原文標題：AI Bot Cosplay
Fastly 安全研究團隊於 10 月 13 日公布一波假冒 AI 爬蟲的網路掃描活動。研究指出，在單日觀測期間，超過 600 萬次 HTTP 請求使用模仿 AI Bot 的識別方式，實際目標卻是網站的環境設定檔、Git 中繼資料、認證資訊與其他可能含機密內容的檔案。
研究人員表示，絕大多數請求集中於單一雲端服務商上的同一波活動，攻擊者輪流採用約十多種 AI 爬蟲身分，並對照約 96 個檔案名稱的字典進行探測。這類行為並非一般搜尋引擎或模型訓練資料蒐集，而是利用 AI Bot 名稱作為偽裝，試圖降低網站管理者的警覺。
可能被探測的目標包含常見的 .env 設定檔、Git 目錄與其他可能揭露憑證或程式部署資訊的路徑。對網站管理者而言，僅憑 User-Agent 宣稱來自某個知名 AI 服務，就把流量列為可信任爬蟲，可能造成錯誤的安全判斷。應結合行為特徵、來源驗證與請求路徑辨識異常活動。
Fastly 原文表示已整理可辨識這些假冒流量的 WAF 規則與研究分析。這些觀測數字反映 Fastly 可見的網路樣本，不能直接推算全球所有網站的攻擊總量，也不能把所有 AI Bot 流量都認定為惡意。
網站維運人員仍應避免讓 .env、版本控制目錄與備份檔暴露在公開網頁根目錄，並定期檢查伺服器存取紀錄、WAF 告警及可能遭外洩的憑證。
發生了什麼事
Fastly 偵測到逾 600 萬次假冒 AI Bot 的檔案探測請求，目標涉及 .env 與 Git 等敏感路徑。
為什麼重要
攻擊者可利用熱門 AI 爬蟲身分掩飾自動化掃描，讓僅靠 User-Agent 分類流量的防護規則失效。
影響哪些人
網站管理者、資安工程師、CDN/WAF 使用者及需要保護原始碼與環境設定的 DevOps 團隊。
已確認與未確認
觀測量與活動特徵來自 Fastly 研究樣本；實際成功外洩案例、攻擊者身分與全球總量未在可核實資料中確定。
