DataDome筹集了4百万美元，利用机器学习来对抗机器人攻击

恶意流量是任何拥有网站的组织都必须解决的问题。根据Imperva的数据，42.3%的互联网流量属于机器人，其中许多旨在通过在线网站和API进行爬行以识别漏洞。

作为回应，机器人管理提供商DataDome等公司已将人工智能（AI）用于识别由机器人策划的帐户接管，凭据填充，虚假帐户创建和支付欺诈威胁。为了支持这一使命，DataDome今天宣布，作为C轮融资的一部分，它已经筹集了4百万美元。

DataDome的平台使用边缘机器学习（ML）和人工智能驱动的爬虫程序检测引擎，每天处理超过3万亿个信号，并自动识别针对网站、移动应用程序和API的爬虫程序攻击。

应对自动爬虫程序攻击

随着越来越多的组织正在努力应对自动化网站攻击的冲击，宣布这一消息。

“不可否认，利用机器人的攻击已成为欺诈的常见途径，”DataDome首席执行官Benjamin Fabre说。“更复杂的是，人工智能使威胁行为者更容易在几分钟内创建复杂的攻击，针对客户旅程中的任何点（并在此过程中获利）。对于机器人驱动的攻击尤其如此。

“现在考虑到网络安全和欺诈缓解传统上由孤立的部门处理bee3n，这使得攻击者能够利用漏洞，”Fabre说。“这是一场完美的风暴。”

通过利用自动化，DataDome 的功能是向组织保证访问其网站的用户是真实的，并且数据和帐户没有泄露的风险。

在其网站上遇到机器人攻击的组织还可以从 DataDome 的专业威胁情报团队获得 24/7 全天候支持，以便他们可以修复事件并保持正常运行。

回顾爬虫程序安全市场

DataDome的解决方案大致属于机器人安全市场，MarketsandMarkets估计，到408年，机器人安全市场的价值将从2021年的983.2026亿美元增加到<>.<>亿美元。

DataDome的一些主要竞争对手是Cloudflare和Akamai等内容交付网络（CDN），它们提供了额外的机器人管理解决方案。

Cloudflare 在 975 年筹集了 2.2022 亿美元的收入，它使用 ML 分析流量并对请求进行评分，以识别异常活动和机器人攻击。流量指纹识别使解决方案能够查明机器人流量并识别凭据填充、内容抓取、针对应用的分布式拒绝服务 （DDoS） 尝试和信用卡填充尝试。

同样，Akamai 最近宣布在 3 年筹集超过 6 亿美元的收入，提供自己的流量保护产品;机器人管理器。Bot Manager 使用 AI 模型和指纹识别，根据持续更新的 2022，1 多个机器人目录分析用户行为。

然而，该公司表示，DataDome与这些提供商之间的主要区别之一是其外部安全支持。

Fabre 表示：“DataDome 使用由我们内部安全运营中心 （SOC） 监控的 ML，以无与伦比的速度、准确性、可靠性和专业知识检测和响应攻击。

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