六大核心观察:2024Bots自动化威胁

2025-04-21 22:31:05 围观 : 158 次 0 评论

BOTS自动化威胁报告








近日,瑞数信息正式发布年度《BOTS自动化威胁报告》。从整体态势、攻击手段、攻击特征、威胁防护建议等多个方面进行深度分析,剖析多行业的BOTS自动化攻击案例,并对2025年BOTS自动化威胁发展趋势做出最新研判,为各行业用户的自动化攻击安全防护提供参考指南。


扫描二维码,即刻下载报告⬇️










六大核心观察












1

AI驱动的智能自动化攻击加剧

对传统防御体系形成重大挑战

  • AI技术深度融入自动化攻击工具中

  • 前所未有的智能化和拟人化特征

  • 正在突破传统防御体系的边界

  • 攻击的准确性和成功率显著提升


2

身份认证成为自动化攻击新焦点

  • 攻击者开发大量自动化工具,通过凭证填充、MFA绕过、会话劫持、数字身份劫持等手段,突破身份认证防线

  • 攻击不仅针对传统的用户名密码体系,更开始挑战新型身份认证机制


3

API成为自动化攻击的主要入口

  • 攻击者利用自动化工具探测并滥用API接口,进行撞库、暴力破解、业务逻辑漏洞探测、数据爬取等攻击

  • 企业原本API防护不足的短板,不仅加剧了数据泄露的风险,也对企业的API安全防护能力提出了更高要求


4

勒索攻击全链条自动化成为主流趋势

AI驱动的勒索攻击平台化与服务化升级

  • 勒索攻击已形成完整的自动化攻击链条和成熟的服务化模式

  • 利用自动化工具,攻击者能够快速完成从目标侦查到数据加密的全流程攻击

  • 勒索即服务(RaaS)的兴起,降低了攻击门槛,使得勒索攻击呈现出规模化、产业化的特征,对企业造成的威胁进一步加剧


5

软件供应链攻击深化安全防护从可选变为必须

  • 从对第三方软件、开源组件的依赖风险,到云原生基础组件安全,以及当下人工智能和各类大模型开发工具带来的新威胁,软件供应链安全问题不断深化

  • 检测和治理难度大,已成为威胁企业安全的重要因素


6

LLM系统面临攻击升级

自动化攻防博弈进入新阶段

  • 攻击者通过自动化工具开展提示词注入、数据和模型投毒、模型越狱以及隐私数据提取等攻击,不仅威胁模型本身的安全,还可能导致敏感数据泄露

  • 私有化部署的LLM面临着更为严峻的安全挑战






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