衡量机器人程序问题
欺诈手段日益复杂，背后往往是有组织的网络犯罪团伙。威胁行为者不断变换手法以绕过安全防御，导致IT安全团队持续疲于应对，本已紧张的资源更是不堪重负。
“例如，目前只有15%的企业采取措施防范网页抓取攻击，但73%的企业每周都会遭遇此类攻击。1”
无论是交易流失、客户离开、收入减少，还是企业因信息不足而被迫做出欠妥的业务决策，这些情况都源于组织遭受机器人攻击时经常遇到的问题：
- 系统或应用停机
- 网站性能不佳
- 对SEO推广活动造成不利影响
- 广告投资回报率持续下滑
- 失真的流量分析
- 被盗的账户和凭据
- 个人信息或隐私信息丢失
- 客户信任度下降
很多时候，IT团队为防范这些攻击所做的努力未能达到预期，导致运营中断、客户体验不佳，并对公司的利润造成不利影响。
各行业面临的特有机器人挑战
为了更好地理解这些技术活动在现实场景中的影响，我们从用例角度分析机器人程序带来的挑战。机器人程序攻击引发的欺诈会以多种方式影响不同的行业。
零售
在线零售和电子商务企业经常成为恶意机器人攻击的目标。此类攻击包括囤积库存（又称“Grinch bots”）、礼品卡欺诈、库存拒绝、倒卖、抓取、凭据填充和第7层DDoS攻击等。道理很简单：如果商品和服务无法在适当的时间，以合理的价格销售给目标客户，零售商的业务就难以持续。
医疗保健
医疗领域数字化程度的提高扩大了恶意行为者的攻击面。Imperva Research Labs近期的研究数据显示，针对医疗保健网站的恶意机器人流量激增了372%。与此同时，医疗保健网站上的合法真人流量占比有所下降，而恶意机器人流量占比则从18.9%升至26.8%。这种危险的两极分化趋势对任何行业都难以长期维持，医疗保健行业尤其如此。
医院、医疗保险公司、实验室、医疗服务提供商和制药公司都存储着敏感的医疗信息。作为机器人程序驱动型网络攻击的目标，这些机构持续面临较高的运营风险。遗憾的是，医疗服务中断造成的影响不只是医疗系统无法保持在线，还可能导致监管处罚、削弱服务提供商提供医疗服务的能力，甚至危及生命。
电信
随着电信行业迅速采用5G、边缘计算和物联网技术，该行业成为2020年DDoS攻击增幅较大的行业之一，较2019年增长210%；在恶意机器人攻击中，电信运营商和互联网服务提供商受影响尤为严重，占比达45.7%。
如今，许多电信运营商采用网络功能虚拟化，使网络摆脱对物理设备的依赖，转而以软件形式在CPU上运行。这一转变增加了网络的脆弱性，例如DDoS攻击产生的高流量负载。
金融服务
针对Web和移动应用、API以及OFX（开放金融交换）文件的凭据填充和其他自动化攻击，会导致账户接管和新账户创建欺诈，造成重大欺诈损失。大规模凭据填充攻击还可能引发网站性能问题，甚至导致网站中断。
默认情况下，用户可授权不受管理的第三方金融科技应用登录金融机构应用，使其看起来如同真实用户。若缺乏适当的可见性、管理和控制，这些工具可能会给应用带来不必要的负载。网络犯罪分子还会将其用作攻击途径，以掩饰凭据填充攻击。
人工欺诈，即欺诈者模仿真实用户，接管账户或创建新的虚假账户。人工实施的攻击通常以高价值目标为重点；当自动化攻击失败时，黑客会转而手动接管账户。
无论身处哪个业务领域，应对机器人都是一项必须通过协作解决的挑战。我们曾在之前的一篇文章中探讨过这一问题，并指出在现代虚拟化、应用驱动的环境中，需要摆脱集中式安全模式。
不要孤军奋战
正如Forrester所建议的：“要全面防御机器人，所有相关方都需要协同合作。电商团队必须分享在机器人防御期间对客户体验的要求，并应让安全团队了解可能导致机器人流量增加的近期活动。”
这段评论表明，组织必须认识到每个受影响方在了解和应对恶意机器人所带来风险方面的作用。再举一例，安全团队和应用开发团队必须协同合作，以应对不断调整攻击手段来绕过对策的攻击者，同时避免引入会增加操作阻力并令用户（客户）感到不满的防护措施。
此外，还必须利用合作伙伴关系，推动组织高层就相关议题展开讨论并采取行动。这样可以创造更多追加销售和交叉销售机会。与其争取为单一解决方案追加投入，不如将其纳入现有现代化项目的预算。我们在上一篇文章中更详细地探讨了这一点，并建议通过拓展外部合作来有效构建反欺诈生态系统。
利用云端自适应应用抵御机器人攻击
不应将接受欺诈视为默认立场。为了事后开展安全尽职调查而推迟应用发布，同样不符合商业逻辑。更合理的做法是，在开发过程中将安全左移，并迁移到Google Cloud等安全的云平台，以实现应用开发现代化、提高正常运行时间，并缩短安全自适应应用的上市时间。
这种方法至关重要，因为现代应用架构扩大了威胁面，而自动化则提高了攻击者利用以下清单所列威胁的效率：OWASP 十大 Web 应用安全风险。欺诈者正在利用暴露面和自动化技术发起攻击，因此需要以自动化防御应对自动化威胁。
借助F5和Google Cloud保护自适应应用
Google Cloud是一家更灵活、更安全且支持开源的云服务提供商，是迁移基础设施和实现应用现代化的理想平台。它还具备出色的多云兼容性，并在Kubernetes、大数据和分析方面提供创新功能。Google Cloud始终将安全放在首位；该平台凭借强大的安全防护和先进的加密技术，支持企业安全地存储和分析敏感的个人身份信息。
F5 bot防护旨在利用Google Cloud的创新技术，包括BigQuery数据分析平台、TensorFlow机器学习平台，以及Google Cloud Dataflow和Pub/Sub数据处理管道。它提供主动式多层安全防护，在恶意机器人流量到达网络之前将其阻止并丢弃，帮助应对威胁挑战。这有助于缓解机器人针对网络层和应用层发起的账户接管、漏洞侦察和拒绝服务攻击。F5 bot防护还有助于减少网络处理额外流量时承受的开销。
应对攻击者不断变化的威胁活动
仅靠安全左移和通过预设操作实现响应自动化还远远不够。不能满足于无法遏制网络犯罪分子的机器人管理，也不能让客户经历重重障碍，最终放弃交易并造成收入损失。安全措施必须适应不断调整手段以绕过对策的攻击者，同时避免给用户带来困扰。
借助F5机器人防护，您可以随着应用和攻击者不断适应运营要求和威胁活动，动态采取应对措施。我们的解决方案可大幅减少欺诈损失、改善客户体验，同时充分提升运营效率和商业智能，从而显著改善业务成果。我们具备独特优势，能够通过一套涵盖以下四大支柱的解决方案，为应用提供从云端核心代码到客户侧的全程支持：
1. 抢先应对威胁
架构、云和第三方集成的激增大幅扩大了威胁面。每天都会披露重大应用漏洞，攻击者会迅速利用自动化框架将其武器化，搜寻并利用这些漏洞牟利。
2. 集成安全能力
有效的应用安全需要实现自动化和集成。通过在开发生命周期的早期阶段启用并稳定运行安全控制措施，自动化可以提高安全工作的成效，从而以更少的人工投入取得更好的效果。集成还可以减轻安全资源的压力。
3. 加快产品上市
组织需要一致且自动化的安全防护，才能有效应对跨架构、云和开发者框架保护应用所带来的日益复杂的挑战，同时跟上应用开发的速度。
4. 保持网络顺畅运行
这款经过大量实战检验的AI/ML引擎可收集无法伪造的专有信号，并通过每天从超过20亿次攻击中学习，对这些信号进行分类。由此实现全面、先进的缓解措施，防止有害流量冲垮网络，同时确保合法流量及由此产生的交易持续顺畅进行。
要主动应对网络和业务面临的机器人挑战，请访问F5与Google Cloud Platform (GCP)页面，了解详情。
来源：
1 来源：Forrester，《在线欺诈和机器人管理现状》，2021年1月，由Google委托编写
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