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概要
某亞洲大型百貨電商平台，每天需處理數百萬筆商品與結帳交易。不久前，平台開始遭遇 AI 機器人干擾，虛假需求扭曲了商品熱度，機器人肆意竊取價格與庫存資訊，干擾正常行銷，還入侵測試帳號與支付端點，營運風險急增。管理層除了憂心用戶體驗與營收流失，也特別關注合規風險，因為早在 2023 年，公司就曾因可疑活動導致註冊客戶資料遭未經授權存取，被迫對外披露，衝擊品牌信譽。
針對以上情況，我們先以「僅偵測模式」 的 POC 與該電商展開合作，先透過 VisitorTag 行為指紋技術，對搜尋、商品、購物車、結帳與帳號等關鍵流程進行基線監測。由於IntelliFend 部署於邊緣層，毋須安裝 SDK 或大量改寫程式，故真實顧使用體驗完全不受影響。根據監測結果，再由 AccuBot 生成策略建議，包括速率門檻、驗證觸發條件，以及允許或封鎖機器人的規則，同步提供 WAF 規則建議，與客戶基礎架構團隊共同審視與優化。
所有控制措施依循「監測 → 驗證 → 封鎖」流程按部就班地實施，任何調整即時寫入 Push Log，提供完整的稽核與回溯依據，確保透明與可控。
當「流量」並非真正顧客
在農曆新年促銷期間，大量假搜尋與假購物車操作激增。高階爬蟲即時竊取價格與庫存資訊，再轉賣到第三方平台；同時，假訂單腳本鎖住票券與商品庫存，讓消費者誤以為「售罄」，轉換率因而大幅下滑。這些惡意行為不僅發生在網站前端，還深入到背後的 API（搜尋、購物車、行動端結帳）。
此外，平行攻擊鎖定登入與會員點數，發動憑證填充與帳號接管；結帳流程中則出現盜刷卡號測試，後續帶來取消與拒付。重大檔期中，機器人流量更讓伺服器飽和，頁面變慢、用戶體驗斷斷續續受損。
IntelliFend 解法
1. 虛假需求與庫存囤積
IntelliFend 解法
VisitorTag 在邊緣層建立會話行為指紋，AccuBot 進行意圖評分並動態調整速率限制與驗證，釋放真實庫存並穩定需求。
2. 價格爬取與削價競爭
IntelliFend 解法
利用良性機器人白名單（主要搜尋引擎／合作夥伴）及 AI 使用規範（如 IETF「AI Preferences」），阻擋未授權爬蟲，避免價格與庫存被盜用。
3. 帳號接管與會員濫用
IntelliFend 解法
透過風險導向驗證（僅針對高風險登入觸發 MFA）、裝置信譽與行為檢測，大幅降低 ATO 成功率，同時保持真實用戶體驗順暢。
4. 結帳詐欺與拒付
IntelliFend 解法
VisitorTag 與 AccuBot 提供即時風險訊號，高風險交易需進一步驗證或直接攔截，降低盜刷與後續營收損失。
5. 業務邏輯濫用與行銷詐欺
IntelliFend 解法
行為智慧偵測閃購濫用、禮品卡循環、假帳號註冊與會員點數詐欺，並動態啟用限流與驗證，阻止價值被竊取。
6. 效能劣化
IntelliFend 解法
邊緣攔截惡意流量，在進入伺服器前就排除，縮短佇列並維持大檔期的頁面效能。
7. API 保護
IntelliFend 解法
IntelliFend 在網站與 API 層同步監測，對購物車、會員與結帳端點進行意圖評分與速率控制，確保跨平台（Web、App、合作方）的人機識別一致。
8. 稽核與營運治理
IntelliFend 解法
Push Log 自動記錄每次策略調整與攔截事件，提供可輸出的稽核軌跡。安全與營運團隊可檢視「漂移」報告並即時進行調整，不影響轉換率。
最重要的是，所有防護在背景中透明執行，避免 CAPTCHAs 影響用戶體驗。
成果：效能翻倍、合規無虞、信任重建
該電商在部署 IntelliFend 後，機器人管理成效立竿見影。銷售檔期假庫存鎖定與黃牛活動幾乎絕跡，連續兩檔促銷中，消費者再也不再遇到「售罄」的錯誤訊息。
此外，會員帳號與點數的安全性也大幅提升，憑證填充與盜刷成功率降低60-70%，同時真實用戶仍能流暢登入、無縫兌換。
平台整體效能亦顯著改善：邊緣層過濾爬蟲流量後，運算與頻寬消耗減少30-40%，佇列延遲縮短一半；即使流量暴增五倍，依然可維持99.9%可用度。API 請求更穩定，開發團隊獲得乾淨且可靠的遙測數據。
在合規方面，內外部稽核均未發現異常。Push Log 提供完整且透明的政策與行動記錄，協助客戶交付符合地方法規與產業標準的佐證。
為何在 2023 年資安事件後更顯重要
該公司曾於2023公布，客戶資料在短時間內遭未經授權存取，事件直接衝擊品牌信譽。其後持續不斷的機器人壓力，更進一步威脅營運安全與客戶信任。 IntelliFend 透過縮減資料外洩管道、強化行為驗證，並詳實記錄每一次防護措施，協助平台有效降低資料外洩的發生率與影響範圍，同時維持系統的高速與穩定，確保用戶體驗不受干擾。
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