机器人管理市场在过去几年已经相当成熟。两年前,许多供应商主要与安全角色对话,只有顶级供应商提供机器学习和分层检测,响应选项更加有限。随着Forrester Wave™:机器人管理,2022年第二季度在美国,我们看到了一个跨用例整合的市场,几乎每个供应商都在处理凭证填充、网页抓取、广告欺诈、库存囤积、卡片欺诈和其他更专门的场景。两年前还存在差异的检测和响应能力,现在已经达到了平均水平,甚至低于平均水平。机器人运营商在试图绕过最新的保护措施时,仍在不断改进攻击手段,但遭受机器人攻击的公司现在有了更强大的选择,可以满足其业务需求。以下是这次评估的一些主要发现。

机器学习不仅仅是一个营销标签

几乎所有参与Wave评估的供应商都投资于机器学习(ML)能力,以改进检测——这些供应商拥有数据科学家团队、多个模型和广泛的训练数据。许多供应商定期检查他们的模型,通过人工分析进行漂移和增强ML检测。顶级供应商创建包含客户提供的数据的定制模型。

越来越多的供应商为客户提供他们自己选择的防御措施

除了简单地阻止或抛出基本的挑战,更好的机器人管理供应商提供了丰富的选项来阻止糟糕的机器人。延迟、蜜罐和欺骗司空见惯,许多供应商提供创新的定制挑战,可以更好地识别机器人,但可以减少终端客户的摩擦和挫败感。一些供应商已经实现了不可见的挑战,如工作证明。顶级供应商为想要针对不同场景分配不同机器人防御的客户提供了详细的规则。

报告有了很大的改善,但客户仍想要更多

机器人影响的不仅仅是安全角色,所以顶级机器人管理解决方案有针对其他用户的兴趣和优先级的报告。寻找为不同的涉众提供相关报告和度量的解决方案,提供攻击方法和目标的细节,并帮助安全专业人员向他们的领导团队阐明解决方案的价值。然而,报告功能仍然需要进行全面的工作,客户经常发现他们对报告功能还不满意,想要更多的视觉效果、更深入的研究,以及更多的方式来切割数据。

白手套服务还是自己动手?每个人都有适合自己的东西

对于那些更喜欢管理自己的解决方案的公司,一些供应商已经投资于一流的报告和配置特性,以使其尽可能简单。其他供应商采取更实际的方法,帮助配置客户的检测和响应选项,设置第三方集成,生成自定义报告,并与客户进行每月或每季度的审查。

想了解更多,请点击查看Forrester Wave™:机器人管理,2022年第二季度,或设立调查委员会进一步讨论。