机器人安全是指防范恶意机器人，确保在线资源的完整性和可用性，同时不影响有助于促进在线商务、充当Alexa或Siri等个人助理，或作为聊天机器人自动处理网站客户服务的良性机器人。
什么是机器人程序安全？
恶意机器人带来的威胁
恶意机器人会危害数据、扰乱服务，并以多种方式损害企业，对数字生态系统构成重大威胁。
机器人程序可通过编程侵入系统，并窃取个人数据、财务记录或知识产权等敏感信息；机器人程序是凭据类攻击使用的主要数字工具。机器人程序还可以操纵或篡改数据库或存储系统中的数据，造成经济损失或记录不准确。
机器人程序还会被用于破坏在线服务和系统。犯罪分子可以操控来自多个联网设备的大量机器人程序，通过分布式拒绝服务（DDoS）攻击使网站、服务器或网络不堪重负，导致目标用户无法访问相关服务。
机器人活动还可能严重损害企业的财务业绩，例如损害品牌声誉、操纵库存，以及为可能导致金融欺诈的账户接管（ATO）提供便利。
网络安全中的机器人类型
在网络安全领域，机器人主要分为两类：恶意机器人和防御型机器人。
恶意机器人
网络犯罪分子通过编程让恶意机器人发起各种新颖、复杂且隐蔽的攻击，试图利用网站和应用中的攻击面。这些机器人无需人工干预即可运行，通常会执行传播恶意软件、发起DDoS攻击、窃取敏感信息或实施欺诈等任务。恶意机器人可以渗透网络、破坏数据完整性并中断服务，构成重大网络安全威胁。其行为包括利用软件漏洞和实施社会工程攻击，最终目的是造成损害或经济损失，或未经授权访问系统和敏感信息。
防御性机器人控制措施
防御性机器人控制是指旨在保护计算机系统、网络和Web平台免受各种安全威胁与攻击的自动化程序和机制。这些机器人通过多种方式保护数字资产，并确保信息的完整性、机密性和可用性。
这些防御性自动化机制包括防病毒机器人，它们利用基于特征码的检测、行为分析和启发式方法，识别与已知恶意软件相关的模式和行为。防御性机器人也用于防火墙防护，通过分析数据包并执行预定义的安全规则来监控入站和出站网络流量，从而确定允许还是阻止流量。Web应用防火墙（WAF）尤其会采用行为分析，并可与先进的机器人管理控制措施集成，通过机器学习提供自动化防护。
入侵检测与防御系统（IDPS）也会使用防御型机器人，通过自动响应并利用威胁情报，主动识别和防范安全事件，例如阻止特定IP地址、修改防火墙规则或向安全人员发出警报。防御型机器人还可以识别与DDoS攻击相关的模式并采取应对措施，过滤和转移与僵尸网络相关的恶意流量，从而维持服务可用性。这些措施可能包括动态更新防火墙规则，以阻止来自攻击源的流量，防止恶意机器人进一步访问网络。
网络安全领域的机器人示例
机器人攻击形式多样，可针对多种类型的组织。
- 凭据填充。常见的机器人攻击形式之一是凭据填充，这会导致账户接管（ATO），而账户接管是实施各类欺诈的主要途径。这种接连发生的网络犯罪始于窃取或收集用户凭据，通常是用户名和密码组合。攻击者可以通过各种其他网络攻击和网络犯罪手段窃取这些凭据，也可以从暗网市场购买。积累一定数量的有效凭据后，攻击者便可开始凭据填充，通常会大规模地在其他网站的登录表单中测试大量已泄露的凭据。由于约三分之二的消费者会在多个网站重复使用相同的用户名和密码，网络犯罪分子及其自动化机器人很容易利用这些泄露的凭据：其中相当一部分也能用于访问其他网站的账户。接管账户后，攻击者可以更改凭据，使合法账户所有者无法登录，盗取账户资产，并利用这些账户实施其他欺诈行为。
- 内容抓取。使用机器人抓取内容既可能产生正面影响，也可能造成危害。内容抓取利用自动化机器人从目标网站收集大量内容，以便在其他地方分析或重复使用这些数据。内容采集可用于价格优化和市场研究等正当用途，但也可能被恶意用于操纵价格和窃取受版权保护的内容。此外，大量内容抓取活动还可能影响网站性能，导致合法用户无法访问网站。
- DDoS攻击。 DDoS攻击旨在降低网站性能。犯罪分子会操纵来自多个来源的大量机器人，或利用由攻击者控制的受感染计算机或设备组成的僵尸网络。攻击者协调这些来源，同时对目标发起攻击，使其不堪重负并停止提供服务。DDoS攻击可能造成严重后果，损害在线服务的可用性和完整性，导致严重中断，并可能造成经济损失、勒索和声誉受损。
- 囤积库存。转售机器人有时也称为抢购机器人，会在商品或服务上线销售的瞬间批量购买。犯罪分子通过即时完成结账流程，大量控制高价值库存，通常再以大幅加价的方式在二级市场转售。这些机器人使犯罪分子能够操纵库存或价格，造成人为短缺、库存被抢占，并引发消费者不满。
- 虚假账户创建。网络犯罪分子使用机器人自动创建账户，并利用虚假账户实施欺诈行为，例如操纵产品评价、散布虚假信息、传播恶意软件、滥用奖励或折扣计划，以及创建和发送垃圾信息。同样，犯罪分子还可以对机器人进行编程，使其申请信用卡或贷款，从而诈骗金融机构。
- 礼品卡破解。攻击者部署机器人程序，检查数百万种礼品卡号码组合，以识别仍有余额的卡号。一旦发现余额为正的卡号，攻击者就会抢在合法客户使用之前兑换或出售礼品卡。旅游和酒店业的忠诚度计划也是此类机器人程序攻击的目标。
机器人攻击的危害
机器人攻击可能对组织的网络造成严重负面影响，并给其业务运营带来重大损害。
数据盗窃是机器人攻击可能造成的严重后果之一，因为机器人可通过编程，系统性地从网站、数据库或API中收集数据。这些数据可能包括知识产权、商业秘密或其他专有信息，进而导致竞争优势丧失或品牌声誉受损。客户信息被盗还可能影响对数据保护法规的合规性，并导致罚款或其他法律后果。
机器人攻击可能会中断服务，给组织造成重大损害，导致经济损失并损害客户信任。未得到缓解的机器人驱动型攻击可能造成的一项严重后果是DDoS，即犯罪分子操纵僵尸网络耗尽网络资源，导致服务中断。
凭据填充和账户接管攻击也可能导致服务中断，使合法客户无法登录账户和办理业务。客户不仅无法访问自己的账户，控制受侵账户的犯罪分子还可能利用这些账户实施欺诈交易。
如何设置安全机器人
设置安全机器人防御措施以抵御恶意机器人攻击，需要完成几个关键步骤。
1. 识别机器人流量
开展全面分析，识别您的系统和所在行业可能面临的特定机器人威胁。使用IP分析等技术，根据源IP地址检查传入流量的特征。这有助于识别与已知恶意IP地址或可疑行为相关的模式，并区分机器人流量与合法用户活动。维护与机器人活动相关的已知恶意IP地址拒绝列表。
分析IP地址的地理位置以检测异常；来自异常地区的流量突然激增，可能表明存在僵尸网络。此外，已知攻击者会利用许多自治系统编号（ASN）为攻击活动构建分布式基础设施，以帮助规避检测。通过用户代理分析，检查用户代理特征，以识别发出请求的客户端类型。机器人通常使用偏离典型模式的通用或经过修改的用户代理，因此可将其与真实用户区分开来。
2. 开展行为分析
使用行为分析评估传入流量，识别可能表明存在机器人活动的模式或异常。这种方法对于试图模仿人类行为的复杂机器人尤其有效。检查用户会话的持续时间和流程，因为与合法用户相比，机器人的会话通常更短、变化更少，或者在与网站或应用交互时表现出重复、快速或不符合人类行为特征的模式。一些高级行为分析机制会跟踪鼠标移动和点击，以区分人类交互与自动化交互。
3. 设置Web应用防火墙（WAF）
WAF在Web应用与互联网之间充当防护屏障，保护数据和Web应用免受各种网络威胁，并防止任何未经授权的数据流出应用。WAF具备检测和缓解恶意机器人流量的功能，可防范网页抓取、凭据填充和自动化攻击等恶意活动。WAF还具备速率限制和流量节流机制，可限制特定IP地址在规定时间内发出的请求数量，从而帮助减轻DDoS攻击的影响。此外，WAF还可保护Web应用和系统免受其他恶意攻击和自动化攻击，包括SQL注入、跨站脚本（XSS）和跨站请求伪造（CSRF）。
WAF有多种部署方式，具体取决于应用的部署位置、所需服务、管理方式，以及对架构灵活性和性能的要求。WAF还可与专用的机器人管理控制措施集成，即使攻击者改变恶意攻击活动的策略，也能保持有效性和韧性。本指南可帮助您选择合适的WAF和部署模式。
4. 部署专业的机器人管理
安全防护必须能够适应攻击者为绕过防御措施而调整工具和手段的行为，无论攻击者使用何种工具、技术或有何意图，同时避免频繁弹出登录提示、CAPTCHA和MFA验证而影响用户体验。这包括为Web应用、移动应用和API接口提供全渠道保护，以及实时威胁情报和AI驱动的回溯分析。
跨云和架构的可视性、持久且经过混淆处理的遥测数据，再结合协同防御网络和经过充分训练的机器学习模型，可高精度检测并遏制机器人、自动化攻击和欺诈行为。即使攻击者调整工具和策略以应对防御措施，这也能让缓解措施持续充分发挥作用，在不影响真实客户体验的情况下，阻止技术复杂的网络犯罪分子和国家行为体。
机器人安全最佳实践
以下是保持有效机器人安全防护的最佳实践指南。
- 主动监控机器人流量，快速响应威胁。定期监控有助于组织建立Web流量正常行为基线，从而及早发现任何模式偏差或异常，识别潜在的机器人活动。及早发现问题有助于在机器人造成重大危害之前迅速采取应对措施。此外，威胁形势不断演变，新的机器人攻击技术层出不穷。定期监控有助于安全团队及时了解最新趋势，并在新威胁出现时加以识别。结合实时情报与由人工赋能的AI开展的回溯分析，防御人员可以调整应对措施，并通过阻止攻击者改进工具来遏制其攻击。
- 为可疑的机器人活动设置实时警报。使用日志记录和警报系统，及时接收可疑行为通知。定期审查日志，以识别行为模式和潜在安全事件。制定全面的事件响应计划，明确发生机器人相关攻击时应采取的步骤。许多供应商提供持续监控和定期威胁简报，帮助组织分析风险并采取必要的防护措施。
- 建立系统化的安全补丁管理机制。及时应用安全补丁和系统更新，有助于组织降低遭到恶意机器人利用的风险，这些机器人会以已知漏洞为目标。定期修补系统还可缩小攻击面，增加机器人利用未披露漏洞的难度，从而增强对零日漏洞利用的防护。需要注意的是，许多机器人并非利用软件漏洞或软件缺陷，而是以固有薄弱环节为目标，滥用登录、创建账户和重置密码等关键业务逻辑。
F5如何提供帮助
随着恶意机器人攻击日益复杂、恶意程度不断加深且危险性持续上升，机器人安全技术也在不断进步，以便在网络犯罪分子与安全团队不断升级的攻防较量中保持领先和韧性，同时认识到威胁及其缓解措施将始终持续演变。
缓解机器人威胁的有效方法是采用分层安全方法，以应对不断变化的攻击途径，并在漏洞被利用、威胁演变为攻击之前加以识别和处理。主动做好应对机器人影响的准备，有助于保护贵组织的知识产权、客户数据和关键服务免受自动化攻击。
F5 Distributed Cloud Bot Defense提供实时监控和情报，帮助组织抵御自动化攻击，包括为Web应用、移动应用和API接口提供全渠道保护。Distributed Cloud Bot Defense利用实时威胁情报、AI驱动的回溯分析以及安全运营中心（SOC）的持续监控，提供具有韧性的机器人程序缓解能力，抵御复杂的网络攻击。无论攻击者如何调整工具和手段，例如将攻击目标从Web应用转向API，或通过伪造遥测数据或使用人工CAPTCHA解题服务来绕过反自动化防御，F5解决方案都能保持有效性。
F5还提供多层DDoS防护，这是一项托管式云交付缓解服务，可实时检测并缓解针对网络、协议和应用的大规模攻击，为在线业务提供高级安全防护；同样的防护也可通过本地部署的硬件、软件和混合解决方案实现。F5 Distributed Cloud DDoS Mitigation可在大流量攻击、针对特定应用的第3至4层攻击以及高级第7层攻击抵达网络基础设施和应用之前进行防御。
