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AI持續降低自動化網路攻擊門檻，2025惡意機器人活動霸佔全球網際網路流量4成

核心數據

指標2024年2025年
機器人總流量佔比51%53%
惡意機器人佔比37%40%
每日AI驅動攻擊攔截量200萬次2,500萬次（暴增12.5倍）
  • 2024年起：人類流量（49%）首度被自動化流量（51%）超越

AI流量新分類（2025年新增）

Thales新增「AI機器人（AI bots）」為第三種自動化流量類別：

可偵測AI流量兩大類型

  • AI Crawlers（85%）：抓取網路內容用於訓練模型 → 惡意流量佔 10.8%
  • AI Fetchers（15%）：根據使用者提示執行特定動作 → 惡意流量佔 8.8%

⚠️ 更大部分AI驅動活動「仍處於無法驗證的狀態」——攻擊者可部署自行管理的LLM，不會被識別為AI代理

攻擊複雜度分布（2025）

  • 進階型 + 中階型：44% + 14% = 58%（較2024年增加2個百分點）
  • 簡易型：12%（佔比降2%，但次數暴增超過230%）
    • 原因：AI降低技術門檻，低技術攻擊者也能大規模部署

關鍵趨勢與威脅

  • 界線模糊：合法自動化 vs 惡意自動化，透過相似管道與基礎設施運作，難以判定意圖
  • 攻擊者適應性增強：利用AI變換指紋、調整互動時機、反覆探測終端直到找到入侵途徑
  • AI代理滲透企業工具：嵌入瀏覽器、網路搜尋平台、企業工具，直接與API大量互動

原有惡意機器人類型（參考）

  • 網頁抓取工具（scrapers）
  • 帳號密碼填充工具（credential stuffing tools）
  • 黃牛機器人（scalpers）

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