Dashboards de Análise de Tráfego de IA para o AWS WAF: o que você precisa saber

O crescimento do tráfego de IA e o desafio de entendê-lo

Se você opera aplicações web na AWS, já deve ter percebido que o tráfego que chega aos seus endpoints não é mais majoritariamente humano. Agentes de IA, crawlers de pesquisa, bots de coleta de dados para treinamento de modelos — tudo isso passou a representar, segundo a própria AWS, entre 30% e 60% do tráfego total de muitas organizações. E esse número só tende a crescer.

O problema é que as ferramentas tradicionais de gerenciamento de bots não foram projetadas para lidar com as nuances do tráfego gerado por IA. Saber que “existe tráfego automatizado” não é suficiente. As equipes precisam responder perguntas muito mais específicas: quais organizações de IA estão acessando meu conteúdo? Com qual intenção? Quais endpoints são os mais visados? O padrão mudou nas últimas semanas? E, principalmente: como transformar essa visibilidade em decisões de negócio concretas?

Foi para endereçar exatamente esse gap que a AWS anunciou os dashboards de Análise de Tráfego de IA para o AWS WAF.

O que são os dashboards de Análise de Tráfego de IA

O novo recurso está disponível diretamente no console do AWS WAF, dentro dos pacotes de proteção — também conhecidos como Listas de Controle de Acesso Web (web ACLs). Ele oferece visibilidade especializada sobre a atividade de bots e agentes de IA que interagem com suas aplicações.

Com esse lançamento, o AWS WAF Bot Control expande sua cobertura de detecção para rastrear mais de 650 bots e agentes únicos, tornando-se um dos catálogos de detecção de bots de IA mais abrangentes disponíveis no mercado — e com previsão de crescimento contínuo para acompanhar o ritmo das mudanças do setor.

Os dashboards vão além das métricas tradicionais de segurança. O foco aqui é entregar insights específicos para tráfego de IA, ajudando equipes a entender e gerenciar esse segmento crítico de forma estratégica.

Principais capacidades do dashboard

Identificação e verificação de bots

O dashboard exibe quais bots de IA estão acessando suas aplicações, incluindo o nome do bot, a organização responsável e o status de verificação. Isso permite distinguir rapidamente entre agentes legítimos de organizações conhecidas e atividades potencialmente suspeitas.

Classificação por intenção

Além de identificar o bot, o recurso categoriza o padrão de comportamento por intenção — se o agente está realizando crawling para indexação em mecanismos de busca, conduzindo pesquisas, coletando dados para treinamento de modelos ou executando outras atividades. Essa classificação é fundamental para alinhar as políticas de acesso com os objetivos de negócio.

Análise de padrões de acesso

É possível identificar quais URLs e endpoints são mais frequentemente acessados por agentes de IA. Essa visibilidade ajuda a entender quais conteúdos têm mais valor para as organizações de IA e a otimizar a infraestrutura de acordo com essa demanda.

Tendências temporais e análise histórica

O dashboard permite acompanhar padrões de atividade de bots por hora do dia e analisar tendências históricas dos últimos 14 dias. Com isso, é possível detectar anomalias, entender os períodos de pico e identificar padrões emergentes no tráfego de IA.

Detalhamento por organização

O volume de tráfego é segmentado por organização proprietária do bot, oferecendo visibilidade clara sobre quais empresas de IA estão acessando seu conteúdo e em qual escala.

Como funciona na prática

Os dashboards de Análise de Tráfego de IA se integram ao AWS WAF Bot Control para bots comuns, utilizando o mesmo mecanismo de avaliação de tráfego já existente. As visualizações são baseadas em resumos em tempo quase real, gerados a partir de métricas do Amazon CloudWatch coletadas enquanto o AWS WAF avalia o tráfego web.

Para acessar o dashboard, o caminho é simples:

• Acesse seu pacote de proteção (web ACL) no Console de Gerenciamento da AWS, na seção do AWS WAF.
• Selecione a aba AI Traffic Analysis.
• Aplique filtros por organização de bot, tipo de intenção ou status de verificação, conforme necessário.
• Analise as visualizações completas sobre identidade dos bots, classificação de intenção, padrões de acesso e tendências temporais.

O dashboard é populado automaticamente assim que o pacote de proteção começa a receber tráfego de bots de IA — sem necessidade de configuração adicional.

Da visibilidade à ação

Ter os dados é apenas o primeiro passo. O que torna esse recurso relevante é a capacidade de transformar a visibilidade em decisões concretas. Com os insights do dashboard, as equipes conseguem:

• Tomar decisões de acesso embasadas: entender a intenção do bot antes de implementar regras de permissão ou bloqueio.
• Otimizar investimento em infraestrutura: identificar endpoints de alto tráfego e planejar capacidade de forma mais eficiente — avaliando se os custos de infraestrutura estão gerando valor de negócio ou sendo consumidos sem contrapartida.
• Implementar estratégias de acesso em camadas: servir conteúdo ou precificação diferenciados com base na verificação e intenção do agente de IA.
• Detectar anomalias e padrões emergentes: identificar comportamentos incomuns que possam indicar ameaças ou oportunidades.
• Apoiar estratégia entre times: fornecer dados concretos para equipes de segurança, produto e negócios tomarem decisões sobre políticas de acesso e monetização de tráfego de IA.
• Personalizar observabilidade: as métricas de análise de tráfego de IA são emitidas como métricas do CloudWatch, permitindo que as organizações construam alertas proativos ou ações de negócio como ajustes de rate limit.

Monetização de tráfego de IA na borda

Para quem quer ir além da visibilidade e explorar modelos de monetização, a AWS disponibilizou uma arquitetura de referência que combina o Bot Control do WAF com controle de tráfego e monetização de conteúdo usando o protocolo de pagamento x402. O projeto sample-x402-content-monetization-with-cloudfront-and-waf no GitHub demonstra como classificar tráfego de bots de IA, aplicar políticas de precificação por caminho e processar pagamentos na borda usando o Amazon CloudFront e o Lambda@Edge — sem alterações nas origens existentes.

Vale ressaltar que esse projeto do AWS Samples é um exemplo educativo, não um produto com suporte oficial. Qualquer aplicação que o utilize deve ser devidamente testada, protegida e otimizada conforme os padrões de segurança da organização antes de ir para produção. Além disso, o deploy provisiona recursos que geram cobranças adicionais na AWS.

Acesso programático via API

Além do dashboard no console, a AWS disponibilizou acesso programático aos dados de tráfego de bots de IA por meio da ação GetTopPathStatisticsByTraffic, disponível na API do AWS WAF, nos SDKs da AWS e na Interface de Linha de Comando (CLI) da AWS.

Essa ação retorna os principais caminhos de URI por volume de tráfego de bots para uma web ACL e janela de tempo específicas. Cada caminho na resposta inclui contagens de requisições, percentuais de tráfego e os principais bots que o acessaram. É possível filtrar por categoria de bot (por exemplo, ai), organização ou nome específico do bot, além de usar um prefixo de caminho URI para detalhar áreas específicas da aplicação.

O exemplo abaixo, usando a CLI da AWS, mostra como consultar os principais caminhos acessados por bots de IA para uma web ACL específica:

aws wafv2 get-top-path-statistics-by-traffic \
  --web-acl-arn "arn:aws:wafv2:us-east-1:123456789012:global/webacl/ExampleWebACL/a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111" \
  --scope "CLOUDFRONT" \
  --time-window StartTime=2026-02-25T00:00:00Z,EndTime=2026-02-26T00:00:00Z \
  --bot-category "ai" \
  --uri-path-prefix "/api/" \
  --limit 5 \
  --number-of-top-traffic-bots-per-path 3

Um exemplo de resposta:

{
  "TopPathStatistics": [
    {
      "Path": "/api/v1/products",
      "RequestCount": 145320,
      "TrafficPercentage": 32.4,
      "TopBots": [
        {
          "BotName": "ExampleBotA",
          "Organization": "ExampleOrgA",
          "RequestCount": 98210
        },
        {
          "BotName": "ExampleBotB",
          "Organization": "ExampleOrgB",
          "RequestCount": 47110
        },
        {
          "BotName": "ExampleBotC",
          "Organization": "ExampleOrgC",
          "RequestCount": 0
        }
      ]
    },
    {
      "Path": "/api/v2/search",
      "RequestCount": 87650,
      "TrafficPercentage": 19.5,
      "TopBots": [
        {
          "BotName": "ExampleBotA",
          "Organization": "ExampleOrgA",
          "RequestCount": 52300
        },
        {
          "BotName": "ExampleBotC",
          "Organization": "ExampleOrgC",
          "RequestCount": 35350
        },
        {
          "BotName": "ExampleBotB",
          "Organization": "ExampleOrgB",
          "RequestCount": 0
        }
      ]
    }
  ],
  "TimeWindow": {
    "StartTime": "2026-02-25T00:00:00Z",
    "EndTime": "2026-02-26T00:00:00Z"
  }
}

O acesso programático abre uma série de possibilidades:

• Construir dashboards personalizados ou integrar os dados de tráfego de IA a plataformas de observabilidade existentes.
• Automatizar alertas quando caminhos específicos apresentarem picos incomuns de tráfego de bots.
• Alimentar pipelines de inteligência de negócios para decisões de monetização de conteúdo.
• Investigar e depurar atividade de bots de IA em janelas de tempo específicas para identificar a causa raiz de anomalias ou incidentes.

Para informações detalhadas de uso, consulte a referência da API GetTopPathStatisticsByTraffic e a referência do comando AWS CLI. Essa API complementa naturalmente a abordagem via métricas do CloudWatch, oferecendo tanto fluxos de métricas em tempo real quanto análises de caminhos sob demanda para um gerenciamento completo do tráfego de IA.

Disponibilidade e preços

Para clientes nos planos de preço fixo do CloudFront, o dashboard de Análise de Tráfego de IA está incluído em todos os planos pagos. Saiba mais sobre essa modalidade no post de lançamento do blog.

Para clientes do AWS WAF que não estão inscritos nos planos de preço fixo, o dashboard de análise de tráfego de IA está disponível sem custo adicional. Consulte a página de preços do AWS WAF para mais detalhes.

Como começar

Para equipes que já utilizam o AWS WAF, o ponto de partida é simples: acesse o console do AWS WAF, navegue até sua web ACL e procure a aba de Análise de Tráfego de IA. O dashboard começa a exibir dados automaticamente assim que tráfego de bots de IA é detectado.

Para aprofundar o conhecimento sobre o AWS WAF Bot Control e os dashboards de Análise de Tráfego de IA, a AWS disponibiliza o Guia do Desenvolvedor do AWS WAF como referência completa.

À medida que os agentes de IA continuam crescendo como parcela do tráfego web total, ter as ferramentas certas de visibilidade deixa de ser um diferencial e passa a ser um requisito — tanto para a segurança quanto para o sucesso do negócio.

Fonte

Introducing AI traffic analysis dashboards for AWS WAF (https://aws.amazon.com/blogs/security/introducing-ai-traffic-analysis-dashboards-for-aws-waf/)