放眼整个亚太地区，零售企业正加速向智能体电商模式转型，借助自动化能力实现高度个性化的购物体验，降低用户购物车弃购率。与此同时，企业纷纷以更具差异化的客户体验构建竞争优势，也推动聊天机器人在该地区的应用规模快速增长。然而，这也加大了区分合法自动化流量与恶意爬虫、数据抓取、撞库攻击及 API 滥用的难度。
虽然零售业仍是主要攻击对象，但亚太地区旅游和酒店行业面临的暴露风险也高于其他区域，原因在于旅游平台布局分散、数字和移动端普及率高、会员忠诚度体系普及，加上春节、黄金周等区域节假日带来的预订高峰。随着电商业务将支付、会员积分系统、库存管理、物流和预订平台串联起来，API 也正在成为愈发关键的攻击面。在亚太地区，这一问题在旅游行业尤其明显——旅游相关攻击占电商网络攻击总数的 22%，而其中有 25% 的攻击专门针对 API。亚太电商企业同样面临日益严峻的应用层 DDoS 威胁，2025 年第 7 层 DDoS 攻击事件从 2600 亿跃升至 3610 亿，增长 39%。在针对 API 发起的第 7 层 DDoS 攻击中，零售业占 51%，酒店业占 28%，旅游业占 21%。
Akamai 亚太地区及日本安全技术和战略总监 Reuben Koh 表示：“亚太电商正快速迈向自动化与 AI 驱动的新时代，企业纷纷通过生成式 AI 聊天机器人及各类 AI 服务来提升个性化体验、降低用户操作门槛。然而，每一次聊天交互、预订操作、会员系统对接，都会衍生出新的数字暴露面，这些暴露面必须被全面发现、深入理解并及时防护。这一点在亚太尤为关键，因为该地区的旅游和酒店业面临平台碎片化、会员体系高度普及，以及节假日期间流量骤增等多重挑战。企业如今必须建立以风险为导向的防御体系，能够在海量合法自动化流量中精准识别潜藏的恶意行为，同时不额外增加客户的操作难度。”
随着电商企业持续拥抱 AI 与自动化，系统的弹性必须超越安全职能本身，成为一项贯穿业务层面的核心准则。这包括：
● 梳理营收链：持续识别支撑支付、会员积分体系、结算、库存及合作伙伴集成的 API，并了解敏感数据可能在哪些环节暴露。
● 按风险等级治理自动化：摒弃简单的“放行”或“拦截”二元决策，采用基于风险的方法，以区分合法自动化与恶意爬虫程序活动。
● 为流量高峰期做好准备：增强激增容量，增强峰值承载能力，测试 DDoS 响应预案，监控虚假商店页面及凭据泄露风险，并在重大购物和旅游高峰来临前加强网络安全团队与反欺诈团队的协同配合。
Akamai《互联网现状/安全性》报告已迈入第 12 个年头，其数据来源于 Akamai 网络安全防护基础架构所观测到的攻击活动，该基础架构承载着全球相当大比例的 Web 流量。
