當今社會的科技發展和未來的發展創新都離不開自動化技術的支持。然而，一旦自動化技術為不法分子所用，造成的損失也是不可估量的。從網站應用攻擊、用戶信息泄露到業務交易欺詐，無處不在的自動化攻擊考驗著每個行業的安全水準。

4月22日，瑞數信息重磅發布《2020Bots自動化威脅報告》(下稱“報告”)，對2019年Bots自動化威脅的主要類別、攻擊來源、攻擊態勢、技術手段等進行了全面回溯與解讀，并對2020年Bots自動化威脅發展趨勢做出預測。

報告指出，Bots機器人攻擊在逐年增加，全球網絡流量中正常用戶發起的請求已經不足一半。國內的Bots攻擊形勢則更為嚴峻，尤其在一些資源搶占類和信息公示類系統中，Bots發起的訪問請求占比甚至超80%。同時，相對于傳統安全攻防，企業普遍缺乏對于Bots攻擊的認知和防護，這進一步加劇了Bots攻擊帶來的危害。

三大看點不容錯過

看點一：聚焦四大Bots核心問題

正如自動化能夠幫助企業有效地檢測和緩解網絡威脅一樣，自動化工具的加持也讓網絡犯罪分子“如虎添翼”。自動化、智能化的Bots攻擊正讓企業網絡的防線頻頻失守。

國家級大數據成為高級Bots的云集之地

“互聯網+政務服務”開放了大量數據查詢服務，這些數據經過聚合之后可以成為具有極高價值的國家級大數據，因此吸引了黑產和境外機構Bots的大規模數據拖取，如果被非法濫用，將會帶來巨大危害。在各行業中，政府行業的Bots請求比例據行業之首，超過65%;在高級持續性Bots手段使用上，政府行業依然首當其沖，占比超過30%。

龐大的IP資源已成為Bots流量產業的基礎設施

大規模廉價的IP資源大幅降低了繞過傳統Anti-Bot技術的成本，也成為Bots流量中最常用的手段，更換IP方式在繞過手段中的采用率高達90%以上，嚴重削弱了IP信譽庫的防御能力，高級組織每日使用IP數量可超過百萬，兩日IP重復率低于10%。

新興領域的漏洞探測利用效率提升

隨著開源和商業漏洞探測利用工具的發展，攻擊者對于新興領域的漏洞發現效率大幅度提升，IoT、API、云端應用等領域雖然興起時間不長，但暴露的安全問題卻有趕超傳統領域的趨勢，尤其在0day/Nday攻擊、接口濫用等方面表現突出。

Bots流量全面隱藏機器特征促使前端對抗升級

借助豐富而低成本的IP資源、平臺資源，Bots在流量層面的特征進一步被隱藏，這就要求防護系統能夠在前端提取到更多的Bots信息進行識別。JS保護與破解、設備指紋追蹤與反追蹤、模擬操作行為對抗、驗證碼對抗等將會更加激烈，AI技術也將會深入介入其中。

看點二：2019年Bots自動化威脅深度分析

隨著自動化攻擊手段的發展，業務系統面臨的攻擊類型也越來越多，OWASP最新發布的《Automated Threat Handbook》中提到的自動化威脅已達到21種之多。結合國內的業務系統和攻擊者的特點，報告對Bots自動化威脅的多個層面進行了歸納分析和解讀。

Bots攻擊類別

報告指出，從Bots攻擊流量最主要的關注點和對業務影響的角度，可以將Bots攻擊類別分為5大類:

- 漏洞探測利用

- 模擬正常業務操作邏輯搶占業務資源

- 爬蟲獲取高價值數據

- 暴力破解或者撞庫獲取賬號信息

- 面向應用和業務的拒絕服務攻擊

Bots攻擊態勢

綜合來看，Bots發起的請求占比已經超過網站訪問總量的一半，達到55.35%，而對于某些提供公共信息查詢的政務系統，Bots請求比例甚至超過80%。

從行業上看，政府行業的Bots請求占比最高，超過65%;金融、運營商、互聯網行業的平均占比都超過了60%。除了通用的漏洞掃描外，不同行業遭受的Bots攻擊類型也不一樣。Bots 訪問占比最高的政府行業，主要攻擊場景有爬蟲、信息搜刮等;其次為金融行業，主要攻擊場景有薅羊毛、批量進件、撞庫等;運營商行業則集中在批量繳費、通話記錄或賬單拖取等場景。

APBs透視

隨著各種 Bots 對抗技術的涌現，很多場景下簡單的腳本工具已經無法有效進行攻擊，為了繞過各種防護手段， Bots 也由簡單腳本向高級持續性機器人(Advanced Persistent Bots，APBs)演進。不同行業面臨的APBs威脅也不一樣，攻防對抗會加速普通Bots向APBs進化的過程。

值得注意的是，APBs相比普通Bots，具備多種多樣的“反反自動化攻擊”能力，自動更換IP、特征隱藏、擬人化操作、驗證碼識別等技術已然成為標配。

移動端分析

企業越來越多的業務系統正在向移動端遷移，為了適應這種環境，攻擊平臺也必須向移動端轉移，多種多樣的攻擊手段也隨之出現，例如各類改機工具、破解框架、模擬器、root、群控、云控、IMEI偽造、GPS偽造、IP代理等。

除此之外，報告中還對攻擊來源分布、IP秒撥、Bots隱藏技術等進行了深入分析。

看點三：2020年Bots自動化威脅發展趨勢

2019年圍繞Bots攻防展開的對抗技術得到了長足發展，但未來這一對抗依然會持續并不斷增強。

移動端成為下一戰場

隨著企業業務不斷從PC端向移動端遷移，黑客的攻擊重心也在轉移。除了傳統的漏洞掃描、APP客戶端逆向破解外，大量的非法第三方APP請求、API接口濫用、撞庫、批量注冊、刷單、薅羊毛等業務相關的攻擊正在發生，移動端的對抗將進入下一階段。

前端對抗持續增強

前端作為整個系統的大門，是Bots攻防中雙方必爭之地，各種對抗手段不斷涌現，可以預見后續前端對抗依然會持續，在JS保護、設備指紋、操作行為等領域的對抗將會持續升級

IoT系統成為新興攻擊目標

智能家電、攝像頭、路由器、車載系統等物聯網(IoT)設備正深入人們的生活，黑客利用自動批量攻擊工具，可以快速獲取大量IoT設備的控制權，IoT已然成為信息泄漏和 DDOS攻擊的生力軍。

Bots成為API濫用的推手

在Bots的幫助下，攻擊者對API接口進行暴力破解、非法調用、代碼注入等攻擊的效率將會大幅提升，API接口濫用行為的防護需求將愈加凸顯。

“內鬼”防不勝防

面對高價值的企業數據，企業內部員工無意或蓄意地利用自動化工具及內網合法權限，拖取內部信息、操縱內網交易、建立垃圾賬號的事件屢見不鮮，而Bots正充當了“內鬼”們竊密的利器。

云中斗爭愈發激烈

云技術的發展會對Bots攻防產生深刻影響。一方面云資源成本降低使得部署于云上的Bots成本也隨之降低，Bots數量因而上升;另一方面云上環境相比自建機房更為開放，攻擊面暴露更多，遭受攻擊的可能性也大大增加。

AI 深度介入攻防過程

AI人工智能已經是網絡安全屆最熱門的話題之一。一方面，過去成本高昂的勞動密集型攻擊，已經在基于AI的對抗學習以及自動化工具的應用下找到新的轉型模式。另一方面，以AI為基礎的攻擊檢測工具迅速發展，相比傳統策略，基于AI的新型攻擊檢測，可以發現更為隱蔽的攻擊。