恶意机器人流量逐年增加，占 2023 年所有互联网流量的近三分之一。恶意机器人会访问敏感数据、实施欺诈、窃取专有信息并降低网站性能。新技术使欺诈者能够更快地发动攻击并造成更大的破坏。机器人的无差别和大规模攻击对所有行业各种规模的企业都构成风险。

但您的企业可以采用一些技术来应对这种恶意活动。通过利用先进的多层策略来阻止机器人，以下几类技术将突出显示谁（或什么）正在访问您的网站，使您能够限制不受欢迎的访问者的访问。

不幸的是，没有万能的万能解决方案。结合这些方法可以让你建立强大的机器人防御体系。

检测机器人的技术

虽然并非所有机器人都是恶意的，但即使是“良性”机器人（例如搜索引擎爬虫）也可能影响性能并扭曲分析。访客洞察对于妥善管理所有威胁类型和生成准确的访客分析至关重要。

为了识别机器人活动，公司传统上依靠以下危险信号：

流量高峰
跳出率高
短会话
奇怪的转换模式

不可能的分析（例如数十亿的页面浏览量）

不幸的是，当你发现这些迹象时，往往已经太迟了，无法防止损害。先进的机器人甚至可能不会触发这些警报，因为许多检测工具无法跟上不断变化的机器人技术。

采用更强大的技术来评估技术特征和行为数据，可以让您有能力拒绝恶意或未经邀请的机器人。

设备特性

浏览器和设备属性可以指示机器人。有几个方面需要考虑。

IP 地址

特定 IP 地址和代理已知会托管机器人。强大的机器人检测系统应利用经常更新的数据库，其中包含已识别的与机器人相关的 IP、数据中心、恶意代理和其他与自动活动相关的来源。虽然不断变化的机器人 IP 意味着此解决方案并非万无一失，但动态阻止列表增加了强有力的验证信号。

硬件和软件配置

分析设备或浏览器的特性和设置可以发现可疑访客。网站可以检查设备属性，如屏幕尺寸、操作系统、存储、内存、处理器和图形渲染功能，以识别偏离基线的配置。与浏览器相关的因素包括客户端如何执行 JavaScript、呈现页面以及处理其他交互式任务。

与预期行为的显著差异是机器人生成流量的有力指标。报告的属性之间的不一致（例如时区和 IP 地址不匹配）也表明可能存在操纵。

数据泄露

机器人会泄露人类用户不会泄露的数据，例如错误、网络覆盖和 API 更改。查找这些信息可让网站屏蔽不受欢迎的访问者。

设备指纹识别通过使用设备和浏览器属性来创建唯一标识符，帮助检测机器人程序。这种方法可以揭示可能表明机器人程序活动的不一致和异常配置。为了逃避检测，机器人程序需要在每次访问网站时创建不同的、真实的设备指纹。

身份验证和验证技术

强大的身份验证和验证技术有助于阻止自动机器人访问帐户、填写表格或提供内容（例如产品评论）。

CAPTCHA 和质询响应测试

这些测试是针对机器人的长期策略，但它们可能已经失去作用。我们都选择过汽车图片或从图片中输入字符。CAPTCHA 测试不仅让用户感到厌烦，而且效果不佳。研究表明，机器人在解决这些难题方面实际上比人类更优秀。

质询-响应测试可能稍微安全一些，但仍然会给真实用户带来很大的麻烦。如果您选择使用这些测试，您还应该采用额外的安全措施，例如基于风险的身份验证。

多重身份验证 (MFA)

机器人可以通过凭证填充轻松绕过密码。MFA 通过要求额外的验证步骤（例如提供代码或生物特征）来增强安全性。机器人可能能够猜出密码，但它们可能无法访问第二个因素，这使其成为一个坚实的额外安全层。

设备指纹识别增强了这些身份验证策略。当登录尝试来自新设备或位置时，您可以启用其他安全措施，例如MFA。这种方法还允许您捕获来自单个设备的多个帐户的登录，这可能是机器人的另一个迹象。

行为分析

网站访问者的行为可以洞察其合法性。自动化程序的行为与真人的行为大不相同。有几种方法可以评估行为。

页面交互

鼠标移动、滚动节奏和页面元素参与度是关键指标。人类间歇性且随机地完成这些操作，而机器人则系统性强且一致。快速滚动、点击和登录尝试表示潜在的机器人活动。

导航

检查用户在各个页面之间的移动情况以及在每个页面上花费的时间。机器人会快速浏览许多页面，遵循可预测的 URL 模式。人类会在每个页面上花费更长的时间，并且浏览方式更加随机，因为他们会刻意搜索信息。

填写表格

机器人可以立即填写多个字段，通常包含重复、可预测或无意义的信息。人类填写表单的明显迹象包括输入错误并进行纠正，或者跳过可选字段。

然而，手动评估行为速度慢、容易出错且耗费资源。实时检测机器人需要数据收集和分析工具。机器学习 (ML) 增强了这些平台的功能。通过分析数十亿个数据点，ML 程序会随着技术的发展不断学习和适应，以识别类似机器人的行为。

您还可以利用“蜜罐”设置陷阱，利用机器人的自动化功能。这些诱饵网站模仿真实网站，但被隔离并受到监控。人类无法找到它们，但机器人可以。如果访问者与网站互动，例如点击或填写字段，您就会知道这是一个自动化程序，并可以采取适当的措施，例如阻止来自您网站的 IP 地址。

多层次方法

仅依靠其中一种方法不足以检测机器人，并且很有可能影响许多合法用户，同时还会遗漏相当一部分高级自动脚本。

理想的策略包括行为、设备特征和身份验证技术。利用设备智能的机器人检测工具通过将指纹识别与意图分析相结合来提供检测功能。

当您可以同时评估设备属性和用户行为时，可疑用户检测会变得更加准确。采用机器学习的解决方案可进一步增强分析能力，并与日益复杂的机器人保持同步。凭借这种精确度，您可以自信地标记或阻止机器人，同时减少合法用户的摩擦。

机器人越来越先进，但阻止它们的工具也越来越先进。企业需要采用一种新的、更新的方法来检测恶意机器人，而不是采用过时的方法，使用那些没有跟上不断发展的技术的传统工具和思维方式。使用设备智能等技术可以让企业主动采取行动，防止恶意活动，而不仅仅是减轻损害。