 바로 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 고급 스크립트입니다.
재등장하는 배너를 차단하고, 광고 재삽입 기술을 무력화하여 웹페이지를 원래 의도한 대로 깔끔하게 유지해 줍니다. 광고 차단에서 모든 기능을 활성화했음에도 광고가 계속 표시된다면, 고급 설정에서 AdGuard Extra를 켜 보세요.

새로운 사용자 인터페이스

AdGuard 디자인 팀은 인터페이스를 전반적으로 개선하여 다른 AdGuard 앱들과 더욱 일관된 사용 경험을 제공하도록 했습니다. 아래에서 업데이트 전후의 모습을 직접 확인해 보세요.

익숙한 앱의 인터페이스가 갑자기 바뀌어 혼란스러워지는 것은 누구에게나 불편한 일입니다. 그래서 이번 UI 개편은 신중하게 진행되었습니다. 새로운 인터페이스는 더 깔끔해졌으며, 설명과 툴팁을 추가해 각 기능을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다.

특히 앱의 핵심 기능인 Safari 보호 섹션을 살펴보세요. 설정이 논리적으로 정리되어 있고, 쉬운 표현으로 설명되어 있어 각 옵션의 역할을 빠르게 파악할 수 있습니다.

고급 보호 기능은 앱에서 별도로 제공되는 선택적 기능입니다. 활성화하면 더욱 강력한 필터링이 적용되며, 일부 YouTube 광고처럼 일반적인 방식으로는 차단하기 어려운 사례에 확장 규칙을 사용할 수 있습니다. Safari에 추가 권한을 부여할지, 그리고 이러한 강화된 보호 기능을 사용할지는 사용자가 직접 선택할 수 있습니다. Facebook이나 YouTube처럼 광고가 쉽게 사라지지 않는 웹사이트가 있다면, 이곳에서 AdGuard Extra 유저스크립트를 활성화해 보세요.

간편하게 규칙 생성하기

필터와 규칙은 광고 차단의 핵심이며 인터넷을 깨끗하게 유지하는 것입니다. 하지만 때로는 개인 설정이 필요할 때가 있습니다. 예를 들어, 특정 웹사이트를 필터링에서 제외하거나, 요청을 허용하거나, 특정 페이지에서 스크립트를 허용하고 싶을 때가 있죠.

이전에는 이런 작업을 하려면 필터링 규칙을 직접 작성해야 했습니다. 대부분의 사용자에게는 쉽지 않은 일이었습니다. 이제는 규칙 생성기를 통해 원하는 작업을 선택하고 몇 가지 옵션만 클릭하면 규칙을 만들 수 있습니다. 이미지, 동영상, 스크립트 등 페이지에서 보고 싶지 않은 요소를 손쉽게 차단해 보세요.

자신만의 필터를 만드는 방법을 알고 싶다면, 지식 창고를 확인해 보세요.

아래는 필터링을 회피하는 까다로운 사례의 예시입니다. 일부 쿠키 팝업은 일반적인 필터로는 차단되지 않을 수 있습니다. 이런 경우 페이지 코드를 확인한 뒤,
사용자 규칙을 열어 해당 요소를 차단하는 규칙을 직접 생성할 수 있습니다.

빠른 접근과 쉬운 탐색을 위한 팝업 업데이트

필수 도구를 손쉽게 사용할 수 있도록 팝업을 재설계했습니다. 메인 앱 창을 열지 않아도 메뉴에서 업데이트를 확인하고, 고객 지원을 열거나 보호 기능을 켜고 끌 수 있습니다. 또한 콘텐츠 차단기가 비활성화된 경우, 유용한 상태 정보와 안내 메시지를 표시합니다.

전체 디자인은 다른 AdGuard 제품들과 통일되어 모든 것이 일관되게 느껴집니다.

하나의 라이선스로 모든 기능 사용

AdGuard Mini의 모든 핵심 기능은 Safari용 AdGuard와 마찬가지로 무료입니다. 광고 차단 및 추적 보호 기능은 비용 없이 계속 사용할 수 있습니다.

더 빠른 속도를 원하거나 더 많은 기능(실시간 필터 업데이트나 AdGuard Extra 등)을 사용하려면 AdGuard 라이선스가 필요합니다. 라이선스는 Mac App Store 또는 AdGuard 공식 웹사이트에서 구매하실 수 있습니다.

AdGuard 라이선스는 범용 라이선스로, 여러 플랫폼의 AdGuard 앱에서 사용할 수 있습니다. 이미 AdGuard 라이선스를 보유하고 있다면 AdGuard Mini에서도 그대로 적용할 수 있습니다.

또는 라이선스를 구매하기 전에 고급 기능을 테스트해 보려면 14일 무료 체험판을 이용해 보세요.

피드백 남기기

버그를 발견하거나 개선 아이디어가 있으시면 GitHub, SNS 또는 앱 내 고객 지원 섹션을 통해 알려주세요. 이는 AdGuard Mini를 더욱 개선하는 데 큰 도움이 됩니다.

광고 차단기가 지속적으로 직면해 온 가장 큰 장애물 중 하나는 필터 목록의 한계와 이를 유지 관리해야 하는 필요성입니다. 이러한 유지 관리는 대부분의 경우 수동으로 이루어지며 극도로 힘든 작업입니다.

본 연구에서는 현재 광고 차단 기술의 작동 방식을 살펴보고, 머신러닝을 적용해 이를 자동화하려는 기존 시도들을 검토할 것입니다. 이후 광고 차단에 대규모 언어 모델(LLM)을 접목한 저희들의 실험을 소개하고, 이 접근법의 발전 방향을 논의하며, 직접 다운로드하여 테스트해 볼 수 있는 작동 중인 프로토타입 브라우저 확장 프로그램까지 선보일 예정입니다.

하지만 LLM 실험과 확장 프로그램에 대해 이야기하기 전에, 먼저 배경 지식을 바탕으로 상황을 정리해 보겠습니다.

오늘날 광고 차단 기술의 작동 방식

모든 광고 차단기의 핵심에는 커뮤니티가 관리하는 필터 목록이 있습니다. 이 목록은 수천 개의 규칙으로 구성되며, 네트워크 규칙과 보정 규칙이라는 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.

네트워크 규칙

작업: 요청 차단, 리디렉션 또는 수정.
예시: ||evil-ads.com^
이 규칙은 evil-ads.com 웹사이트와 그 하위 도메인을 차단합니다.

네트워크 규칙은 콘텐츠가 브라우저에 도달하기 전에 제3자 광고 서버로의 요청을 차단합니다. 이는 빠르고 효율적인 접근 방식입니다. 이러한 규칙은 요청을 요청 차단, 리디렉션 또는 수정할 수 있습니다.

그러나 네트워크 규칙으로는 모든 것을 차단할 수 없습니다. 예를 들어, 일부 광고는 콘텐츠와 동일한 도메인에서 제공되므로 네트워크 수준에서 차단하면 사이트가 작동하지 않게 됩니다. 바로 이때 보정 규칙이 필요해집니다.

보정 규칙: 페이지 정리

작업: CSS 선택자를 사용하여 페이지에서 직접 원하지 않는 요소를 숨기거나 사용자 정의 스타일을 적용합니다.
예시: example.com##.ad-banner
example.com에서 ‘ad-banner’ 클래스를 가진 요소를 숨깁니다.

CSS(Cascading Style Sheets)는 HTML 또는 XML 문서의 시각적 표현 방식을 정의하는 스타일 시트 언어입니다. 이는 요소들이 기기 화면에 어떻게 표시되어야 하는지를 지정합니다.

화장 규칙은 기본적으로 단순한 네트워크 규칙으로는 차단할 수 없는 잔여 광고 요소들을 정리합니다.

CSS를 넘어서: Scriptlet 규칙

작업: 페이지에서 특정 스크립트 기능을 수정하거나 비활성화합니다.
예시: example.com#%#//scriptlet(‘abort-on-property-read’, ‘alert’) example.com에서 alert와 같은 특정 브라우저 기능에 접근하려는 스크립트를 중지합니다.

CSS만으로는 광고 재삽입 같은 복잡한 스크립트를 처리하기 어려울 때 스크립틀릿을 사용합니다. 스크립틀릿(Scriptlet)은 원치 않는 동작을 중화시키기 위해 광고 차단기가 삽입하는 작은 자바스크립트 조각입니다.

스크립틀릿은 CSS와 네트워크 규칙으로는 해결할 수 없는 문제를 해결해주기 때문에 필터 개발자들이 가장 선호하는 도구가 되었습니다.

능력과 한계

필터 목록의 작동 방식을 간략히 살펴보았습니다. 필터 목록은 강력하며 알려진 패턴에 대해 매우 효과적이지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다. 네이티브 광고 처리에는 어려움을 겪으며 지속적인 업데이트가 필요하고, Manifest v3에서는 이러한 업데이트가 더욱 까다로워집니다.

이러한 한계는 “필터 목록을 완전히 없앨 수 있다면 어떨까? 광고 차단기가 스스로 차단할 대상을 결정할 수 있다면 어떨까?”와 같은 근본적인 질문으로 이어집니다.

필터도, 업데이트도, 광고 네트워크 추적도 없다면 어떨까요? 결국, 사용자들은 광고 차단기를 설치한 후 그 존재를 잊고 깨끗한 웹 환경을 즐길 수 있을 거라고 기대하지 않을까요? 바로 이 목표를 달성하기 위해 초기 머신러닝 실험이 시도되었습니다.

이러한 동기를 염두에 두고, 기업과 연구자들이 머신러닝을 활용해 이러한 문제들을 해결하려 시도한 방식을 살펴보겠습니다.

광고 차단 기술에서의 머신 러닝: 간략한 배경

필터 목록을 머신러닝으로 대체하려는 다양한 시도를 살펴보겠습니다. 이를 통해 왜 아직까지는 그러한 변화가 일어나지 않았는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

eyeo의 Moonshot 프로젝트

목표: 대규모로 보정 필터링 자동화.
방법:

• 페이지 구조(DOM, HTML, CSS)를 기반으로 머신러닝 모델 훈련
• 라벨링을 위해 기존 필터 목록 활용
• 브라우저 확장 프로그램 내에서 직접 페이지 분석

eyeo의 Moonshot 프로젝트는 2021년 Ad-Filtering Dev Summit에서 발표되었습니다. 그들은 필터 목록을 레이블로 사용하여 페이지 구조에 대한 모델을 훈련시켰습니다. 이 모델은 브라우저 확장 프로그램 내에서 실행되어 광고 요소를 예측하고 숨겼습니다. 작동은 했지만 데이터 불균형, 배포 어려움, 지속적인 재훈련 필요성 등의 문제에 직면했습니다.

핵심 아이디어: 이미지 기반이 아닌 페이지 구조 기반 결정
결과: 광고 요소 예측 및 숨김으로 네트워크 차단을 보완
도전 과제: 데이터 불균형, 배포 어려움, 지속적인 재훈련 필요성

Brave의 AdGraph

목표: 실시간으로 광고 및 트래커 차단
방법:

• 모든 페이지 활동(DOM, 네트워크, 자바스크립트)을 연결하는 그래프 구축
• 그래프 내 컨텍스트에 기반하여 콘텐츠 분류

또 다른 머신러닝 프로젝트인 AdGraph는 Brave 브라우저에서 개발하여 2019년 AFDS에서 소개되었습니다. 이 프로젝트는 페이지 내 모든 요소(DOM, 네트워크, 자바스크립트)의 연결 관계를 추적하는 그래프를 구축한 후, 컨텍스트에 기반하여 리소스를 분류했습니다.

AdGraph는 무작위 이름이 사용된 경우에도 스크립트를 광고 서버까지 추적함으로써 높은 정확도를 달성했습니다. 하지만 이를 위해서는 브라우저와의 깊은 통합과 지속적인 유지 관리가 필요했습니다.

핵심 아이디어: 정적 URL 패턴뿐만 아니라 인과 관계에 기반한 결정
결과: 매우 높은 정확도(약 95~98%) 및 난독화에 대한 강건성
도전 과제: 브라우저와의 깊은 통합과 지속적인 유지 관리가 필요

Brave의 PERCIVAL

목표: 실시간으로 광고 이미지 차단
방법:

• 이미지를 분류하기 위해 얇은 신경망(CNN) 사용
• 브라우저의 이미지 렌더링 파이프라인에 직접 내장

2020년, Brave는 PERCIVAL이라는 또 다른 머신러닝 접근법을 선보였는데, 이는 광고 이미지 차단에 초점을 맞췄습니다. 그들은 브라우저의 렌더링 파이프라인에 직접 소형 신경망을 내장하여 이미지가 로드되는 동안 이를 분류했습니다. 결과는 인상적이었습니다. 이미지 콘텐츠를 직접 분석하여 97%의 정확도를 달성했습니다. 하지만 한계도 있었습니다. 적대적 이미지(adversarial images)에 취약했으며 이미지 광고에만 적용 가능했습니다.

핵심 아이디어: URL이나 메타데이터뿐만 아니라 이미지의 시각적 콘텐츠를 분석
결과: 낮은 렌더링 오버헤드로 약 97% 정확도 달성
도전 과제: 적대적 이미지에 취약함; 이미지 기반 광고에만 제한

AutoFR (학술 연구)

목표: 필터 규칙을 처음부터 자동 생성
방법:

• 규칙 테스트를 위해 강화 학습(시도와 오류 시스템) 사용
• 사이트 손상을 방지하기 위해 페이지 콘텐츠 분석

산업계의 노력뿐만 아니라 학계 연구진들도 더 나은 해결책을 모색하는 데 동참했습니다. 그중 흥미로운 프로젝트가 바로 필터 규칙을 자동 생성하는 것을 목표로 한 AutoFR이었습니다.

AutoFR은 Hieu Van Le가 AFDS 2022와 AFDS 2023에서 발표했습니다.

이 프로젝트는 URL 패턴과 CSS 선택자를 생성하고 테스트하며, 사이트 장애를 방지하면서 결과로부터 학습합니다. 그 결과는 상당히 인상적이었습니다: AutoFR은 (EasyList 대비) 86%의 차단 효율성을 달성했으며, 규칙은 몇 분 만에 생성되었습니다.

핵심 아이디어: 사이트 장애 인식 기능을 갖춘 자동화된 규칙 생성
결과: 약 86% 차단 효율성, 몇 분 만에 생성된 규칙

SINBAD (학술 연구)

목표: 광고 차단으로 인한 사이트 오류 감지 및 정확한 위치 파악
방법:

• ‘웹 살리언시(web saliency)’를 활용해 중요한 시각적 요소 식별
• 광고 차단기 적용 여부에 따른 페이지 버전 비교를 통해 오류 발생 요소 확인

또 다른 학술 프로젝트는 SINBAD였습니다. 이 프로젝트는 필터 규칙이 웹사이트를 손상시키는 시점을 탐지하는 데 중점을 두었습니다. 사이트 손상은 사용자가 광고 차단기를 사용하지 않게 되는 주요 원인 중 하나이므로 이 프로젝트는 매우 가치 있었습니다. 이 프로젝트는 당시 임페리얼 칼리지 런던 소속이었던 Sandra Siby가 AFDS 2023에서 발표했습니다.

크기, 위치, 대비를 분석하여 헤드라인이나 버튼처럼 시각적으로 두드러지는 요소를 식별한 후, 해당 요소들의 깨짐 현상을 테스트합니다. SINBAD는 깨짐 현상 탐지에서 높은 정확도를 달성했으며, 구체적인 보고서를 통해 정확히 무엇이 깨졌는지와 어떤 규칙이 그 원인이 되었는지 보여줍니다.

핵심 아이디어: 사용자에게 보이는 영향에 집중하여 문제를 더 빠르게 찾아 해결
결과: 구체적이고 실행 가능한 보고서를 통한 깨짐 현상 탐지 정확도 향상

요약: 머신러닝이 지배하지 못한 이유

그래서 수많은 실험과 연구 프로젝트를 살펴봤습니다. 하지만 문제는, 이 모든 노력에도 불구하고 머신러닝 기반 도구 중 어느 것도 널리 채택되지 못했다는 점입니다. 따라서 다음과 같은 질문을 하는 것이 논리적일 것입니다. 왜 머신러닝이 필터를 대체하지 못했을까요?

여러 이유가 있습니다.

• 높은 기준: 사람이 직접 선별한 필터 목록은 매우 효과적입니다. 이를 따라잡는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
• 고비용: 대규모 고품질 데이터셋을 생성하고 유지하는 데는 비용이 많이 드는 반면, 대부분의 필터 목록은 커뮤니티가 무료로 관리합니다.
• 회피: 특수화된 모델은 적대적 공격에 취약할 수 있습니다.

결국, 특수 모델을 처음부터 구축하는 것은 느리고 비용이 많이 들며 유연성이 부족하다는 점이 드러났습니다. 이것이 바로 머신러닝 접근법이 아직까지 널리 보급되지 못한 이유이며, 저희는 여전히 오래된 필터 목록에 의존하고 있습니다. 하지만 이 상황이 곧 바뀔까요?

LLM의 등장: 크고 비싸지만… 다른 모델

그리고 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하여 세상을 바꾸기 시작했습니다. 광고 차단도 바꿀 수 있을까요? 브라우저 확장 프로그램에서 광고 차단을 위해 LLM을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 하지만 먼저 LLM을 정의하는 주요 특징들을 간단히 살펴보겠습니다.

LLM을 통한 차단 재고: 신속한 프로토타이핑의 힘

대규모 언어 모델(LLM)은 아직 최근에 개발된 기술이지만 그 발전 속도는 놀라울 정도로 빠릅니다. 현재 API를 통해 널리 접근 가능해져 개발자들이 최소한의 노력으로 LLM 기반 기능을 제품에 통합할 수 있게 되었습니다. 많은 모델이 클라우드 기반과 로컬 배포 버전으로 제공되어 사용자가 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다.

LLM의 역량은 고품질 텍스트 생성부터 데이터 분석, 이미지 및 동영상 제작, 코드 작성, 복잡한 워크플로 지원에 이르기까지 다양합니다. 이로 인해 수많은 산업 분야에서 가치가 인정되며 수백만 명의 수요를 창출하고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 운영하거나 접근하는 데는 특히 대규모로 사용할 경우 비용이 많이 들 수 있으며, 이는 많은 분야에서 LLM 도입의 실질적인 문제점입니다.

그러나 가장 중요한 점은 LLM이 아이디어를 매우 빠르게 테스트할 수 있게 해준다는 것입니다. 이제 브라우저 확장 프로그램에서 광고 차단에 LLM을 적용한 제 실험 결과를 보여드리겠습니다.

실험 1. 의미에 의한 차단

첫 번째 실험의 아이디어는 LLM이 실시간으로 다양한 콘텐츠 유형을 구분할 수 있는지 확인하는 것이었습니다.

아이디어:

1. 게시물을 즉시 모자이크 처리
2. LLM이 콘텐츠를 분석
3. 안전할 경우 모자이크 해제, 안전하지 않을 경우 유지

X의 피드에서 테스트해보기로 했습니다. 각 게시물의 코드를 가져와 LLM에 전송하며 정치 관련 내용인지 묻는 방식이었죠. LLM이 다소 느리기 때문에, 모든 게시물을 즉시 흐리게 처리한 뒤 LLM의 도움을 받아 분석하고, 안전하다고 판단되면 흐림 처리를 해제했습니다.

이는 좋은 결과를 보였으며, 이는 콘텐츠를 필터링하는 새로운 의미론적 방식이 가능함을 증명합니다. 게다가 이 확장 프로그램 전체를 단 몇 시간 만에 프로토타입으로 구현했는데, 기존 머신러닝 방식으로는 몇 달이 걸렸을 작업입니다.

간단한 데모를 확인해 보세요.

여기서 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 게시물이 나타나면 즉시 흐리게 처리되고, LLM이 이를 분석한 후 안전하다고 판단되면 흐림을 해제하고, 그렇지 않으면 계속 숨겨둡니다. 사용자는 흐리게 처리된 게시물을 수동으로 표시할 수 있습니다.

X에서 실험하던 중, 일부 게시물이 주로 이미지로 구성되어 차단되지 않는다는 점을 발견했습니다. 이로 인해 두 번째 실험을 진행하게 되었습니다.

실험 2. 시각적 의미에 의한 차단

이 실험에서 저는 광고 차단기에 시각적으로 인식하는 법을 가르칠 것입니다.

아이디어:

1. 게시물을 즉시 흐리게 처리
2. Vision LLM이 게시물 스크린샷을 분석
3. 안전할 경우 흐림 해제, 안전하지 않을 경우 흐림 유지

게시물에는 종종 최소한의 텍스트만 포함됩니다. 바로 이 문제의 대표적인 예가 텍스트는 거의 없고 이미지만 있는 Facebook 게시물입니다.

하지만 텍스트가 없는 게시물만이 문제가 아닙니다. 텍스트가 존재하더라도 웹사이트는 난독화된 HTML을 사용해 이를 숨깁니다. 예를 들어, 개발자 도구에서 캡처한 이 스크린샷을 보세요. ‘광고’ 라벨이 무작위화된 HTML 속에 숨겨져 있음을 확인할 수 있습니다.

이것이 바로 우리가 코드 분석을 멈추고 사용자가 실제로 보는 것을 분석해야 하는 이유입니다. 따라서 아이디어는 첫 번째 실험과 유사하지만, 이제 요소 뒤의 코드가 아닌 사용자가 페이지에서 실제로 보는 내용을 분석합니다. 게시물의 스크린샷을 찍어 시각 인식이 가능한 대규모 언어 모델(LLM)에 전송하고 정치 관련 내용인지 물어보도록 합시다.

이에 또 좋은 결과가 보였으며, 핵심 아이디어는 단 한 시간 만에 프로토타입으로 구현되었습니다. 하지만 진짜 난관은 브라우저 확장 프로그램을 통한 스크린샷 촬영이 악몽 같은 작업이라는 점이었습니다.

그 이유를 설명해 드리겠습니다. 한 가지 시도한 방법은 디버거 API였습니다. 디버거 API는 뷰포트(화면에 현재 표시되는 영역) 외부 요소까지도 캡처할 수 있지만, 페이지 캡쳐를 유발하여 사용자에게 불편을 줄 수 있습니다. 아래 데모를 참고하세요.

다른 방법은 chrome.tabs.captureVisibleTab을 사용하는 것이었습니다. 이는 스크린샷을 위한 표준 Chrome 확장 프로그램 API입니다. 이 방법은 캡쳐를 유발하지 않습니다. 그러나 뷰포트에 현재 표시된 내용만 캡쳐할 수 있으며, Chrome은 초당 촬영 가능한 스크린샷 수를 제한합니다.

따라서 분석할 요소가 여러 개라면 기다려야 하며, 이미 화면에 표시된 게시물만 확인할 수 있습니다.

이러한 실험을 통해 대규모 언어 모델(LLM)이 게시물을 분석하고 차단 여부를 결정할 수 있음이 입증되었습니다. 그렇다면 필터 목록을 완전히 대체할 수 있을까요? 답은 '아니오'입니다. 무엇을 검사해야 하는지 파악하기 위해 여전히 필터 목록이 필요합니다. 웹페이지에는 수천 개의 요소가 존재하며, 이들을 모두 분석하는 것은 느리고 비용이 많이 듭니다.

실험 3. 필터 목록 확장: 새로운 기본 요소

아직도 어떤 요소를 검사해야 하는지 알아야 한다면, 논리적인 단계는 대규모 언어 모델(LLM)을 필터 목록과 연결하고 LLM의 힘을 필터 목록 작성자를 위한 재사용 가능한 도구로 일반화하는 것입니다. 하지만 여기서 문제는 모든 의미론적 작업마다 새로운 맞춤형 확장 기능을 작성하는 것이 확장성이 없다는 점입니다. 저희는 더 일반적인 해결책이 필요합니다.

영감: 확장된 CSS 의사 클래스, :contains
질문: 단순히 텍스트가 아닌 의미를 확인할 수 있다면?
결과: 세 가지 새로운 실험적 의사 클래스:

selector:contains-meaning-embedding('criteria')
selector:contains-meaning-prompt('criteria')
selector:contains-meaning-vision('criteria')

이 범용 솔루션을 만들기 위해 AdGuard의 Extended CSS 라이브러리에서 영감을 얻었습니다. Extended CSS는 네이티브 CSS의 한계를 넘어 확장된 기능을 제공하는 추가적인 의사 클래스를 추가하는 자바스크립트 라이브러리입니다.

이 라이브러리에는 특정 텍스트를 포함하는 요소를 숨기는 :contains() 의사 클래스가 있습니다. 저는 단순히 키워드 대신 의미론적 의미를 확인하는 방식으로 이 접근법을 업그레이드할 수 있다고 판단했습니다. 이를 통해 세 가지 프로토타입인 임베딩, 프롬프트, **비전(Vision)**이 탄생했습니다.

:contains-meaning-embedding

작동 방식: 텍스트와 기준 간의 유사성 비교
장점: 매우 빠르고 저렴
단점: 임계값 설정이 필요하며 다국어 처리 시 어려움

먼저 :contains-meaning-embedding 규칙부터 설명하겠습니다. 이 규칙은 텍스트를 의미를 나타내는 숫자로 변환하는 임베딩 모델을 사용합니다. 요소 텍스트와 기준 간의 유사도를 계산하여 일치 여부를 판단합니다. 장점은 캐싱을 통해 빠르고 저렴하다는 점입니다. 단점은 임계값 조정이 필요하며 다국어 처리 시 어려움을 겪을 수 있다는 점입니다.

:contains-meaning-prompt

작동 방식: 콘텐츠가 기준에 부합하는지 LLM에 문의
장점: 더 정확함, 임계값 불필요, 언어에 구애받지 않음
단점: 더 느리고 비용이 더 높음

다음은 :contains-meaning-prompt입니다. 이 규칙들은 간단한 프롬프트 API를 사용하며, 특정 요소의 내용이 기준에 부합하는지 여부만 묻습니다. 이는 더 정확하고 임계값이 필요 없으며 모든 언어에서 작동합니다. 단점은 임베딩보다 속도가 느리고 비용이 더 비싸다는 점입니다.

:contains-meaning-vision

작동 방식: LLM에 스크린샷이 기준에 부합하는지 질문
장점: 텍스트와 임베딩이 놓치는 요소 포착
단점: 복잡한 사용자 경험

마지막 방법은 :contains-meaning-vision입니다. 선택된 요소의 스크린샷을 촬영한 후 시각 인식이 가능한 LLM에게 스크린샷이 기준에 부합하는지 묻습니다. 이후 :contains-meaning-prompt와 동일한 방식으로 작동합니다. 이 접근법의 핵심 장점은 텍스트 기반 방법이 인식하지 못하는 시각적 콘텐츠를 감지할 수 있다는 점입니다. 단점은 복잡한 사용자 경험과 화면 캡쳐 현상이 발생할 수 있다는 점입니다.

따라서 이 세 가지 규칙은 필터 개발자에게 유연한 도구를 제공할 수 있습니다. 개발자는 임베딩 속도, 프롬프트 정확도, 또는 시각적 통찰력 중 선택할 수 있게 됩니다. 분석 지연을 완화하기 위한 한 가지 해결책은 요소를 먼저 흐리게 처리한 후, 흐림 효과를 제거하거나 계속 숨겨두는 것입니다.

성능 및 비용 분석

이제 이 세 가지 프로토타입을 확보했으니 가장 중요한 질문이 제기됩니다. 이것들이 실용적인가요? 실제 생산 현장에서 작동할 수 있을까요? 이에 대한 답을 찾기 위해 각 접근법의 성능과 비용을 분석했습니다.

임베딩

임베딩부터 설명하겠습니다. 처음에는 OpenAI의 클라우드 모델로 확장을 시작했는데, 솔직히 결과가 좋지 않았습니다. 그러다 작은 로컬 모델을 시도해보기로 했는데, 그 결과가 놀라웠습니다. 속도가 더 빠르고 완전히 무료였으며, 테스트에서 100% 정확도를 달성했습니다. 이는 특정 작업에 있어 작은 로컬 모델이 실제로 대형 클라우드 API보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다.

프롬프트

다음으로 프롬프트를 살펴보겠습니다. 여기서 상황은 다릅니다. 클라우드 API가 가장 우수한 성능을 보였으며, 일부는 1초 미만에 100% 정확도를 달성했습니다. 반면 일부는 4초 이상 소요되어 우수한 사용자 경험에 미치지 못하는 수준이었습니다. 이 경우 로컬 모델은 클라우드 정확도에 전혀 따라잡지 못했습니다.

비전

마지막으로 비전(Vision)에 대해 이야기해 보겠습니다. 여기서부터 정말 흥미로운 부분이 시작됩니다. 정확도가 매우 높으며, 로컬 모델조차도 우수한 성능을 보입니다. 비전은 종종 가장 정확한 방법입니다. 그 핵심 장점은 텍스트가 아닌 이미지를 처리한다는 점으로, 다른 방법들이 놓치는 광고를 포착합니다. 그러나 주요 단점이 있습니다. 지연 시간입니다. 10~15초의 지연은 실시간 차단에는 실용적이지 않습니다.

방법 비교

모든 방법을 비교해 보면, 비전 방식은 정확도는 매우 높지만 지연 시간이 매우 깁니다. 프롬프트 방식은 특히 클라우드 API를 사용할 때 속도와 정확도의 균형을 잘 맞춥니다. 그리고 로컬 임베딩 방식은 특정 작업에만 적용 가능하지만 매우 빠르고 효과적이라는 점에서 반가운 발견이었습니다. 결국 각 방법마다 장단점이 존재합니다.

이 접근법의 미래

비전: 현재는 너무 느리나 시간이 지남에 따라 개선될 것
임베딩: 확장 기능에서는 비실용적, 브라우저에 내장된다면 이상적일 것
로컬 LLM 프롬프트: 실험적 단계, 정확도 개선 필요

이것이 미래에 어떤 의미를 가질까요? 저희 생각에는 현재로서는 비전 기술이 너무 느립니다. 임베딩은 브라우저 확장 프로그램에 사용하기에는 실용적이지 않지만, 브라우저 내장 API로 구현된다면 효과적일 수 있습니다. 그리고 로컬 LLM 프롬프트는 크롬의 프롬프트 API를 활용한 실제 출시 가능한 실험을 위한 가장 유망한 경로입니다. 또한 요소를 흐리게 처리하는 현재 방식이 이상적이지 않아 사용자 경험 개선이라는 과제도 남아 있습니다. 더 빠른 모델을 사용하면 흐림 처리 시간을 줄일 수 있거나, 완전히 다른 해결책을 마련할 수도 있을 것입니다.

무엇을 배웠는가요? 첫째, LLM은 단순한 패턴 매칭을 넘어 웹 콘텐츠의 의미를 실제로 이해할 수 있게 합니다. 이는 필터링에 완전히 새로운 의미론적 접근법을 열어줍니다. 둘째, LLM은 신속한 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 수개월의 엔지니어링이 필요했던 아이디어를 이제 몇 시간 만에 테스트할 수 있습니다. 해결해야 할 실용적 과제는 여전히 존재하지만, 이 새로운 접근법은 콘텐츠 필터링 분야에서 가능한 것들을 재고하게 합니다.

이 글이 콘텐츠 필터링에 대한 새로운 시각을 제공했기를 바랍니다. 본문에 소개한 모든 기능을 직접 체험해 보실 수 있습니다. Chrome 스토어에서 AI AdBlocker를 다운로드하기만 하면 됩니다.

전체 소스 코드는 GitHub에서도 확인하실 수 있습니다.