瑞数信息《自动化威胁报告》揭示安全新变量互联网正在进入一个越来越“非人类”的时代。当用户打开网页、搜索商品、调用服务时越来越多的请求背后可能并不是一个真实的人而是Bot、爬虫甚至是能够自主理解任务、调用工具并完成操作的AI Agent。近日瑞数信息正式发布《2026自动化威胁报告》以下简称《报告》。基于对2025年至2026年第二季度自动化流量、攻击行为及行业威胁的持续监测《报告》释放出一个值得关注的信号非人类流量已经成为互联网流量的绝对主体传统以“人”为中心建立的网络安全防护体系正在迎来新的挑战。根据报告数据显示在2025年初至2026年Q2期间Bots流量占整体流量比例攀升至约68%其中恶意Bots占比达55%与此同时AI Agent驱动的新型流量从2025年初的不足1%快速增长至2026年Q2的约8%-12%人类正常访问约占22%。其中来自LLM和AI Agent的请求总量已超过4500亿次同比增长超过400%Agent浏览器占AI Agent流量的9.7%Q1环比增长超过8倍是增长最快的形态之一。这意味着互联网流量结构正在发生一次具有标志性的变化机器不再只是互联网的“参与者”而正在成为互联网的重要使用者。从Bots到Agents机器流量正在发生质变过去谈到自动化威胁行业更多想到的是爬虫、刷量、撞库、薅羊毛等传统Bot攻击。这类攻击虽然具有规模化、自动化的特点但其行为逻辑相对明确本质上仍是“按照预设规则执行任务”。AI Agent的出现则让这种自动化开始发生质变。在瑞数信息看来今天的非人类流量已经不能简单用“Bot”一个概念概括。随着AI能力与自动化工具结合机器主体正在从传统Bot向AI增强型Bot、AI Agent演进。后者不仅能够执行指令还可以理解目标、规划路径、调用工具并根据环境反馈调整行动。因此《报告》重新定义非人类流量并提出由传统Bot、AI增强型Bot和AI Agent构成的三类非人类主体。同时报告进一步构建L1-L5五级威胁框架从低自主性的工具化攻击到具备自主规划、决策和多Agent协作能力的高级威胁对自动化威胁的能力演进进行分级描述。这也意味着企业面对的安全风险已经从“机器数量增加”进一步演变为机器的能力增强。机器可以更快地完成访问、注册、抢购、数据抓取等操作也可能进一步理解业务逻辑、寻找攻击路径并持续调整策略。这种变化正在模糊传统意义上“自动化工具”和“攻击者”之间的边界。从AI正在打开新的攻击面从《报告》梳理的威胁场景来看AI Agent带来的变化并不只是流量规模增长更在于攻击面的扩张。《报告》基于三大非人类流量类型和五级威胁框架对自动化威胁场景进行全面梳理将威胁场景由此前的9个扩展至13个新增LLM应用攻击、Agent供应链攻击、Agent身份冒充与劫持、AI自主攻击与编排四大AI、Agent相关场景。这其中一个值得行业警惕的变化是AI Agent可能成为攻击者实施攻击的新“执行主体”。例如当Agent拥有访问数据、调用API、操作业务系统的权限后如果其身份、工具链或执行逻辑被劫持攻击者获得的就不再只是一个普通账号而可能是一套能够自主完成任务的“数字代理”。与此同时传统自动化攻击依然保持高强度。报告数据显示金融行业恶意Bot占比达到60%互联网行业AI Agent流量占比达到15%位居各行业首位制造业则成为自动化威胁增长最快的行业之一。从传统Bot到AI Agent新旧两类自动化威胁并没有相互替代而是在现实网络环境中叠加共存。这也是此次报告值得关注的地方AI并没有让传统自动化攻击消失而是在传统攻击体系之上增加了一个更加智能、更加自主的新变量。从安全防护正在从“识别机器”走向“判断信任”面对这种变化传统依赖IP、UA、指纹等单一特征的Bot防护模式开始面临新的压力。尤其对于AI Agent而言它可能拥有合法身份也可能使用真实浏览器环境甚至能够模拟正常用户行为。此时“是不是机器”已经不再是唯一需要回答的问题。更关键的问题变成了这个机器主体是谁它在做什么它为什么这么做企业是否应该信任它《报告》提出未来自动化威胁治理需要从“检测阻断”走向“信任治理”建立基于“身份行为意图”的多维信任评估模型通过动态信任评分对不同风险等级的非人类流量实施差异化处置。这一思路实际上意味着安全理念的一次变化不再把所有机器流量简单视为“风险”而是尝试区分合法Agent、正常自动化、低风险机器行为与恶意自主攻击。在这一框架下高信任流量可以正常访问中等风险流量进行限速或二次验证低信任流量则采取更严格的验证甚至拦截。报告同时提出针对不同行业和企业业务特点实施差异化治理并探索为合规Agent提供友好访问通道。这或许是AI Agent时代安全治理最值得关注的变化之一——安全的目标不再只是“挡住机器”而是建立一套能够理解机器、识别机器、评估机器并持续管理机器的机制。从单点防护走向“三体流量”全链路治理在防护体系层面瑞数在《报告》进一步提出五项核心防护建议涵盖WAAP全链路联防、数据全周期保护、动态环境检测升级、攻击链联防以及Agent信任治理推动企业安全防护从传统“识别并拦截恶意Bot”向“评估信任、分级治理”升级。其底层逻辑是通过动态混淆、动态封装、动态令牌、动态指纹识别等技术降低对静态特征的依赖并进一步将流量身份、行为和意图纳入统一的信任治理框架。从行业视角看这种变化背后反映的并不只是某一家安全企业技术路线的调整而是整个网络安全防护逻辑正在发生变化。过去企业安全更多是在解决“攻击能不能进来”而在AI Agent逐渐成为数字世界基础参与者之后企业需要进一步解决“进入之后能做什么”“这个身份是否可信”“行为是否符合业务意图”等问题。结语当机器开始超过人类成为互联网流量的主要组成部分安全的核心也必然从‘识别恶意流量’逐步走向‘治理所有非人类流量的信任关系’。从这个意义上看瑞数信息此次发布的《2026自动化威胁报告》不仅是一份对自动化攻击趋势的年度观察也提供了一个观察AI Agent时代网络安全变化的新视角未来的互联网可能不再只是“人与机器交互”的网络而是一个人类、Bot与Agent共同参与的复杂数字生态。而对于企业而言真正需要提前思考的也许不是如何阻止机器进入互联网而是——当机器越来越像人企业如何重新定义“信任”。原文链接机器流量首次超过人类互联网进入“三体流量时代”-36氪 机器流量首次超过人类，互联网进入“三体流量时代”？
瑞数信息《自动化威胁报告》揭示安全新变量互联网正在进入一个越来越“非人类”的时代。当用户打开网页、搜索商品、调用服务时越来越多的请求背后可能并不是一个真实的人而是Bot、爬虫甚至是能够自主理解任务、调用工具并完成操作的AI Agent。近日瑞数信息正式发布《2026自动化威胁报告》以下简称《报告》。基于对2025年至2026年第二季度自动化流量、攻击行为及行业威胁的持续监测《报告》释放出一个值得关注的信号非人类流量已经成为互联网流量的绝对主体传统以“人”为中心建立的网络安全防护体系正在迎来新的挑战。根据报告数据显示在2025年初至2026年Q2期间Bots流量占整体流量比例攀升至约68%其中恶意Bots占比达55%与此同时AI Agent驱动的新型流量从2025年初的不足1%快速增长至2026年Q2的约8%-12%人类正常访问约占22%。其中来自LLM和AI Agent的请求总量已超过4500亿次同比增长超过400%Agent浏览器占AI Agent流量的9.7%Q1环比增长超过8倍是增长最快的形态之一。这意味着互联网流量结构正在发生一次具有标志性的变化机器不再只是互联网的“参与者”而正在成为互联网的重要使用者。从Bots到Agents机器流量正在发生质变过去谈到自动化威胁行业更多想到的是爬虫、刷量、撞库、薅羊毛等传统Bot攻击。这类攻击虽然具有规模化、自动化的特点但其行为逻辑相对明确本质上仍是“按照预设规则执行任务”。AI Agent的出现则让这种自动化开始发生质变。在瑞数信息看来今天的非人类流量已经不能简单用“Bot”一个概念概括。随着AI能力与自动化工具结合机器主体正在从传统Bot向AI增强型Bot、AI Agent演进。后者不仅能够执行指令还可以理解目标、规划路径、调用工具并根据环境反馈调整行动。因此《报告》重新定义非人类流量并提出由传统Bot、AI增强型Bot和AI Agent构成的三类非人类主体。同时报告进一步构建L1-L5五级威胁框架从低自主性的工具化攻击到具备自主规划、决策和多Agent协作能力的高级威胁对自动化威胁的能力演进进行分级描述。这也意味着企业面对的安全风险已经从“机器数量增加”进一步演变为机器的能力增强。机器可以更快地完成访问、注册、抢购、数据抓取等操作也可能进一步理解业务逻辑、寻找攻击路径并持续调整策略。这种变化正在模糊传统意义上“自动化工具”和“攻击者”之间的边界。从AI正在打开新的攻击面从《报告》梳理的威胁场景来看AI Agent带来的变化并不只是流量规模增长更在于攻击面的扩张。《报告》基于三大非人类流量类型和五级威胁框架对自动化威胁场景进行全面梳理将威胁场景由此前的9个扩展至13个新增LLM应用攻击、Agent供应链攻击、Agent身份冒充与劫持、AI自主攻击与编排四大AI、Agent相关场景。这其中一个值得行业警惕的变化是AI Agent可能成为攻击者实施攻击的新“执行主体”。例如当Agent拥有访问数据、调用API、操作业务系统的权限后如果其身份、工具链或执行逻辑被劫持攻击者获得的就不再只是一个普通账号而可能是一套能够自主完成任务的“数字代理”。与此同时传统自动化攻击依然保持高强度。报告数据显示金融行业恶意Bot占比达到60%互联网行业AI Agent流量占比达到15%位居各行业首位制造业则成为自动化威胁增长最快的行业之一。从传统Bot到AI Agent新旧两类自动化威胁并没有相互替代而是在现实网络环境中叠加共存。这也是此次报告值得关注的地方AI并没有让传统自动化攻击消失而是在传统攻击体系之上增加了一个更加智能、更加自主的新变量。从安全防护正在从“识别机器”走向“判断信任”面对这种变化传统依赖IP、UA、指纹等单一特征的Bot防护模式开始面临新的压力。尤其对于AI Agent而言它可能拥有合法身份也可能使用真实浏览器环境甚至能够模拟正常用户行为。此时“是不是机器”已经不再是唯一需要回答的问题。更关键的问题变成了这个机器主体是谁它在做什么它为什么这么做企业是否应该信任它《报告》提出未来自动化威胁治理需要从“检测阻断”走向“信任治理”建立基于“身份行为意图”的多维信任评估模型通过动态信任评分对不同风险等级的非人类流量实施差异化处置。这一思路实际上意味着安全理念的一次变化不再把所有机器流量简单视为“风险”而是尝试区分合法Agent、正常自动化、低风险机器行为与恶意自主攻击。在这一框架下高信任流量可以正常访问中等风险流量进行限速或二次验证低信任流量则采取更严格的验证甚至拦截。报告同时提出针对不同行业和企业业务特点实施差异化治理并探索为合规Agent提供友好访问通道。这或许是AI Agent时代安全治理最值得关注的变化之一——安全的目标不再只是“挡住机器”而是建立一套能够理解机器、识别机器、评估机器并持续管理机器的机制。从单点防护走向“三体流量”全链路治理在防护体系层面瑞数在《报告》进一步提出五项核心防护建议涵盖WAAP全链路联防、数据全周期保护、动态环境检测升级、攻击链联防以及Agent信任治理推动企业安全防护从传统“识别并拦截恶意Bot”向“评估信任、分级治理”升级。其底层逻辑是通过动态混淆、动态封装、动态令牌、动态指纹识别等技术降低对静态特征的依赖并进一步将流量身份、行为和意图纳入统一的信任治理框架。从行业视角看这种变化背后反映的并不只是某一家安全企业技术路线的调整而是整个网络安全防护逻辑正在发生变化。过去企业安全更多是在解决“攻击能不能进来”而在AI Agent逐渐成为数字世界基础参与者之后企业需要进一步解决“进入之后能做什么”“这个身份是否可信”“行为是否符合业务意图”等问题。结语当机器开始超过人类成为互联网流量的主要组成部分安全的核心也必然从‘识别恶意流量’逐步走向‘治理所有非人类流量的信任关系’。从这个意义上看瑞数信息此次发布的《2026自动化威胁报告》不仅是一份对自动化攻击趋势的年度观察也提供了一个观察AI Agent时代网络安全变化的新视角未来的互联网可能不再只是“人与机器交互”的网络而是一个人类、Bot与Agent共同参与的复杂数字生态。而对于企业而言真正需要提前思考的也许不是如何阻止机器进入互联网而是——当机器越来越像人企业如何重新定义“信任”。原文链接机器流量首次超过人类互联网进入“三体流量时代”-36氪