撞库是指利用窃取的用户名和密码对，将其自动注入到网站登录表单中，通过这种欺诈的手法来获得未经授权的用户帐户访问权限。
撞库的危险
对网络犯罪分子而言，撞库是一种利润丰厚的活动，但对企业而言，撞库则是代价高昂的安全事件。根据 Ponemon Institute 的数据，撞库的后果包括欺诈相关损失、应用程序停机和客户流失，由此而造成的成本可达到每年 600 万美元到 5400 万美元不等。
撞库是一种自动化的网络攻击。在实施此攻击时，黑客会利用爬虫程序通过窃取来的登录凭据不断尝试访问网站。这些凭据通常是通过网络钓鱼活动或大规模数据泄露获取的，并在地下论坛上流传或售卖。由于人们经常会对多个帐户重复使用相同的密码，因此这类攻击的成功率往往更高。在攻击者发现一组有效的凭据后，他们可能会使用这些凭据非法访问公司网络，或者将经过验证的凭据出售给其他犯罪分子，供其用于进行数据盗窃、帐户接管 (ATO) 和其他欺诈活动。
遗憾的是，撞库攻击没有规律可言，因此不容易识别和阻止，也非常难以拦截。撞库攻击往往采用自动化手法，所以实时爬虫程序管理技术通常是应对此类攻击的最佳防御机制。
当恶意爬虫程序窃取您的合法用户登录信息时，就会发生撞库攻击。如果某组登录凭据遭到泄露，攻击者便能利用自动化工具，在从银行到社交媒体的各类平台上尝试登录并实施身份盗窃。了解撞库攻击是如何发起的，以及如何保护您的用户、品牌和收入。
Akamai Bot Manager 提供必要的监测能力与控制能力，可帮助您的企业抵御撞库攻击。Bot Manager 使用多种专利技术，在爬虫程序刚开始接触您的网站时便及早检测和抵御，避免其进入您的网站。
撞库攻击的运作机制
通过撞库攻击，攻击者可利用人们的不良密码使用习惯，伺机获取公司网络、应用程序、暴露的 API 端点或服务的访问权限。知名度较高的热门网站最有可能成为此类攻击的目标，攻击者可在暗网上找到因数据泄露而外泄的相关用户凭据。在获得窃取而来的用户名和密码组合列表后，攻击者会反复尝试使用这些凭据登录网站。一旦登录成功，他们就会接管帐户，借以谋取钱财，或是在暗网上将经过验证的凭据销售给其他犯罪分子。
撞库攻击通常会依靠爬虫程序或自动化工具，反复尝试使用盗用的凭据访问网站。如果黑客使用一个爬虫程序从一个 IP 地址反复尝试登录，那么就能比较轻松地使用标准 IP 流量管理工具识别和拦截攻击。但如果登录尝试来自成百上千个不同的 IP 地址（使用自动化工具或僵尸网络就能达到这种效果），拦截攻击的难度就要更大。
众所周知，撞库攻击很难检测。在绕过防御机制、冒充授权客户时，攻击者经常会变换手法。公司很难区分撞库攻击与输错密码或用错凭据的客户。对撞库攻击防御解决方案而言，最大的难题是误报。毕竟，没有任何公司愿意看到合法用户因登录尝试失败而无法访问帐户，从而引发客户的不满。
要行之有效地阻止撞库攻击，企业可以开展客户培训，同时实施涵括高级行为异常分析、行为遥测与机器学习的爬虫程序管理解决方案。Akamai Bot Manager 可以助企业一臂之力。
阅读 Akamai 博客：兵临城下：针对金融服务领域的攻击分析
Akamai Bot Manager
Akamai Bot Manager 运用多种专利技术，可检测和抵御首次接触到的爬虫程序。Bot Manager 可以观察到边缘（即用户初始连接到应用程序的位置）处的流量，因此可访问有关流量模式、流量类型和流量的干净数据。Bot Manager 平均每天监测 15 亿个爬虫程序请求和 2.8 亿次爬虫程序登录，利用机器学习算法来了解“干净流量”的特征，并区分良性与恶意爬虫程序。Bot Manager 将自动整合 Akamai 威胁情报研究人员提供的见解，发布爬虫程序评分，其中将整合所有检测触发器，以识别复杂的爬虫程序并且更准确地评估每一项请求。
利用 Akamai Bot Manager，贵公司可以：
- 抵御撞库攻击。了解哪些互动是合法的，保护贵公司公司免受欺诈活动的侵扰，同时在消费者和合作伙伴心目中树立可信形象。
- 尽可能减轻补救措施造成的负担。减少持续检查遭遇入侵的帐户、更换这些帐户以及在爬虫程序攻击后处理用户投诉所需的财务和人力资源。
- 改进决策。详尽的分析和报告可帮您的 IT 团队依托于数据，就客户旅程、安全态势、风险承受能力和 IT 运营制定更好的决策
阅读 Akamai 博客：撞库和帐户接管——业务视图
Akamai Bot Manager 的主要特性
Akamai Bot Manager 包括创新的先进功能，可防范撞库攻击和其他危险的爬虫程序活动。
- 利用已知爬虫程序目录，Bot Manager 可以对已知爬虫程序（包括良性和恶意爬虫程序）自动做出适当的响应。
- 动态爬虫程序检测利用 AI 和机器学习模型与技术，在首次交互时即可检测出未知的 Bot。这些技术包括用户行为分析、自动浏览器检测、HTTP 异常检测、浏览器指纹识别、高请求率等。
- Bot Score 模型会自动为每个请求评分，并计算请求来自爬虫程序的可能性。
- 通过端点的自定义设置，用户可以灵活地为每个端点设置不同的策略响应。响应优化模拟器可根据终端和风险承受能力，调整策略性响应。
- 自动调整功能可减少因爬虫程序发展变化而需要实施的人工干预。
- 精细的响应行动，借助替代内容、质询问题等选项，可增强爬虫程序抵御能力。
- 在登录环节要求用户完成 CAPTCHA 验证或多重身份验证，有助于防范自动化的撞库攻击。
常见问题
暴力破解攻击不具备相关背景信息或线索，而是随机使用各种字符猜测密码。撞库攻击会使用外泄的个人数据，从而显著减少为找出“正确答案”而需要尝试的凭据数量。
多重身份验证 (MFA)（也称为双重身份验证）技术可为登录过程增加一道额外的网络安全防线。MFA 服务要求用户提供两个或多个“因素”，从而证明自己的身份。MFA 身份验证因素可能包括用户了解的信息，例如 PIN；用户的个人特征，例如指纹扫描；或者用户拥有的东西，例如推送通知。在远程办公安全性、转型到 Zero Trust 网络和 SASE 安全框架中，MFA 技术意义非凡。
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