在互联网的世界里，我们永远不知道下次发生发火大规模网络安适变乱是哪一天，网络安适就像一场永无休止的攻防战，攻防两端永远在博弈，此消彼长，没有完结的一天。面对自动化的Bots机器人打击，“兵来将挡，水来土掩”的单一防护要领已力不从心，简单地堆砌种种防护法子更是难以反抗屡见不鲜的Bots机器人打击，选择部署越发主动和动态地安适防御法子才是企业的独一出路。
有效防御Bots机器人打击是未来安适防护的一大趋势，能够赋予企业更高品级的安适掩护。但在选择Bots机器人打击缓解方案时，企业往往会面临一些不成制止的问题。针对Bots机器人打击缓解方案，瑞数信息从行业趋势、打击类型、技术、防护手段、应用场景等方面提出了六大问题，辅佐企业了解如何选择最佳的解决方案。
Bots机器人打击类型日渐广泛，如何立于不败之地？
陪同着AI技术、自动化工具的应用及平台化趋势的加强，庞大Bots机器人措施打击的手段和笼罩范畴正在不停增加，安适打击变得更具侵略性，由自动化工具倡议的高效大规模打击(恶意爬虫、撞库、虚假注册、交易篡改、内网安适、API滥用、零日打击等)大幅增加了企业和当局机构在业务、应用和数据层面的安适危害。
企业需要将Bots打点纳入到企业应用和业务威胁打点架构中，部署针对机器人威胁进行防护的多种新技术，将安适防御的重心从网络上升到应用，从传统网络界限，迁移到各类应用API，构建集中于商业逻辑、用户、数据和应用的可信安适架构,全面抵拒新的安适威胁。
Bots机器人打击手段日新月异，是否能够有效鉴别？
多年来，网络威胁与日俱增，但跟着用户对潜在安适威胁的了解和对应防护要领的掌握，打击者开始放弃了部分已不太能奏效的打击手段，转而给与了更多新的自动化打击手段，由此催生了更具拟人特点的高级机器人打击，这些新型打击正泛起出越发广泛化、专业化、智能化的特点，许多模拟真人、切合正常业务逻辑的恶意行为，通过使用模拟器、伪造浏览器环境、UA、漫衍式IP等给企业安适带来了极大威胁。
在自动化打击与安适防护之间的反抗中，企业应借助涵盖动态安适、机器学习、智能人机识别、智能威胁检测、全息设备指纹、智能响应等的AI技术，加强对Bots机器人打击的识别，连续监控并分析流量行为，实现精准打击定位和追踪溯源，并对潜在和越发隐蔽的打击行为进行更深条理的分析和挖掘。从而实现由被动向主动、由静态向动态的整体安适防御。
Bots机器人加速网站缝隙曝光和操作，如何修筑防御底线？
企业种种处事和数据不停向线上迁移，但屡见不鲜的网页应用缝隙，以及可以操作各类新型打击手段和工具绕过传统安适防护法子的Bots机器人打击，让网站面临着严峻的业务和数据安适挑战。
因此，具备防缝隙探测、防零日缝隙打击、防应用DDoS等成果的主动防护法子是网站安适最佳的根基防护选择。操作“动态安适”供给的主动式防御技术可以通过识别打击是否为脚本、措施、工具等倡议，从而在无法则防护升级的情况下对Bots机器人打击进行有效阻断，实现迅速响应，防止于打击之前。
Bots机器人爬虫导致数据泄露事件防不胜防，如何有效反抗？
近年来，数据泄露事件泛滥，网络爬虫和内鬼防不胜防，医疗信息、账户凭证、内部敏感的企业数据频繁被盗，同时，线下的犯警数据售卖也非常跋扈獗，这就更增加了企业及百姓信息外泄和被操作、被伪造的危害，给企业带来了巨大的安适隐患。然而，自动化工具打击并不是一成不乱的，爬虫等技术也在不停成长，手段越来越“高明”。它们不再是简单的脚本或措施，而是在必然水平上能模拟人的行为或浏览器行为。因此依赖签名与法则等的传统安适防御技术，已经无法抵制新兴的安适威胁。
IDC呈报明确提出，移动方针的动态防御技术已经成为与机器学习、行为分析、威胁谍报技术一样在主动防御范围的重要技术。运用“动态安适”技术进行人机识别，通过机器学习、智能威胁检测等AI技术，严刺探抄运行环境、浏览器指纹、疑似打击行为等因素，高效甄别并阻拦高级模拟人或者高级爬虫工具倡议的访谒需求。通过动态响应机制成立主动防御和连续反抗的能力，连续为企业数据安适保驾护航。
黄牛党羊毛党泛滥，如何扼制业务欺诈危害？
打击者可以操作自动化工具，通过伪装成正常交易的业务欺诈行为，例如盗刷、*、薅羊毛、黄牛抢购、刷单、短信轰炸及违反业务逻辑操纵等业务欺诈行为到达攫取经济利益的目的。从商业角度来说，这些打击行为扰乱了申请数据、转化率、毛利率等商业分析指标，歪曲了业务增长的真实程度。从用户体验来说，真实用户很难在与自动化工具的较量中胜出，直接导致部分客户的流掉。
面对业务和网络威胁相混合、应用防护和业务反欺诈订交叠的安适现状，企业需要具有前瞻性的“风控前置”意识，在打击威胁达到系统之前就对业务欺诈危害进行精准甄别和拦截，动态安适技术，可以在传统风控之前实现对恶意工具行为的前置识别和威胁感知，从而最大限度田主动透视危害，更高效准确地实现业务危害防护。
合法账号获取垂手可得，如何增强账号安适？
2018年黑客已经在网络上颁布赶过14亿笔已外泄的账号暗码盘问系统，并且大多供给了可以用比特币采办完整资料库的渠道，为撞库打击以及恶意注册供给了充沛的弹药筹备。打击者广泛操作自动化打击工具模拟合法用户操纵并操作大量跳板快速改换IP，让基于特征比对及行为法则的传统安适防护机制几乎束手无策，这就让依靠IP黑名单拦截打击的企业面临着重大的安适挑战。不只如此，随之而来的敲诈勒索才是黑产利益的更大来源。拥有大量用户的平台，如航旅酒店、电商、网银更是感应熏染到威胁甚巨，一旦被撞库告成、遭遇敲诈勒索，部分企业为了制止事态不停恶化造成难以预计的负面影响，会倾向于先向打击者供给金钱来解决问题。
虽然使用多因素认证或者两阶段验证可以大幅降低撞库的危害，但全面实施这类安适法子的推广过程还需要克服重重的表里部阻碍，同时这也会增加用户登录过程的特别承担。为了有效克服传统安适机制在反抗撞库打击的重大挑战，转变传统的被动式安适防护计谋，企业需要以创新的主动防御技术高效甄别伪装正常行为的已知和未知自动化打击，否决撞库、恶意注册等自动化打击，防备数据泄漏，防备黑客操作已经泄漏的用户信息及暗码进行批量登录，全面保障企业的数据安适和账号安适，