人工智能正在改变在线购物体验。除了提升消费者体验之外，基于人工智能的工具也开始自动化搜索、价格比较和产品推荐等任务，为所谓的代理式商务铺平道路。在代理式商务中，智能代理可以代表消费者执行购买流程的各个阶段。.
然而，这项技术进步也扩大了网络犯罪分子的攻击面。根据Akamai Technologies , Inc.（纳斯达克股票代码：AKAM）最新发布的《互联网现状（SOTI）：保护智能店铺：商业攻击》报告，商业已成为人工智能机器人和网络攻击的主要目标领域，因此需要一种新的安全方法来平衡创新、客户体验和业务保护。
该研究的主要亮点：
- Akamai 观察到的所有 AI 机器人活动中，有 48% 的目标是商业领域的公司，使其成为该自动化类别的主要目标。
- 该领域已识别的 AI 机器人中有 71% 是用于训练 AI 模型的网络爬虫，它们收集产品描述、价格和库存等信息。
- 受该地区电子商务扩张的推动，预计到 2025 年，拉丁美洲的机器人活动将增长 48% 。
- 商业领域记录了 超过 2000 亿次针对 Web 应用程序和 API 的攻击 ，仍然是全球受攻击最多的行业。
- 针对 API 的攻击在一年内增长了 9% 。在该行业的公司中， 85% 的公司至少遭受过一次与 API 相关的事件，但只有22% 的公司知道哪些 API 会泄露敏感数据。
- 到 2025 年，该行业遭受了 近 3 万亿次第 7 层 DDoS 攻击，其中 84% 的 攻击目标是零售业。
此外，该研究还表明，人工智能代理已经能够重现与人类用户非常相似的行为，这使得识别恶意活动变得困难。犯罪分子也开始利用劫持人工智能代理、注入恶意提示以及创建合成身份等技术，来实现欺诈自动化并利用应用程序接口（API）中的漏洞。.
对于 Akamai 而言，企业面临的挑战不再仅仅是阻止机器人，而是管理自动化，区分能够为企业创造价值的合法代理和用于欺诈、数据抓取、凭证滥用和 DDoS 攻击的机器人。.
企业如何保护自身利益？
随着代理电商的日益普及，Akamai建议企业将安全纳入业务连续性战略，尤其是在需求高峰期，例如黑色星期五和年末假期，这些日期交易量巨大，也更容易招致网络攻击。主要建议包括：
- 持续映射 API、关键系统和第三方集成，识别那些暴露敏感数据并支撑购买流程的组件；
- 制定机器人和人工智能代理的治理策略，区分合法自动化和恶意活动；
- 事先测试基础设施的弹性，加强对 DDoS 攻击的防护，并将关键环境进行分段，以限制事件的影响；
- 整合网络安全和欺诈预防措施，并制定应对销售高峰期攻击的响应计划。.
