Nová éra webového provozu: Jak zvládat narůstající autonomní AI agenty

Úvod: Nový normál internetového provozu

Svět webu se vyvíjí závratným tempem. V květnu 2025 zaznamenal jeden poskytovatel bezpečnosti téměř miliardu dotazů, které byly připsány crawlerům identifikovaným společností OpenAI. Ihned po spuštění populárního agenta Operator vzrostl objem těchto požadavků o téměř polovinu během pouhých 48 hodin. Nejde přitom o ojedinělé případy – tato data poukazují na zásadní změnu: autonomní, umělou inteligencí řízení agenti tvoří stále větší a významnější podíl online provozu. Pro týmy zabývající se bezpečností, podvodným chováním a vývojem produktů to znamená potřebu zcela nové strategie.

Vývoj od tradičních crawlerů k autonomním AI agentům

Roboti a crawleři byli vždy nedílnou součástí internetového ekosystému: ať už šlo o vyhledávací roboty, jednoduché scrapery nebo automatizované skripty. Moderní AI agenti však představují novou generaci. Najdeme mezi nimi jak crawlery poháněné velkými jazykovými modely (LLM), které dokážou extrahovat a shrnovat obsah, tak sofistikovanější aplikace samostatně provádějící transakce, kontrolní srovnání cen či simulace zákaznického servisu. Tito agenti jsou vytrvalí, adaptabilní a často zvládnou napodobovat chování skutečných uživatelů, což značně stěžuje jejich odhalení pomocí klasických pravidel.

Mimo-prohlížečový provoz nabývá na síle

Na mnoha sítích dnes více než třetina veškerého provozu přichází ze zdrojů mimo klasické webové prohlížeče – například z API, SDK, mobilních aplikací a autonomních agentů. Oproti tradičním crawlerům většina AI agentů ignoruje pravidla typu robots.txt i jiné zavedené normy, zatímco jiní se úmyslně vydávají za skutečné uživatele a obcházejí jednoduché kontroly. Důsledek? Zastaralé postupy jako reputační seznamy IP adres či statické limity už často nestačí.

Proč nestačí modely na bázi povolení/blokování

Většina tradičních obranných mechanismů využívá binární logiku: povolit, nebo zablokovat. Nejčastěji se jedná o omezení rychlosti, CAPTCHA nebo černé listiny. Takové metody mohou zastavit základní spamovací roboty, avšak inteligentní agenti se rychle přizpůsobí – střídají IP adresy, mění tempo dotazů nebo simulují běžné uživatelské relace. Pokud zablokujete vše, co vypadá podezřele, můžete zároveň zablokovat legitimní využití AI, například LLM-asistované vyhledávání, sumarizaci obsahu nebo API integrace. Přílišná tolerance naopak otevírá dveře k nechtěnému scrappingu, zneužití účtů či únikům dat.

Co znamená zabezpečení zaměřené na záměr?

Zabezpečení orientované na záměr mění základní otázku z "kdo nebo co posílá požadavek?" na "proč je tento požadavek uskutečněn?" Místo pouhého rozlišování mezi člověkem a botem systém hodnotí chování, souvislosti a cíle požadavku. Nepřetržitě analyzuje telemetrická data – vzorce požadavků, signály zařízení, průběh relace i přístup k prostředkům – a na základě toho rozhoduje, zda požadavek povolit, vyzvat k ověření, omezit či zablokovat.

Klíčové schopnosti a produktové funkce

• Průběžné sbírání telemetrie: záznam hlaviček požadavků, časování, objemů a vzorců využití API.
• Modelování chování: profilování běžných uživatelských cest a detekce odchylek typických pro scraping, scalping či pokusy o získání přihlašovacích údajů.
• Inteligence ohledně zařízení a prohlížečů: fingerprinting a ověřování prostředí pro lepší kontextualizaci požadavků.
• Adaptivní politiky: dynamicky nastavitelné prahy a ochranné akce, které reagují na měnící se typy útoků.
• Orchestrace politik a přehledové dashboardy: centrální správa pravidel napříč webem, mobilními aplikacemi a API pro konzistentní vymáhání zásad.
• Klasifikace záměrů pomocí strojového učení: modely schopné rozlišit mezi benigní automatizací a škodlivou činností.

Výhody přístupu založeného na záměru

• Snížení počtu falešných poplachů – legitimní integrace a LLM služby mohou fungovat dál, zatímco škodliví aktéři jsou zadrženi.
• Rychlejší identifikace nových hrozeb – behaviorální analýza odhalí i zcela nové strategie, které by statické seznamy přehlédly.
• Podpora podnikání – autorizované AI případy použití (například sumarizace obsahu či podnikové integrace) lze povolit bez nutnosti plošných blokací.
• Škálovatelná ochrana – politiky se přizpůsobují nárůstům provozu bez nutnosti manuálních zásahů.

Srovnání: systém založený na záměru vs. tradiční obrana

Tradiční opatření se zaměřují na identifikační signály (IP, user agent, cookies). Systémy orientované na záměr kombinují identitu se signály záměru, jako je přístup k určitému obsahu, tempo požadavků či spojitost mezi relacemi. Praktický rozdíl je zřejmý: klasická řešení mají statický, reaktivní charakter, zatímco přístup podle záměru je dynamický, kontextuální a preventivní.

Příklady využití a význam na trhu

Konkrétní situace dobře ukazují důležitost analýzy záměru:

• Maloobchod: při uvedení limitovaných produktů scalper boti opakovaně cílí na nejhodnotnější položky. Analýza záměru odhalí tyto opakující se vzorce a zablokuje automatizaci, aniž by bránila běžným nakupujícím.
• Cestování a pohostinství: automatizovaní agenti provádějící tisíce kontrol cen mohou narušit zátěž i samotné oceňování. Obrana na bázi záměru rozpozná neobvyklé úrovně scrappingu a včas zasáhne dříve, než služby utrpí výpadky.
• Obsah a publikování: LLM crawleři indexující a sumarizující obsah mohou být při správné regulaci prospěšní, ale při porušování podmínek či přetížení systému škodliví. Politiky vnímající záměr umožní vstup ověřeným crawlerům a zamezí činnosti těch nezvaných.
• API a integrace: podniky se spoléhají na externí služby a SDK. Systémy na bázi záměru povolí důvěryhodným konzumentům API provoz, avšak omezí ty neznámé nebo rizikové.

Jak by se měly organizace přizpůsobit: Praktický návod

1) Proveďte novou revizi ne-prohlížečového provozu za účelem zmapování zdrojů a chování. Identifikujte, které API, SDK a agenti komunikují s vašimi systémy. 2) Stanovte jasnou politiku přístupu schválenou produktovými, bezpečnostními i právními týmy: určete, které AI agenty povolíte a za jakých podmínek. 3) Nasazujte opatření vycházející ze záměru, kombinující behaviorální telemetrii, znalost zařízení a modely strojového učení pro hodnocení požadavků v reálném čase. 4) Nahrazujte jednoduchá opatření (globální blacklisty, pevné limity) dynamickými řešeními: progresivní výzvy, cílené omezení a přístup podle rolí pro prověřené agenty. 5) Pravidelně sledujte a optimalizujte, jak se prostředí mění s přibývajícími novými typy agentů a funkcionalitami LLM.

Závěr: Posun od identity směrem k analýze záměru

Budoucnost mitigace botů a zabezpečení API nespočívá v dokonalé detekci automatizace, ale ve schopnosti pochopit důvod každého požadavku a použít tento kontext k chytřejším, obchodně přínosným rozhodnutím. Zabezpečení orientované na záměr organizacím umožňuje chránit tržby, zachovat kvalitní zákaznickou zkušenost a podpořit legitimní AI inovace, zároveň však účinně držet na uzdě zneužívající automatizaci. Ve stále autonomnějším, AI-prolnutém webu může právě otázka "proč" představovat tu nejsilnější obranu.