机器人管理是指管理自动化软件与 Web 应用程序交互的过程。它涉及区分有益的机器人（如搜索引擎爬虫）和可能造成伤害的恶意机器人（如网络攻击中使用的机器人）。实施良好的机器人程序管理策略对于维护网站和在线服务的安全性和性能至关重要。
机器人程序管理的主要目标是检测和识别机器人程序活动的来源并确定其意图。这种区别至关重要，因为虽然某些机器人（例如 Google 爬虫）对于为搜索引擎索引网页内容等任务至关重要，但其他机器人可能是有害的。恶意机器人可能会使服务器超载、拒绝向合法用户提供服务、抓取敏感内容以及收集凭据或专有信息。这些活动可能会导致各种安全漏洞，包括垃圾邮件、网络钓鱼和进一步的基于机器人的攻击。
有效的机器人管理通过阻止这些有害机器人同时允许有用的机器人来增强网站安全性。然而，机器人管理的挑战之一是避免过多的误报，这可能会错误地将合法机器人识别为有害机器人。这种错误识别可能会导致意想不到的后果，例如阻止搜索引擎流量，从而影响网站的可见性、流量和收入。
为了在阻止恶意机器人和允许合法机器人之间实现平衡，机器人管理系统采用了多种技术的组合。这些包括：
- 机器学习（ML）：ML 算法用于分析模式并从数据中学习，以更好地区分有害机器人和有益机器人。
- 用户行为分析（UBA）：UBA 有助于了解用户和机器人的行为模式，从而更容易识别可能表明恶意活动的异常情况。
- 机器人模式数据库：这些数据库包含已知的机器人行为模式，有助于快速识别机器人并对其进行分类。
- Web 应用程序防火墙 (WAF)：WAF 拦截网络流量并应用规则或实时分析来阻止恶意活动。他们充当看门人，根据预定义的业务规则和威胁情报过滤掉不需要的流量。
总之，机器人管理是 Web 应用程序安全的一个重要方面，在允许有益的机器人流量和防止恶意机器人之间取得平衡。它使用先进的技术和策略来确保与网络应用程序的交互合法且安全，从而保护在线资产并改善整体用户体验。