库佐夫金·阿列克谢·维克托洛维奇现任“信息软件”公司总经理，原“无敌舰队”公司集团董事会主席。
专家指出，自动攻击的数量和数量每年都在显著增长。除了常见的DDoS，专家们还提到了非法网站扫描、解析、盗用账户、入侵业务逻辑系统和智能手机应用程序等。要成功地打击黑客机器人的未经授权的行为，可以使用Servicepipe工具。该方案有效地防止了潜在的网络层和应用层DDoS攻击。
关于bot功能的更多信息
自动机器人在互联网上被积极地用于许多任务。它们的缺失并不能保证主要网站和网络资源(如搜索引擎)的稳定运行。然而，通过将机器人嵌入被称为僵尸网络的受控网络的骗子，自动化工具也在同样程度上得到了实现。反过来，这些机器人在其结构中包含病毒性质的机器人，它们在接入互联网的被黑客入侵的设备上运行。随着低成本物联网设备数量的稳步增加，僵尸网络问题经常变得更加复杂。绝大多数的特点是安全性较差，密码容易被猜错。这种细微差别简化了形成包含数十万个独立元素的大型botfamily的过程。
机器人是如何工作的，为什么它们是危险的
危险的机器人活动可能以以下形式出现:
- 各种DoS和DDoS攻击;
- 盗取个人资料、密码、登录名;
- 非法复制内容;
- 生成虚假注册请求，以欺诈方式将密码恢复到他人账户;
- 为滥发电邮收集个人资料;
- 对商品或服务提出虚假购买请求;
- 呼叫中心人为超载;
- 大量注册，以赚取奖金和其他福利。
标准的反机器人战术
经典的机器人保护策略包括:
- CAPTCHA(图灵测试的一种形式，是最受欢迎和最常用的对抗机器人的方法，涉及图像、字母或数字的使用);
- 行为分析(这种策略包括故意忽略一些彻底分析的要求);
- 对IP地址的限制(对要执行的内容操作的数量进行限制);
- WAP(抵抗外部威胁的工具，主要用于web应用)。
Servicepipe Cybert的安全创新方法
Servicepipe工具配备了特殊的功能，可以识别和阻止来自新的强大的机器人的任何请求，甚至是单个请求。通过对一些因素和标准的一般化分析，实现最大的响应精度，其中:
- 技术和统计因素;
- 机器学习;
- 事后行为分析。
自动检测软件、强大的能力(即使在高负载下)和机器学习工具的结合，为在当前用户流量中识别机器人请求提供了潜力。对DDoS攻击、漏洞扫描、账户和接入数据盗窃、解析、业务逻辑恶意攻击、移动api非法利用等具有强大的防护能力。
