AI购物智能体、AI爬虫正在改变电商行业的流量构成。当一部分AI智能体可以代替消费者完成比价、选品甚至下单交易，黑产同样借助大模型衍生出新型欺诈手段。
Akamai最新发布的《2026年互联网现状报告》聚焦电商领域AI驱动的各类安全威胁，通过海量全球攻击数据，揭示智能体时代电商行业面临的全新风险，也为零售企业给出兼顾业务体验与安全防御的落地路径。
Akamai大中华区解决方案资深经理 马俊
Akamai大中华区解决方案资深经理马俊表示：“过去电商安全更多是区分好人与坏人、正常流量与恶意爬虫。而AI智能体时代，同一个AI Bot，既可以带来真实订单转化，也可以窃取积分、爬取核心商业数据，简单的黑白名单模式已经无法适配当下的复杂局面。”
数据敲响警钟：电商成为AI Bot攻击首要战场
报告统计显示，2025年全球超过17万亿次爬虫程序访问电商业务，同比增长19%，规模约为第二名媒体行业的两倍。亚太地区爬虫流量同比暴涨63%，增速位列全球第一。
在攻击维度，API网络攻击同比增长9%，历史上首次超越传统Web应用攻击，成为攻击者的首选入侵入口；84%的第七层DDoS应用层攻击目标直指零售行业，电商已经成为网络攻击的重灾区。
从AI Bot流量分布来看，全球47.9%的AI Bot流量全部涌向电商行业。其中71%流量来自模型训练爬虫，其余还包含AI信息获取爬虫、AI搜索引擎爬虫以及高速增长的AI购物智能体。有意思的是，AI爬虫已经高度模拟人类行为，浏览器伪装类攻击峰值达到7500亿次，流量曲线跟随人类作息，工作日流量高涨，周末出现回落。
马俊解读亚太地区数据激增背后的底层逻辑：“亚太并不是绝对攻击数量最高的区域，北美总体体量依旧领先。亚太的高速增长来自市场结构驱动。亚太电商与旅*业蓬勃发展，企业普遍拥抱AI导购、AI推荐等新技术；同时大量电商、酒店集团运营积分忠诚度体系，这类‘影子货币’具备变现价值，也持续吸引黑产发起攻击。”
对比欧美市场，亚太攻击特征差异显著。欧美零售行业是绝对攻击靶心，而亚太除零售之外，旅游、住宿行业占比很高；北美API攻击占比很高，亚太不少超级电商平台将API做内部闭环，对外暴露面更少，但7层DDoS攻击增速达到39%，威胁不容小觑。
AI带来全新攻击面：从爬虫欺诈到Token算力盗用
AI深度融入电商业务，AI客服、AI导购、AI购物助手普及，同时诞生过去从未出现的攻击向量。报告将新风险归纳为三类典型画像：诱导AI聊天机器人、操纵对话式AI智能体、Token算力盗用。
第一种被命名为“漏水龙头（Leaky Faucet）攻击”，攻击者使用分布式小流量持续对话，通过提示词注入绕过安全限制，诱导AI客服认可过期优惠券、批准欺诈退款，泄露库存、客户隐私数据，造成直接经济损失。
第二种，攻击者对业务AI智能体实施越狱、提示词注入，覆写底层指令，驱使拥有查询、调用API权限的智能体，执行非法数据库查询，绕过购买限制。
第三种Token算力盗用，攻击者将自身重型模型训练请求，借道企业对外开放的AI接口，消耗商家Token算力资源，让企业承担巨额账单，同时挤占正常用户的服务资源。
马俊表示：“传统爬虫只消耗带宽资源，而AI Bot会消耗Token算力成本。这也让企业治理AI流量的复杂度成倍上升。更棘手的现状是，调研显示电商企业超过90%的AI Bot流量仅做监控标记，剩余大部分直接放行，宽松程度位居各行业首位。企业分不清这部分自动化访问，究竟是带来订单的正向流量，还是侵蚀业务价值的恶意访问。”
传统“好爬虫/坏爬虫”二元划分彻底失效。同一AI获取类爬虫，当它帮助真实消费者检索商品促成下单，属于正向业务流量；当它无休止爬取价格库存用于模型训练，就会变成业务负担。企业必须放弃一刀切拦截，转向基于业务影响分析的分级、分类处置思路。
平衡体验与安全：构建“智能体就绪”防护能力
智能体就绪（Agent Readiness），已经成为电商安全的新命题。企业一方面要拥抱AI购物智能体带来的新流量、新交易机会，另一方面又要抵御AI驱动的欺诈、爬虫、API滥用攻击，同时不能牺牲消费者的访问体验。
落地“智能体就绪”防护，现实中会遭遇多重阻碍。首先是身份鉴别难题，大量AI Bot可以伪造UA标识冒充主流大模型爬虫，如果没有密码学身份认证，企业很难分辨Bot真实身份。其次是代理劫持风险，即便可信的合法智能体，运行环境一旦被黑产劫持，真实身份之下依旧可以开展恶意操作。再者是提示词注入、模型越狱这类AI原生风险长期存在；同时智能体交互缺少人类行为特征，容易触发风控误拦截，也就是“信号屏蔽”问题，误拦截会直接损失潜在商业订单。此外，第三方SaaS供应链也会引入风险，成为安全木桶的短板。
针对以上挑战，报告给出CISO高峰期防御检查清单，分为“可见性与治理”“韧性与协同”两大板块。在可见性层面，企业需要全盘盘点核心业务系统、API资产，包含积分礼品卡完整流程，梳理影子API与影子AI，明确智能体权限边界，完成压力测试，排查AI接口越权、泄露风险。韧性层面，依靠微隔离阻断内网横向移动，高风险操作启用多因素认证，常态化开展DDoS实战演练，建立应急处置流程，定义“可承受欺诈”指标，把安全战备提升到业务连续性高度——高峰期的业务可用性，本身就等同于企业收入。
谈及“以AI对抗AI”的落地路径，马俊总结三条实施路径：“第一是AI发现验证，利用AI给Bot打上多维风险标签，自动盘点API资产，识别敏感数据、越权风险；第二是AI驱动实时策略防护，抛弃非黑即白，建立信任处置光谱，对不同AI智能体执行放行、限流、降级、阻断差异化策略，动态识别BOLA对象越权等隐蔽攻击；第三是AI降低分析门槛，借助大模型把资深安全专家经验沉淀下来，降低运维人员分析研判门槛。”
行业也在共建生态标准，Akamai联合Visa推出TAP可信智能体协议，配合Web Bot Auth、KYA身份认证体系，通过密码学签名完成AI智能体身份核验，未来可信AI购物智能体可以在协议框架下安全完成下单、支付流程，实现“合法AI被放行，仿冒恶意AI被拦截”。
写在最后：安全不再追求绝对阻断，而是风险可控
AI智能体经济浪潮之下，电商行业的安全范式已经改变。攻击者借助AI把漏洞利用时间压缩到中位数仅8小时，留给企业人工修补的窗口几乎消失。安全不再追求把所有自动化流量全部挡在门外，而是做到识别风险、分级管控，在业务增长与风险防御之间找到平衡点。
马俊总结道：“未来会有越来越多请求来自AI智能体，而非人类用户。零售企业要两手准备，对内补齐API、智能体、内网微隔离防护能力，提升全局可见性与业务韧性；对外积极参与行业情报共享、共建智能体身份认证生态，实现真正的‘智能体就绪’，在AI时代守住数字店面的安全底座。”
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