AI機器人占電商流量近半！最新報告揭露駭客如何鎖定零售業

近半數電商流量來自 AI 機器人

截至 2025 年 12 月，Akamai 全球網路中 47.9% 的電商流量 為 AI 機器人 。三大最常見的 AI 機器人來源依序為 OpenAI、ByteDance 與 Anthropic 。AI 機器人流量在 2025 年 年增 19%，主要由零售領域驅動 。在短短兩個月（2025 年 7 月至 8 月）內，Akamai 便觀測到超過 250 億次 針對電商業的 AI 機器人請求 。

攻擊向量：API 成主要突破口，Layer 7 DDoS 暴增 104%

報告證實，API 已成為最主要的攻擊途徑。87% 的組織在 2025 年經歷了 API 相關的安全事件 。電商業在 2024 年至 2025 年間面臨了超過 2000 億次 的應用程式與 API 攻擊 。API 網頁攻擊在 2024 年第四季至 2025 年第四季間 增長了 9%，其數量已超越傳統網頁應用程式攻擊 。

Layer 7 DDoS 攻擊正急速成長。Akamai 報告指出，此類攻擊在兩年間（2023–2025）暴增 104%，其中 2024 年至 2025 年的年增率高達 61% 。電商業在 2024 年至 2025 年間面臨了近 3 兆次 Layer 7 DDoS 攻擊 。零售業受創最重——電商業中 84% 的 Layer 7 DDoS 攻擊都鎖定零售領域 。

區域性暴增：亞太區居冠，北美與歐非中東地區成長溫和

區域趨勢呈現顯著差異 ：

• 亞太區（APAC） — 爆炸性成長：機器人活動數量暴增 63%，幅度超越所有其他區域 。亞太區碎片化的旅遊市場與會員獎勵計畫使其成為主要目標 。
• 拉丁美洲（LATAM） — 機器人活動激增 48% 。
• 歐洲、中東與非洲（EMEA） — 自動化機器人活動適度增加 16% 。
• 北美 — 僅微幅增加 7%，但北美的原始 AI 機器人活動量仍居全球之冠，達到 330 億次 。

代理式商務：模糊敵友界線的新風險

代理式商務——即 AI 代理（Agent）自主代表用戶進行購物、交易與互動——已從根本上重塑了威脅情勢。攻擊者正積極利用 人機互動之間的信賴鴻溝 進行攻擊 。

威脅行為者將 AI 機器人武器化，用以自動化執行能 利用會話流程、認證機制與 API 業務邏輯 的進階攻擊，並大規模建立與管理假身分 。在 2025 年 11 月至 2026 年 4 月期間，惡意軟體占 56.5% 的端點威脅活動，顯示代理式工作流程擴大了端點攻擊面 。

報告警告，良性的 AI 購物代理與惡意機器人如今幾乎無法區分，僅靠傳統的機器人偵測已不足以應對 。

Akamai 代理式安全框架：攜手 Visa 與 Experian 打造統一信任層

為此，Akamai 已於 2026 年 6 月 15 日為其 Bot & Agent Control 解決方案推出統一的 代理式安全框架 。該框架將 身分識別、可觀測性、信任與邊緣安全 整合為單一的即時決策層 。它由 六大緊密整合的支柱 構成 ：

• 驗證過的身分與人類歸因
• 以用戶為中心的認證
• 適應性信任分析
• 基於邊緣的執行
• 內容變現與價值交換
• 營運可視性與流量分析

生態系合作夥伴包括 Visa、Experian、Skyfire、Ping Identity、Auth0 與 Tollbit 。值得注意的是，Visa 貢獻了其 信賴代理協議（TAP），用於以密碼學方式驗證 AI 購物代理，並在 Akamai 雲端環境中防止詐騙 。該框架旨在解決 AI 代理代表用戶行動時，所引發的核心身分、意圖與信任問題 。

資安長應立即採取的行動：策略性建議

根據報告發現，Akamai 建議安全領導者優先採取以下措施 ：

• 採用代理感知的安全框架 — 實施即時的身分識別、可觀測性與信任決策，而非依賴傳統的機器人偵測。
• 將 API 視為首要攻擊面加以保護 — 將 API 安全視為業務連續性的關鍵，而非僅是技術問題。進行持續的 API 發現與行為監控。
• 為電商高峰期的 Layer 7 DDoS 做好準備 — 由於零售業承受了 84% 的電商 Layer 7 DDoS 攻擊，應在購物旺季前擴展 DDoS 防禦能力。
• 投資於區域化防禦 — 優先關注機器人活動暴增 63% 的亞太區，但也不能忽視歐洲、中東、非洲與北美地區的威脅。
• 採用新興認證標準 — 像 Visa 的信賴代理協議（TAP）、網頁機器人認證與「了解你的代理」等協定，能為機器人與代理的互動帶來密碼學級別的驗證。
• 整合機器人與詐騙防護 — 由於 AI 機器人已模糊了合法爬取與惡意詐騙的界線，安全團隊與反詐騙團隊必須統一策略。