机器人是自动化的软件程序,旨在执行各种任务,包括有益的活动和恶意的活动。

机器人是通过互联网执行自动任务的软件应用或脚本,通常模仿人类行为。 搜索引擎爬虫和聊天机器人等自动化技术已成为我们在线体验不可或缺的一部分,彻底改变了人们和组织与技术互动的方式。 了解机器人在网站、应用和系统上的积极和消极作用是构建更美好、更安全的数字世界的关键。

机器人的用途和applications

Bot 是机器人的缩写,是一种执行自动、重复、预定义任务的软件程序或脚本。 机器人在网络上无处不在;据估计,多达 50% 的互联网流量来自非人类访问者。 机器人旨在模仿、增强或取代人类用户在网络上的行为;然而,机器人的运行速度比人类快得多,并且可以扩展为僵尸网络大军,不懈地完成分配的任务。 根据其设计方式,它们可以是有用的(如购物机器人或监控机器人) ,也可以是恶意的(误导用户、窃取数据、发起拒绝服务攻击、危害客户帐户以及帮助犯罪分子实施欺诈和身份盗窃)。

企业和组织面临的挑战是阻止恶意机器人,同时又不影响有助于促进在线商务的良好机器人,所有这些都没有严格的机器人管理控制,如 CAPTCHA 或多因素身份验证(MFA),这些都会给合法用户带来摩擦。 

机器人类型

好的机器人

机器人在网络上执行许多有帮助或有用的任务。 搜索引擎使用网络爬虫或蜘蛛来搜索和索引数十亿的网页,并将结果提供给搜索引擎。 跟踪和监控机器人也会搜索网络,但其目的是搜索和标记特定类型的内容,可能与定价或新闻或版权侵权有关。 Alexa 或 Siri 等个人助理也是机器人,部署在网络上以搜索查询或其他请求的答案。 社交媒体机器人在社交媒体平台上执行自动化任务,并可以与用户互动,喜欢帖子、关注账户,甚至生成内容。

友好机器人的另一个很好的例子是聊天机器人,它可以自动在网站上提供客户服务。 这些机器人可以通过人工智能和自然语言处理进行编程,以通过在线聊天对话或文本到语音交互提供信息或回答问题,并能够分析请求并以几乎人类的水平提供响应。

恶意机器人

机器人自动执行重复任务的能力也可能被恶意利用。 网络犯罪分子编写恶意机器人程序来发起各种有创意、复杂且隐秘的攻击,试图利用整个网络属性和应用中的攻击面。 最常见的攻击之一是撞库攻击,这通常会导致账户接管和欺诈。 这些自动攻击利用窃取的用户名和密码通过网络登录表单获取访问权并控制在线账户。 同样,犯罪分子可以使用机器人来自动化账户创建过程并建立用于欺诈目的的虚假账户,或者编写机器人程序来申请信用卡或贷款以欺骗金融机构。 礼品卡破解和忠诚度积分欺诈是一种滥用行为,其中机器人识别有价值的账户,然后在合法客户使用之前兑换或以其他方式将其货币化。

经销商机器人(有时也称为黄牛机器人)被编程来购买大量商品或服务,然后通常在二级市场上以大幅加价转售。 这些机器人允许犯罪分子控制库存或价格,导致人为短缺、库存不足和消费者不满。

内容抓取涉及使用自动机器人从目标网站分析和收集大量内容,以便在其他地方重复使用或出售这些数据。 这可能导致价格操纵和版权内容盗窃;大量的内容抓取活动还会影响网站性能并阻止合法用户访问网站。

分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击的目的是降低网站性能,犯罪分子会从多个连接的设备中指挥大量机器人来压垮网站、服务器或网络,导致正常合法流量被拒绝服务,从而影响整个在线用户群。 DDoS 攻击具有极大的破坏性,导致收入损失、勒索和长期声誉损害。

解决机器人风险和安全问题

在当今的数字环境中,机器人安全至关重要,可以防范恶意活动和潜在威胁。 随着人工智能和自动化技术的不断进步,恶意机器人和自动化的能力和复杂程度也在不断提高。 自动化攻击可能会对个人、企业和组织造成严重损害,并且不仅仅是对安全基础设施构成威胁。 它们代表着一项经济挑战,必须予以解决才能保护组织的业务运营和财务健康、保护您的客户和员工并维护您的企业声誉。

金融服务电子商务网站是机器人攻击的特别有吸引力的目标,因为这些企业处理大量金融交易并存储大量客户和员工数据,包括在线支付详细信息。

机器人管理解决方案在识别和减轻机器人流量、区分合法用户和恶意机器人方面发挥着至关重要的作用。 这些解决方案利用行为分析、设备指纹和机器学习算法等先进技术来准确检测和应对表明机器人的异常活动。 这些解决方案还可以识别合法用户并优化身份验证,而无需使用严格的安全挑战,从而使客户更轻松地进行交易。

在考虑机器人控制技术时,区分机器人管理和机器人缓解很有用。 机器人管理是指用于处理与 Web应用交互的机器人的策略和实践。 机器人管理的目标不仅仅是阻止或缓解机器人,还要区分合法机器人流量(例如,搜索引擎爬虫)和恶意机器人。 机器人缓解特别侧重于减少或消除恶意机器人对 Web应用的影响的过程。 它涉及实施防御措施,以防止机器人成功执行有害操作或攻击。

不法分子用来实施在线欺诈行为的技术总是在不断发展,犯罪分子不断改进机器人以绕过反自动化防御措施,或者从针对组织的 Web 应用程序转向针对其 API,而后者可能没有同样强大的机器人缓解控制。 仅靠人类安全团队无法击败机器人自动化的力量。 我们所需要的是机器人防御技术,不断分析设备和行为信号,并使用人工智能和机器学习等工具来检测和阻止基于机器人的攻击。 借助这些工具,组织可以构建一个更好的数字世界,在这个世界中每个人都可以享受数字体验的好处,而不会损害安全或隐私。

F5 如何处理机器人?

 F5 提供一系列产品和服务,以减轻与机器人相关的风险并阻止自动欺诈和滥用。 通过利用这些解决方案,安全专家和欺诈团队可以增强他们的安全态势并保护他们的组织免受机器人和恶意自动化的破坏性影响。

近年来,架构、云、边缘环境和复杂软件供应链的激增扩大了攻击者的风险面。 毫不奇怪,攻击者利用机器人和自动化技术扫描复杂的应用以查找漏洞并加以利用——从而造成潜在的灾难性后果,包括数据泄露、帐户接管(ATO)和欺诈。 有动机且老练的攻击者一旦受到阻止就会重新装备,从网络到移动设备再到 API,或者不断升级策略、技术和程序,例如使用从暗网窃取的令牌、使用人工 CAPTCHA 解算器或使用社会工程学诱骗用户发送 MFA 代码。

F5 解决方案保护所有数字渠道,通过连接到任何应用架构并保护所有关键业务逻辑,为客户提供安全的体验。 无论攻击者如何努力逃避检测,F5 机器人缓解解决方案都能保持持续、长期的有效性。 F5 解决方案还减少或消除了对高摩擦安全控制(包括 CAPTCHA 和 MFA)的需求,从而提高了客户体验和整体解决方案的有效性。

F5 分布式云机器人防御提供实时监控和情报,保护组织免受自动攻击,包括针对 Web应用、移动应用和 API 接口的全渠道保护。 分布式云机器人防御使用实时威胁情报、由人工智能驱动的回顾性分析和持续的 SOC 监控,以提供具有弹性的机器人缓解措施,阻止最先进的网络犯罪分子和国家行为者。 F5 领域专家和数据科学家不断研究攻击者的工具、行为和环境信号,并利用先进的 ML 快速检测攻击者的重新装备并部署更新的模型以实时缓解攻击。

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