Il traffico internet è dominato dai bot: l'entropia informativa e la governance degli asset

Il panorama del traffico internet ha subito una trasformazione radicale e inaspettata. Per la prima volta nella storia, i sistemi automatizzati, inclusi bot e intelligenze artificiali (IA), hanno superato il traffico generato dagli esseri umani.

Dati recenti da Cloudflare, leader globale nella sicurezza e performance web, indicano che circa il 57,4% delle richieste HTTP ai siti web proviene ora da agenti artificiali, mentre il traffico umano si attesta al 42,6%. Questo sorpasso, avvenuto più rapidamente di quanto previsto dagli esperti, segna un punto di svolta nell'ecosistema digitale, sollevando interrogativi cruciali sulla natura e l'affidabilità delle interazioni online.

L'accelerazione di questo fenomeno è intrinsecamente legata al boom degli "agenti IA" e dei chatbot di nuova generazione. Questi sistemi avanzati sono progettati per eseguire compiti complessi con un'efficienza e una scala precedentemente inimmaginabili.

Possono condurre ricerche approfondite, confrontare dati su migliaia di pagine web e raccogliere informazioni in modo autonomo, superando di gran lunga le capacità di un utente umano. Mentre un essere umano potrebbe visitare in media cinque siti prima di completare un acquisto, un chatbot IA può analizzare migliaia di pagine in tempi estremamente ridotti, alterando radicalmente le dinamiche di interazione utente-contenuto.

Questa ondata di automazione genera una significativa frammentazione del traffico web, rendendo sempre più arduo distinguere tra l'attività umana legittima e quella artificiale. I bot basati su IA sono diventati estremamente abili nel mimare il comportamento umano, adottando pattern di navigazione, tempi di risposta e persino errori tipici degli utenti reali.

Questa sofisticazione rende il loro rilevamento e la loro mitigazione una sfida molto più complessa rispetto ai bot tradizionali, che spesso seguivano script prevedibili. La capacità di questi agenti di operare su vasta scala e con un alto grado di realismo complica ulteriormente il panorama digitale.

La conseguenza più insidiosa di questa crescente prevalenza di traffico artificiale è la creazione di una vera e propria "entropia informativa". In termini semplici, l'affidabilità e la qualità dei dati relativi al traffico vengono compromesse.

Le analisi che si basano su queste metriche diventano inaffidabili, portando a decisioni strategiche errate per le aziende. Comprendere il vero interesse del pubblico, misurare l'efficacia delle campagne di marketing o valutare le performance di un sito web diventa un'impresa ardua quando una porzione così ampia del traffico è generata da entità non umane, con intenti potenzialmente diversi da quelli degli utenti reali.

Il traffico automatizzato non è un monolite; si articola in diverse categorie, ognuna con implicazioni distinte. Da un lato, esistono i "bot utili", come i crawler dei motori di ricerca (es.

Googlebot) che indicizzano i contenuti per renderli accessibili agli utenti, i bot di monitoraggio delle performance e altri sistemi che supportano il funzionamento e la visibilità dei siti web. Dall'altro lato, una porzione significativa del traffico bot è classificata come "dannosa" o "bad bots".

Questi agenti sono impiegati per una vasta gamma di attività illecite, che spaziano dal web scraping aggressivo (raccolta automatica di dati) alle frodi pubblicitarie, dagli attacchi Distributed Denial of Service (DDoS) mirati a rendere un sito irraggiungibile, fino all'acquisizione di account (credential stuffing) e allo sfruttamento di vulnerabilità nelle API.

Il "2024 Imperva Bad Bot Report" di Thales Group getta luce sulla gravità del problema, evidenziando che quasi la metà (49,6%) di tutto il traffico internet nel 2023 proveniva da bot, con una crescita preoccupante del traffico generato specificamente da "bad bots" fino al 32%. Ciò che rende questa tendenza particolarmente allarmante è l'impiego crescente dell'intelligenza artificiale per potenziare questi bot.

Gli attacchi condotti da bot basati sull'IA sono aumentati di ben 12,5 volte, dimostrando una capacità senza precedenti di eludere le difese tradizionali e di orchestrare attacchi più sofisticati e mirati. Questa evoluzione richiede un ripensamento radicale delle strategie di sicurezza informatica.

Le ripercussioni dell'incremento del traffico automatizzato si manifestano in molteplici ambiti, impattando direttamente le operazioni e la redditività delle aziende. Innanzitutto, la distorsione delle analisi di traffico è una delle conseguenze più immediate: i dati di analytics vengono inquinati, rendendo inaffidabili le misurazioni dell'interesse reale del pubblico e delle performance delle campagne di marketing.

Questo porta a uno spreco di budget pubblicitari, poiché le interazioni non umane possono generare clic e visualizzazioni che non si traducono in opportunità di business reali. Inoltre, gli stock degli e-commerce possono essere falsati da acquisti automatizzati, creando discrepanze tra disponibilità effettiva e visibilità.

Infine, la crescente sofisticazione dei bot IA aggrava i rischi per la sicurezza, rendendo più difficile la protezione di siti web, API e applicazioni da attacchi automatizzati e frodi, poiché la linea di separazione tra attività legittime e attività nocive diventa sempre più sfumata.

Per contrastare efficacemente le minacce poste dall'aumento del traffico automatizzato, le organizzazioni devono adottare un approccio proattivo e investire in strumenti avanzati di gestione dei bot e sicurezza delle API. Non è sufficiente affidarsi a singole soluzioni; è necessario un approccio stratificato alla difesa.

Questo include l'implementazione di Web Application Firewall (WAF) robusti, il tracciamento server-side per recuperare dati di traffico più accurati e meno suscettibili alla manipolazione lato client, e l'analisi comportamentale per distinguere in modo più efficace tra il comportamento umano e quello dei bot. L'uso del Machine Learning è fondamentale per identificare minacce nuove ed emergenti che sfuggono ai metodi di rilevamento tradizionali, permettendo una risposta più rapida ed efficace.

In questo scenario complesso, dove la distinzione tra traffico umano e artificiale si fa sempre più labile e l'entropia informativa minaccia l'integrità dei dati, emerge la necessità di soluzioni robuste per la governance degli asset informativi. Akendor si propone come uno strumento fondamentale per garantire che i contenuti digitali siano distribuiti, gestiti e fruiti in modo controllato e sicuro. Indipendentemente dalla natura del traffico – umano o automatizzato – Akendor assicura che solo le entità autorizzate possano accedere e interagire con le informazioni critiche.

Questo controllo centralizzato è essenziale per mantenere l'integrità dei dati, prevenire accessi non autorizzati e assicurare che le informazioni raggiungano il loro pubblico designato, mitigando i rischi derivanti dalla proliferazione di bot e IA.