每年的618電商促銷季，都是各大電商平臺和商家的兵家必爭之地。數以億計的消費者涌入線上平臺，期待已久的優惠券、秒殺商品如潮水般涌現，海量交易在瞬間達成，無疑是一場商業狂歡。

　　然而，在這場狂歡背后，自動化程序以毫秒級速度瘋狂掃貨囤積優惠券;AI驅動的擬人化攻擊繞過傳統規則引擎，以每秒數十萬次的惡意請求沖擊服務器;惡意API調用窺探用戶數據，欺詐交易如影隨形，這些隱形威脅正蠶食著電商生態的安全根基。

　　面對這場戰爭，傳統被動防御在高并發場景下已捉襟見肘。風控，必須前置。風控前置的核心，是將安全防線前移至流量入口，在威脅觸達業務核心前完成精準識別與阻斷。這不僅是技術策略的升級，更是安全思維的范式轉變，這就如同在洪水抵達城池前筑牢堤壩，而非待災害發生后再修繕廢墟。

　　在這場安全防御戰役中，Bot管理與API安全是兩大核心戰場。瑞數信息憑借獨特的“動態安全”技術體系，正成為守護電商安全的關鍵力量。

　　風控是一場技術戰爭

　　618期間，電商平臺往往會推出各種優惠活動，如滿減、秒殺、拼團等，這些活動在吸引大量消費者的同時，也引來了羊毛黨的覬覦。羊毛黨通過編寫腳本或使用群控技術，模擬正常用戶的操作行為，批量領取優惠券、參與秒殺活動，從而非法獲利。這不僅導致電商平臺的營銷費用被濫用，還可能影響正常消費者的購物體驗，損害品牌形象和口碑。

　　電商平臺上豐富的商品信息和用戶數據，對于一些不法分子來說具有極大的誘惑力。他們利用惡意爬蟲程序，對平臺的商品圖片、價格、用戶評價等信息進行大量爬取，可能會導致數據泄露、競品監控等問題，甚至可能對平臺的服務器造成沉重的負載壓力，引發系統崩潰。

　　另外，隨著移動互聯網和微服務架構的發展，API在電商系統中的應用越來越廣泛，用于實現前后端交互、服務與服務之間的通信等功能。然而，API也成為了黑客攻擊的新目標，這些接口承載著海量的用戶信息、業務數據、交易記錄、認證信息等核心數據，經常面臨接口越權訪問、未授權調用等安全威脅，對數字化業務的沖擊程度持續攀升。

　　傳統的風控模式往往是基于已知的風險特征，對交易進行事后分析和處理，這種方式在面對618電商促銷等大規模、高并發的業務場景時，顯得力不從心。風控前置則是一種更加積極主動的風險防控策略，它的核心思想是在風險發生之前，通過實時監測和分析用戶行為、設備信息、網絡環境等多維度數據，提前識別潛在的惡意流量和風險行為，從而在風險造成實質性損害之前進行攔截和處置。

　　“動態安全+AI”將風險化解于未然

　　在“數據即資產”時代，618已不僅是流量爭奪戰，更是安全能力的試金石。

　　根據瑞數信息《BOTS自動化威脅報告》顯示，隨著AI技術在網絡安全領域的深入應用，自動化攻擊在去年呈現出新的特征。特別是在金融科技、電商零售等重點行業，AI技術已成為黑灰產對抗安全防護的主要手段。

　　攻擊者通過AI技術提升驗證，碼識別率，利用GAN技術生成更真實的用戶行為特征，并采用強化學習持續優化攻擊策略不僅導致企業防護成本大幅上升，也使得傳統的防護手段面臨失效風險，需要安全防護體系進行相應的智能化升級。

　　同時，隨著數字化轉型的深入和微服務架構的普及，API已成為企業業務系統的核心樞紐。然而，暴露在公網的API也成為攻擊者重點關注的目標。攻擊者針對特定場景制定精準的攻擊策略，利用API實施自動化的“高效攻擊”，并以此作為突破企業安全防線的跳板。

　　此外，AI技術進一步提升了API攻擊的復雜性，攻擊者能夠更精準地識別和利用API缺陷，實施自動化攻擊，新型攻擊手法(如協議操縱)開始出現，使得企業難以通過傳統的靜態規則防護動態變化的API攻擊。

　　針對傳統安全產品依賴攻擊特征庫的被動防御痛點，瑞數信息以“動態安全+AI”技術為核心，徹底顛覆傳統風控邏輯。這套自主研發的技術體系不再局限于事后攔截，而是通過應用層與業務層的主動防御機制，精準遏制三大風險場景：偽裝正常交易的業務欺詐、利用合法賬號的敏感數據竊取、仿冒終端應用的網絡攻擊，在全鏈路業務風控管理中，實現"風控前置”性的異常行為判斷，為在線交易、數據資產與企業應用筑牢安全屏障。

　　以針對電商最常用的營銷手段之一“領券活動”為例，黑產的攻擊鏈已呈現高度工業化特征。通過匿名爬蟲提前爬取活動規則，實時同步至社交群組并設置精準提醒�；顒娱_啟瞬間，利用腳本工具高頻調用接口，通過自動提交活動ID實現批量囤券。

　　瑞數信息采用動態混淆技術對爬取數據實時加密，使黑產獲取的信息始終為亂序密文。同時，通過動態封裝技術持續變異業務邏輯，讓攻擊者無法解析代碼結構，從源頭切斷自動化攻擊鏈條。

　　針對腳本攻擊與高級Bots工具，瑞數構建了立體化防御架構。首先，通過“動態令牌”技術實時驗證設備運行環境，阻斷模擬器與自動化工具的非法接入。其次，采集鼠標移動軌跡、鍵盤輸入節奏、頁面瀏覽深度等行為數據，構建真人操作的動態特征模型;當訪問行為與模型偏差超過閾值時，將自動觸發防御機制，同步阻斷請求重放與越權訪問，確保業務邏輯合規性。

　　面對組織化攻擊，瑞數信息通過業務威脅感知、群控行為建模、多維度指紋聚類分析、頁面交互行為分析、可編程對抗策略等手段，實現對模擬合法操作的異常行為的實時識別與攔截，并構建精準的黑產畫像庫。

　　與傳統安全方案相比，瑞數信息的核心競爭力體現在三個方面。數據采集方面，覆蓋Web、H5、APP、小程序、API全業務終端，實現客戶端合法性的全域識別。威脅預判能力方面，通過全量數據采集補充威脅特征庫，結合AI算法模型，對已知和未知自動化攻擊實現預判防御。

　　對于越來越多的API，瑞數信息可以對電商系統中的各類API接口進行全面的保護，能夠對API的請求流量進行實時監測和分析，檢測出異常的流量模式和惡意的調用行為，如API請求頻率過高、參數異常、來源IP可疑等。

　　針對黑產“活動前偵查-活動中攻擊”的慣用套路，瑞數推行積極主動的防御策略，在活動發起前就對業務做好全面防護。通過動態安全技術，使漏洞掃描工具無法發起有效的自動化探測，無法發現可利用的漏洞點和網站目錄結構。同時借助機器學習和大數據分析，全面監測異常請求，分析用戶行為特征，追蹤攻擊來源，將采集數據可視化呈現，實現多維度的統計分析，為管理決策提供有力支持。

　　在618電商促銷這一關鍵節點上，風控前置已不再是一種選擇，而是企業保障業務安全、提升競爭力的必然要求。在這個“數據即資產”的時代，只有提前布局風控前置戰略，方能在618這場沒有硝煙的戰爭中，既守住安全底線，又突破增長上限，讓狂歡回歸商業本質，不僅為企業筑起抵御網絡攻擊的“護城河”，更以安全為基石，助力電商平臺在618期間實現流量高效轉化、業務持續增長。