茫茫人世間，你我如同滄海一粟，如果哪天當你環顧四周，發現身邊半數都是機器人，你是否會嚇一跳？這一切如今雖然尚未發生在現實世界，但在互聯網世界裏，你我的四周充斥着“機器人”過往的痕跡。
互聯網安全公司 Imperva 對全球10萬個域名的網站訪問進行分析，發佈了一份《2016年機器流量報告》（Bot Traffic Report 2016）。稱全球範圍內約 52% 的互聯網流量來自“機器人”（bots），這裏機器人指的是自動化程序。也就是説，許多網站大部分的訪問者不是人類而是自動執行的程序。
“ 52% 的流量來自機器人，它代表着機器人再次戰勝人類，成為互聯網流量的主導者。”這話聽起來確實挺唬人，但其實並不足為奇，也不值得恐慌。因為自 2012 年 Imperva 公司監測網絡流量以來，機器產生的網絡流量就連續三年超過人類產生的流量，僅在2015年以微弱優勢反超過一次，數據也很快被反撲。
“機器”的好壞之分
報告將非人類產生的網絡流量一併稱之為“機器流量”（Bot Traffic），其實稱之為“自動化程序流量”更妥當，因為其中的“機器人”就是指自動化執行的程序，通常用於執行簡單重複的任務，比如搜索引擎用來檢索網站的爬蟲機器人、刷春運火車票的搶票程序、投票活動時的程序刷票等等。
報告將機器人（姑且這麼稱呼）分為善意機器人和惡意機器人兩種，從網絡流量上來看，惡意機器人一直碾壓善意機器人，從未被超越。
善意機器人主要有這幾類：
【全球最活躍的的45家善意機器人】
惡意機器人主要分為模擬人類的機器人，通常用於分佈式拒絕服務(DDos)攻擊以及刷票等、垃圾郵件機器人、黑客工具，其中最可惡的機器人是那些模擬正常用户活動的惡意機器人（DDos機器人就屬於這一類），去年此類機器人佔到了整體互聯網流量的約 24% 。其中，最臭名昭著的包括 Nitol 惡意軟件、Cyclone機器人和 Mirai 惡意軟件。
報告分析，之所以DDos 機器人帶來的網絡流量如此之高，主要原因有兩點，其一是目前模擬人類活動提交請求的實現成本非常低，但是收益非常高。比如一個春運的刷票機器人，不斷模擬正常用户提交買票請求，很難找到有效方法來徹底規避這種行為，但是刷票提供者往往能從中獲取不菲收益。
其二是目前DDos 的攻擊手法對於黑客來説相當好用，用僵屍網絡中的成千上萬個機器來對一個目標發起看似合法的請求，從而讓目標服務崩潰，目前看來還沒有可以完美防禦的手段。
94.2 %的網站經歷過機器攻擊
報告中有一項數據看起來令人震驚：在過去五年內，平均算下來一個網站每進來三個用户，裏頭就有一個是機器人。其中有一部分善意機器人，一部分惡意機器人。
不同流量的網站中的機器人比例各不相同，呈現的大致趨勢是，網站流量越大，機器人佔比越低。
雖説近年來人工智能發展迅速，我們時不時能在各個領域看到“機器人戰勝人類”的相關新聞，不過雷鋒網宅客頻道認為此篇報道更大的意義在於給人們呈現出互聯網流量的整體態勢。人類流量大還是機器流量大，這個話題本身意義不大。
附上原版英文報告地址：https://www.incapsula.com/blog/bot-traffic-report-2016.html
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：謝幺
互聯網安全公司 Imperva 對全球10萬個域名的網站訪問進行分析，發佈了一份《2016年機器流量報告》（Bot Traffic Report 2016）。稱全球範圍內約 52% 的互聯網流量來自“機器人”（bots），這裏機器人指的是自動化程序。也就是説，許多網站大部分的訪問者不是人類而是自動執行的程序。
“ 52% 的流量來自機器人，它代表着機器人再次戰勝人類，成為互聯網流量的主導者。”這話聽起來確實挺唬人，但其實並不足為奇，也不值得恐慌。因為自 2012 年 Imperva 公司監測網絡流量以來，機器產生的網絡流量就連續三年超過人類產生的流量，僅在2015年以微弱優勢反超過一次，數據也很快被反撲。
“機器”的好壞之分
報告將非人類產生的網絡流量一併稱之為“機器流量”（Bot Traffic），其實稱之為“自動化程序流量”更妥當，因為其中的“機器人”就是指自動化執行的程序，通常用於執行簡單重複的任務，比如搜索引擎用來檢索網站的爬蟲機器人、刷春運火車票的搶票程序、投票活動時的程序刷票等等。
報告將機器人（姑且這麼稱呼）分為善意機器人和惡意機器人兩種，從網絡流量上來看，惡意機器人一直碾壓善意機器人，從未被超越。
善意機器人主要有這幾類：
引用
- 信息流抓取：這些機器分佈在網站和應用程序中，抓取有用信息展示給用户看，比如微博。
- 搜索引擎爬蟲：各大搜索引擎的大量爬蟲機器人，用於檢索海量信息和網站。
- 商業數據抓取：用於商業化的數字營銷工具、網站數據統計等等，比如Alexa。
- 監控機器人：用於監控網站的可用性和各種在線功能的正常運行。
【全球最活躍的的45家善意機器人】
惡意機器人主要分為模擬人類的機器人，通常用於分佈式拒絕服務(DDos)攻擊以及刷票等、垃圾郵件機器人、黑客工具，其中最可惡的機器人是那些模擬正常用户活動的惡意機器人（DDos機器人就屬於這一類），去年此類機器人佔到了整體互聯網流量的約 24% 。其中，最臭名昭著的包括 Nitol 惡意軟件、Cyclone機器人和 Mirai 惡意軟件。
報告分析，之所以DDos 機器人帶來的網絡流量如此之高，主要原因有兩點，其一是目前模擬人類活動提交請求的實現成本非常低，但是收益非常高。比如一個春運的刷票機器人，不斷模擬正常用户提交買票請求，很難找到有效方法來徹底規避這種行為，但是刷票提供者往往能從中獲取不菲收益。
其二是目前DDos 的攻擊手法對於黑客來説相當好用，用僵屍網絡中的成千上萬個機器來對一個目標發起看似合法的請求，從而讓目標服務崩潰，目前看來還沒有可以完美防禦的手段。
94.2 %的網站經歷過機器攻擊
報告中有一項數據看起來令人震驚：在過去五年內，平均算下來一個網站每進來三個用户，裏頭就有一個是機器人。其中有一部分善意機器人，一部分惡意機器人。
不同流量的網站中的機器人比例各不相同，呈現的大致趨勢是，網站流量越大，機器人佔比越低。
雖説近年來人工智能發展迅速，我們時不時能在各個領域看到“機器人戰勝人類”的相關新聞，不過雷鋒網宅客頻道認為此篇報道更大的意義在於給人們呈現出互聯網流量的整體態勢。人類流量大還是機器流量大，這個話題本身意義不大。
附上原版英文報告地址：https://www.incapsula.com/blog/bot-traffic-report-2016.html
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：謝幺
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