更新时间:2025-09-13 14:29:47
随着互联网的普及和数字化的加速,Bot流量已经成为当下网络流量中不可忽视的部分。自动化工具方便人们生活的同时,也对网络安全提出了巨大的挑战。据最新的研究数据显示,全球Bot流量占互联网流量的比例已经超过50%。
Bot流量的组成十分混杂,并不是所有的Bot流量都是企业所期望或者厌恶的。
我们需要放行对我们有益的善意Bot,同时需要对恶意Bot进行缓解,避免网站遭受如下困境:
Bot管理主要包含如下检测策略:
| 策略类型 | 说明 | 主要应用场景 |
|---|---|---|
| AI Bots | 管理与AI应用相关的自动化流量。 | 适用于希望一键拦截AI大模型爬虫,避免版权内容盗用、敏感数据泄露等问题的网站。 |
| 公开Bots | 管理互联网中活跃的搜索引擎、市场分析、网站监控等自动化流量。 | 适用于希望一键放行公开Bots对业务开展有益的网站。 |
| 绝对Bots | 管理具备明确自动化工具特征的流量。 | 适用于希望一键拦截黑灰产常用爬虫开发工具、框架、扫描器等进行恶意自动化的操作。 |
| Web风险检测 | 基于特定的客户端场景主动识别Bot流量,比如在html页面中嵌入JS SDK。 | 适用于希望增强Bot识别能力、对抗复杂Bot流量的网站。 |
| 业务流检测 | 基于正常用户的访问行为逻辑定制规则,识别不符合预期逻辑的Bot流量。 | 适用于希望精细化管理Bot流量的网站。 |
| 智能风险检测 | 通过大数据分析和机器学习技术对访问行为进行动态建模,快速发现简单Bot、复杂Bot和高级持续威胁Bot(APBs)。 | 适用于正在遭受大量复杂Bot流量和高级持续威胁Bot流量的网站。 |
| 流量异常检测 | 通过持续监测网站的带宽流量,识别流量盗刷行为,并针对异常IP+指纹进行封禁。 | 适用于运营商/PCDN盗刷场景,解决因盗刷给自身网站带来的带宽成本问题。 |