ИИ-агенты против антиботов: что в этой битве делать человеку

Привет, Хабр! Ещё буквально вчера взаимодействие с генеративным ИИ сводилось к диалогу: пользователь задавал вопрос и получал ответ. Но теперь ИИ-агенты доходят до десятой страницы поисковика самостоятельно, да еще и с сайтами работают: ищут товары, сравнивают предложения и даже могут оформлять заказы. Прогресс? Конечно! Вот только этот прогресс может выйти боком владельцам сайтов: система защиты может принять ИИ-агента за обычного бота и заблокировать его. Об этом как раз недавно писали в эксклюзиве РБК — давайте разбираться.

«Как антиботы убивают клиентов»

Обнаружив признаки активности бота, система защиты блокирует запрос или требует пройти капчу. Сценарий классический, но новые времена диктуют новые правила. 

В РБК приводят такой пример: пользователь поручил ИИ-агенту сравнить предложения десяти компаний. Восемь сайтов отдали необходимую информацию, а два – потребовали пройти капчу. Агент просто исключит их из сравнения и представит пользователю результаты остальных. Конкретно в этом примере для двух компаний защита сработала по предусмотренному сценарию: обнаружила автоматизированный запрос и не пустила его на сайт. Но вместе с ботом оказался заблокирован и потенциальный клиент.

Или вот пример по отпускной тематике. Агент сравнивает несколько отелей на новогодние праздники: цену, условия бесплатной отмены, завтрак, расстояние до центра. Он быстро открывает страницы номеров и проверяет доступность на разные даты. Антибот отеля принимает это за мониторинг цен и блокирует сессию. Отель с лучшими условиями может просто не появиться в сравнении, хотя именно он мог бы подойти пользователю.

Разово сегодня, но массово завтра

Пока для использования ИИ-агентов требуются некоторые технические навыки, недоступные основной массе «уверенных пользователей ПК», поэтому доля такого поискового трафика невелика. Но ситуация скоро изменится, не сомневайтесь! 

По прогнозам Data Insight, к 2030-2032 годам ИИ-агенты могут управлять 7%-11% продаж российского eCommerce — это 2-3 трлн рублей. Куда ближе к нам другие цифры — 2%-4% и 400–850 млрд рублей к 2028–2029 годам.

2026 год исследователи описывают как раннюю, во многом ещё экспериментальную стадию: трафик из ИИ-систем начал заметно расти в 2025 году, но заказы через него у среднего ритейлера – единичные случаи. Практика ранних пользователей сосредоточена в основном на этапе выбора товара — до оформления заказа и тем более оплаты дело доходит редко. Однако крупнейшие разработчики ИИ и браузеров уже развивают функции, позволяющие ИИ выполнять различные действия в интернете. И если такие возможности станут стандартной функцией браузеров будущего, объем трафика от ИИ-агентов может вырасти очень быстро.

Неважно, кто пришёл, — важно, зачем

Раньше всё было проще: на сайт приходил либо человек, либо бот, и задача защиты сводилась к тому, чтобы их различать. С появлением ИИ-агентов граница размылась. Агент открывает страницы в браузере, действует по заданию человека и ведёт себя совсем не так, как привычный скрейпер. Поэтому компаниям, которые не хотят терять клиентов, стоит пересмотреть сам подход к оценке трафика: надо оценивать действия посетителя и его сценарий.

Классический бот и ИИ-агент

РБК приводит наглядный пример: поиск вариантов перелёта из Москвы в Екатеринбург на ближайшие месяцы — типичная задача потенциального клиента. А выгрузка всех рейсов между всеми аэропортами страны за длительный период — уже массовый сбор данных. В этом случае не принципиально, выполняет задачу бот или ИИ-агент: решающее значение имеет масштаб активности.

На что смотреть

Полностью автоматической системы, которая безошибочно отличала бы полезную активность от вредной, не существует. Любая защита — это компромисс: чем жёстче блокировки, тем выше вероятность случайно отрезать настоящих пользователей; чем мягче правила, тем больше нежелательной автоматизации остаётся незамеченной.

Чтобы понять, чем занят посетитель и зачем он пришел, нужен поведенческий анализ. Оцениваются:

• последовательность действий в сессии;

• скорость запросов;

• объём собираемых данных.

Здесь важнее не пропустить действие, которое действительно несёт угрозу, а не просто блокировать посетителя лишь за то, что он не человек.

Дополнительным инструментом может стать стандарт WebBotAuth: он помогает подтвердить происхождение агента, но не гарантирует добрых намерений человека, который этим агентом пользуется.

Как пересмотреть подход к защите

Прежде чем что-то менять в правилах, стоит выяснить, как защита ведёт себя на практике. Самый прямой способ: прогнать через сайт автоматизированного помощника с обычной клиентской задачей, например «найди товар, сравни цену и условия» — и посмотреть, что произойдёт. Если срабатывает капча, показывается заглушка или сессия обрывается, значит, часть реальных покупателей, которые приходят через ИИ-ассистентов, вы теряете. Причём незаметно, в аналитике это не отразится. 

Скорее всего, ИИ-агент будет использовать эти разделы:

• каталоги и фильтры;

• поиск;

• страницы сравнения предложений;

• цены и условия покупки.

В дальнейшем уже можно что-то менять, чтобы пропускать агентов, но банить ботов. И решение тут, как всегда, в комплексном smart-подходе к безопасности.

«Что сейчас можно посоветовать бизнесу — так это эшелонированную защиту внешнего периметра (WAF/NGFW/Anti-DDoS) и внутреннего периметра плюс мониторинг SIEM. В любом случае, к защите от подобного рода атак нужно подходить комплексно, единой “таблетки от всего” нет», – дополнил Дмитрий Прохоренко, руководитель ИБ-департамента OXYGEN.

А как ваши системы защиты реагируют на автоматизированный трафик? Сталкивались ли с ситуацией, когда антибот блокировал легитимных пользователей? Поделитесь опытом в комментариях!

Кстати, в нашем TG-канале OXYGEN — самые свежие новости про ЦОД, облака и индустрию IT в целом.