人类用户与狡猾的机器人之间的战斗是网络安全领域中一个不断演变的持续斗争。传统的防御机制，包括CAPTCHA，长期以来一直是一个可靠的屏障。
然而，随着网络攻击和机器人变得越来越智能，传统的保护措施需要进行大幅升级，因为它已经无法有效抵御现代威胁。此外，用户在进行在线搜索，寻求客户支持或与Alexa等智能助手交互时，还会与AI技术驱动的机器人互动。
虽然这种技术进步正在迅速成为我们日常生活的重要组成部分，但它也带来了一些威胁，因为恶意行为者可以利用这些工具。因此，一种革命性的安全机制成为当下的需求。
引入人工智能（AI）进行机器人缓解，这项革命性的技术增强了机器人保护，使在线体验更安全。
由于现代机器人网络攻击的范围广泛、多方面且不断演变，希望寄托在能够利用人工智能和机器学习的真正潜力对抗这些恶意行为者的复杂反机器人软件上。
让我们了解现代机器人缓解的要素以及企业需要了解的知识。
人工智能驱动的机器人攻击的兴起
企业利用人工智能推动数字转型，提供无缝的用户体验并建立持久的客户关系。与此同时，恶意行为者正在积极利用敏感的客户和业务信息。
网络犯罪分子利用这些机器人发送钓鱼邮件或恶意软件，感染系统，使其受到恶意控制。用户可能意识到也可能不意识到，网络犯罪分子现在正在控制他们的系统。
令人担忧的是，这些网络犯罪分子甚至可以通过机器人攻击企业网络，导致客户身份和敏感数据受损。这可能导致价值数百万美元的声誉和财务损失。
那么，什么是保护您的敏感业务数据和客户信息免受这些复杂的人工智能支持的攻击的最好方式？让我们一起找出来。
善用人工智能
利用人工智能技术可以帮助缓解与机器人攻击相关的风险，尤其是与人工智能机器人相关的攻击。这些工具由监督和无监督的机器学习和反欺诈程序支持，它们可以在任何损害发生之前检测到任何异常行为以及机器人攻击的来源。
然而，真正的挑战在于实时识别好的机器人和恶意机器人，而且在不影响好的机器人的情况下封锁坏的机器人。
让我们来看看如何有效利用人工智能来保护您的组织免受人工智能驱动的机器人攻击。
自适应行为分析
基于人工智能驱动的机器人缓解工具和技术强调行为分析，而不是静态的CAPTCHA，这可以帮助克服静态挑战。
通过不断学习，智能的人工智能算法可以通过为用户创建基准来区分正常行为和可疑活动。因此，与基准相比的一些偏离会自动使系统识别出机器人，而不会对用户不断重复挑战产生不便。
机器学习驱动的异常检测
检测用户行为异常的最佳方式是在机器人检测策略中加入机器学习算法。通过人工智能分析鼠标移动、页面导航模式和按键等各种数据点，可以有效抵御自动攻击。
然而，传统的CAPTCHA不断出现新挑战，容易被机器人欺骗。使用机器学习还可以根据登录模式、访问位置和攻击频率等指标检测出异常行为。
实时威胁情报整合
基于人工智能的机器人缓解系统现在已经与实时威胁情报源整合在一起。这使它们能够不断更新其数据库，提供关于人工智能机器人的最新威胁向量的完整信息，包括新的机器人行为和策略。
这些系统可以主动识别和消除新兴威胁，并提供关于最新威胁的意识，以避免此类攻击。
机器人应对的未来：以人为中心的人工智能
人工智能不断进化，而网络犯罪分子则利用这一技术来谋取经济利益。然而，在应对由人工智能驱动的机器人时，没有什么能取代以人为中心的方法。
目标是区分人类和机器人，并且同时注重整体用户体验。因此，以人为中心的人工智能在机器人应对中旨在为真实用户创建无缝互动，同时对抗各种威胁。
除此之外，维护用户隐私权和透明沟通有关数据使用政策以最大程度保护用户。