AI赋能Anti-bot，破局深度伪造防御难题

模糊测试攻击、注入攻击、虚假机器人攻击、DDoS攻击、机器人攻击……

近年来，Web 应用程序攻击越来越依赖自动化工具。此前，就有研究机构明确显示，攻击者经常在模糊测试攻击、注入攻击、虚假机器人和应用程序 DDoS 攻击中使用自动化工具。而随着黑客技术的演进（如AI驱动的Deepfake欺诈），传统人工防御已难以应对高频次、高隐蔽性的批量扫描工具（如AutoSploit）、Botnet僵尸网络、API滥用等借助自动化攻击的新型风险。

一般情况下，自动化攻击指的是通过机器人程序利用Web应用程序中的漏洞发起恶意攻击活动。通常这类攻击会分为两种情况，一类攻击者流量较大，大规模部署自动攻击；另一类攻击者规模较小，使用自动化工具攻击网站牟利。 同时，随着生成式AI技术的发展，自动化攻击也出现了规模化执行、智能化演进（深度伪造）等趋势。

自动化攻击（Automated Attacks）通常指的是利用计算机程序或脚本（如Bot机器人）自动执行的大规模网络攻击行为，无需人工干预即可快速实施，其中较为典型的就是Bot机器人。

所谓自动化攻击的智能化演进，可以理解为“深度伪造”。具体指的是通过生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAE）等深度学习模型，创建逼真的虚假图像、视频或音频，以此进行交易欺诈、数据泄露、信息爬取等恶意攻击行为。

此类威胁，可能是以伪装成浏览器机器人的虚假机器人形式出现，以逃避检测；也可能以应用程序DDoS攻击的形式出现，试图通过悄悄地超载Web应用程序来瘫痪网站。大多数攻击流量来自模糊测试或侦察工具，这些工具主要是用于探测应用程序是否存在漏洞。同时，借助AI深度伪造技术，伪造语音、视频甚至图像，进行身份冒充和信息篡改，也是一种新型的攻击方式。

面对AI浪潮下规模化执行、智能化演进的自动化攻击，云科安信基于自身攻击面管理（ASM）与WAAP安全能力基础，带来了实战视角下的深度伪造防御（AI+Anti-bot）能力。在Anti-bot技术基础之上深度耦合AI能力，通过智能算法+自动化风控实现从内容真伪判别到传播渠道封堵的全链路防护。

在深度伪造防御（AI+Anti-bot）能力实现上，云科安信全域应用风险防护系统自动化攻击防护模块，通过“Anti-Bot”技术，能够识别并阻止诸如恶意机器人、爬虫、僵尸网络等自动化工具或恶意程序的攻击活动，最大限度保护系统和应用免受自动化攻击的威胁。

针对生成式AI兴起使得攻击者能够快速生成复杂的攻击代码，绕过传统的防火墙和检测系统，从而发起更加隐蔽和有效攻击的安全风险，自动化攻击防护模块则通过叠加人工智能（AI）技术和反机器人（Anti-bot）机制的综合安全策略，为Anti-bot技术进行智能算法上的加持，打破传统安全策略基于静态规则和人工响应的短板，从而有效应对生成式AI（如 Deepfake ）带来的新型数字欺诈和安全挑战。

深度伪造防御（AI+Anti-bot）能力之外，全域应用风险防护系统作为一款深度融合攻击面管理（ASM）与Web应用程序和API保护（WAAP）能力的创新产品，还带来了攻击面管理分析、应用逻辑漏洞防御、表单安全加固、网页自免疫、弱口令检测、API安全检测、攻击者实时溯源等多重能力，为各类Web应用防御网络层和应用层的攻击提供全方位的防护，覆盖企业从风险检测、主动防御到攻击者溯源的全维度安全需求。