導語：據(jù)最新報告研究，2023年，近一半(49.6%)的互聯(lián)網(wǎng)流量來自機器人。這比上一年增加了2%，也是自2013年開始監(jiān)測自動流量以來報告的最高水平。　據(jù)最新報告研究，2023年，近一半(49.6%)的互聯(lián)網(wǎng)流量來自機器人。這比上一年增加了2%，也是自2013年開始監(jiān)測自動流量以來報告的最高水平。

與惡意機器人相關(guān)的網(wǎng)絡流量比例連續(xù)第五年增長到2023年的32%，高于2022年的30.2%。與此同時，來自人類用戶的流量下降到50.4%。由于對網(wǎng)站、api和應用的攻擊，自動化流量每年給組織造成數(shù)十億美元的損失。

機器人是每個行業(yè)面臨的最普遍且不斷增長的威脅之一。從簡單的網(wǎng)頁抓取到惡意賬戶接管、垃圾郵件和拒絕服務，機器人會降低在線服務質(zhì)量并要求在基礎(chǔ)設(shè)施和客戶支持方面投入更多資金，從而對組織的盈利產(chǎn)生負面影響。隨著攻擊者將注意力集中在可能導致賬戶泄露或數(shù)據(jù)泄露的API相關(guān)濫用上，組織必須主動應對惡意機器人的威脅。

關(guān)鍵要點

2023年全球惡意機器人流量平均達到32%

愛爾蘭(71%)、德國(67.5%)和墨西哥(42.8%)是2023年惡意機器人流量最高的國家。與2022年(32.1%)相比，美國的惡意機器人流量比例也略高，為35.4%。

生成式人工智能的廣泛使用與簡單機器人的興起有關(guān)

生成式人工智能和大型語言模型(LLM)的快速采用，導致簡單機器人的數(shù)量在2023年增加到39.6%(2022年為33.4%)。該技術(shù)使用網(wǎng)絡抓取機器人和自動爬蟲來提供訓練模型，同時使非技術(shù)用戶能夠編寫供自己使用的自動化腳本。

賬戶接管攻擊增加

與2022年相比，2023年賬戶接管(ATO)攻擊增加了10%。其中44%的攻擊針對API端點，而2022年這一比例為35%。在互聯(lián)網(wǎng)上的所有登錄嘗試中，11%與賬戶接管有關(guān)。2023年遭受ATO攻擊最多的行業(yè)是金融服務(36.8%)、旅游(11.5%)和商業(yè)服務(8%)。

API是一種常見的攻擊媒介

2023年，自動化威脅造成了30%的API攻擊。其中17%是利用業(yè)務邏輯漏洞的惡意機器人。這指的是API設(shè)計和實現(xiàn)中的缺陷，允許攻擊者操縱合法功能并獲取敏感數(shù)據(jù)或用戶帳戶的訪問權(quán)限。網(wǎng)絡犯罪分子使用自動化機器人來查找和利用API，這些API是獲取敏感數(shù)據(jù)的直接途徑，使其成為業(yè)務邏輯濫用的主要目標。

每個行業(yè)都有機器人問題

每個行業(yè)都擔心壞機器人流量和攻擊。游戲(57.2%)的惡意機器人流量占比最大。零售(24.4%)、旅游(20.7%)和金融服務(15.7%)遭受的機器人攻擊量最高。高級惡意機器人(即那些密切模仿人類行為并逃避防御的機器人)在法律和政府(75.8%)、娛樂(70.8%)和金融服務(67.1%)網(wǎng)站上的比例最高。

提高安全性

企業(yè)可以采取哪些措施來更好地保護其業(yè)務免受這些惡意機器人的攻擊?自動化機器人很快就會超過人類產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)流量比例，從而改變組織構(gòu)建和保護其網(wǎng)站和應用的方式。隨著更多支持人工智能的工具的推出，機器人將變得無處不在。因此，建議組織投資機器人管理和API安全工具來管理來自惡意自動流量的威脅。