流量机器人是网络平台面临的最普遍挑战之一，占全球网络流量的绝大部分。随着自动化代理变得越来越复杂，组织必须了解、检测和管理机器人活动，以保护其数字资产。
流量机器人是专门设计用于在网站和社交媒体平台上生成人工流量的自动化软件程序。这些机器人可以通过模拟类人交互（例如访问网页、点击链接或参与社交媒体内容）来显着影响在线指标。流量机器人使用的影响范围从看似良性的目标到更恶意的意图。
根据流量机器人的预期目的和对数字生态系统的影响，流量机器人大致可分为两大类。有些机器人在维护和改善互联网基础设施方面发挥着重要作用，而有些机器人则旨在欺骗和操纵在线系统以获取未经授权的收益。
合法机器人:
恶意机器人:
流量机器人通过复杂的自动化机制运行，旨在模拟人类的浏览行为。这些机器人的核心是利用先进的请求生成系统来创建 HTTP/HTTPS 请求，同时小心地操纵浏览器指纹、用户代理和 JavaScript 执行模式以作为合法流量。
最复杂的流量机器人会将其活动分散到多个代理网络和 IP 地址，通常从不同的地理位置进行操作以避免被发现。它们会小心维护连接池并管理会话持久性，以在较长时间内维持其活动而不会触发安全警报。
现代流量机器人之所以特别有效，是因为它们能够模仿自然的浏览模式。它们在操作之间整合随机的时间变化，遵循合理的网站导航路径，并以与人类行为非常相似的方式与页面元素进行交互。这种复杂性延伸到它们解析网站内容、处理复杂表单提交和响应动态页面元素的能力——同时保持合法用户流量的外表。
流量机器人的一种常见用途是增加网站流量。通过重复访问网站，这些机器人可以提高网站的页面浏览量。这种人为增加流量的行为可能会提高网站在搜索引擎上的排名，从而造成其受欢迎程度或可信度的错误印象。在社交媒体领域，流量机器人可用于增加点赞、分享和评论，人为地提高帐户或帖子的感知影响力或受欢迎程度。
流量机器人的影响远远超出了简单的流量操纵，它以多种关键方式影响核心业务运营。组织在技术基础设施、安全态势和底线业务指标方面面临着日益严峻的挑战。
流量机器人可以显著影响网站性能，通过：
主要的安全风险包括：
检测恶意机器人流量需要一种复杂的多层方法，将传统分析与先进的机器学习功能相结合。随着机器人在模仿人类行为方面变得越来越复杂，组织必须采用更加细致入微的检测策略来区分合法流量和恶意流量。
基本检测方法包括：
监控用户模式和交互以识别异常情况，例如过快的导航或偏离人类行为的重复动作。
检测异常请求模式，包括流量高峰、来自已知恶意来源的请求或对受限资源的访问尝试。
分析客户端特征，如浏览器类型、插件、操作系统和屏幕分辨率，以识别异常或不一致。
采用先进的算法进行模式识别和异常检测，使系统能够适应不断变化的机器人行为并区分合法和恶意活动。
跟踪请求频率以识别超过正常阈值的流量或表明脚本自动化的模式。
机器人检测的复杂性在于它们能够模仿人类行为、使用分布式攻击网络并快速适应防御。这些因素加上误报风险，使得持续更新和监督变得至关重要。
机器人流量的普遍性非常显著。据估计，目前网站流量的很大一部分（在某些情况下高达 70%）都来自机器人。正如我们上面所探讨的，并非所有机器人流量都是有害的（例如，用于客户服务的聊天机器人或用于索引 Web 内容的搜索引擎爬虫），很大一部分构成了恶意机器人活动。这不仅包括流量机器人，还包括从事数据抓取、垃圾邮件和 DDoS 攻击等活动的其他形式的恶意机器人。
网站保护采用多种关键措施和技术解决方案来确保安全。基本保护措施包括基于 IP 的访问控制和地理围栏、用于限制速率的请求节流机制、用于人工验证的 CAPTCHA 系统、用于浏览器验证的客户端质询系统以及用于流量过滤的智能请求筛选。
技术实现包括用于授权数字卖家验证的Ads.TXT、用于透明卖家识别的SELLERS.json、用于反欺诈措施的自动检测系统以及用于流量分析的实时监控解决方案。
CDNetworks 通过我们的 Bot Shield 解决方案，这是我们全面的云安全平台的一部分。我们的解决方案利用：
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