Борьба с ботами, которые заходят на сайты, важна по нескольким причинам:
- Защита ресурсов: Боты могут потреблять серверные ресурсы (процессор, память, трафик), замедляя сайт для реальных пользователей или приводя к его недоступности.
- Обеспечение безопасности: Злонамеренные боты используют сайты для взлома, кражи данных, сканирования уязвимостей или проведения DDoS-атак.
- Сохранение аналитики: Боты искажают данные о посещаемости, что затрудняет анализ поведения реальных пользователей и оценку эффективности рекламы.
- Предотвращение мошенничества: Боты могут заниматься кликфродом, спамить формы, разбирать контент, выполнять автоматические заказы или имитировать действия пользователей.
- Защита контента: Парсинг данных ботами может привести к краже интеллектуальной собственности или копированию контента конкурирующими сайтами.
Блокировка и управление ботами позволяют поддерживать производительность сайта, защищать данные и обеспечивать качественный пользовательский опыт.
Содержание
Алгоритмы анализа данных для выявления ботов
Анализ IP, ASN и других данных для выявления ботов может быть реализован с использованием различных подходов и алгоритмов. Вот несколько популярных методов и алгоритмов, которые можно использовать:
1. Правила на основе эвристики
Эвристические правила строятся на основе опыта и известных паттернов поведения ботов:
- Частота запросов: Определение подозрительно высокой частоты запросов с одного IP-адреса.
- Географическая аномалия: Несоответствие местоположения IP ожидаемой аудитории сайта.
- ASN-анализ:
- Некоторые ASN часто используются провайдерами дата-центров (например, AWS, Azure), которые могут быть источниками ботов.
- Сопоставление ASN с известными черными списками.
- Использование общедоступных баз данных IP-репутации (например, Project Honey Pot или AbuseIPDB).
2. Машинное обучение
Использование моделей машинного обучения может значительно улучшить точность анализа:
- Обучение на известных данных:
- Собираются метрики: частота запросов, ASN, страна, время активности, повторяющиеся шаблоны запросов.
- Метки: бот или человек.
- Алгоритмы: деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM), нейронные сети.
- Фичи (признаки):
- ASN, IP, географические данные.
- Поведенческие метрики (время между запросами, структура запросов).
- Технические данные (заголовки HTTP, User-Agent).
- Кластеризация: Используется для обнаружения новых бот-ассоциаций.
- Алгоритмы: DBSCAN, K-Means.
3. Сетевой анализ
Анализ сетевых связей для выявления бот-сетей:
- Корреляция IP и ASN:
- Боты часто используют прокси или VPN из одних и тех же ASN.
- Проверка на повторяющиеся соединения между пользователями, использующими одни и те же сетевые ресурсы.
- Анализ тайминг-запросов:
- Распределение запросов по времени часто выявляет одинаковые шаблоны в рамках ботнетов.
4. Поведенческий анализ
Сравнение поведения посетителей:
- Паттерны кликов: Боты могут кликать на одни и те же элементы страницы с одинаковой скоростью.
- Продолжительность сеанса: У ботов часто короткие или слишком долгие сессии.
- Проверка взаимодействия с JavaScript: Боты часто не взаимодействуют с динамическим контентом или делают это некорректно.
5. Использование внешних сервисов
Интеграция с известными сервисами анализа репутации IP:
- MaxMind GeoIP: Определение местоположения и ASN.
- AbuseIPDB: Проверка репутации IP.
- IPQS, BotScout: Специализированные сервисы для выявления ботов.
6. Анализ аномалий
Методы анализа аномалий могут помочь выявить подозрительное поведение:
- Изменение количества запросов в короткий период времени.
- Поиск статистических выбросов:
- Средняя частота запросов от пользователей и стандартные отклонения.
- Методы:
- Изоляция аномалий (Isolation Forest).
- Подходы на основе автоэнкодеров.
7. Подходы на основе DNS и обратного резолвинга
- Проверка PTR-записи IP (обратный DNS): у большинства ботов PTR не соответствует ожидаемому домену.
- Сравнение DNS-записей IP-адресов с известными паттернами (дата-центры, прокси).
8. Реализация капчи и других проверок
Для верификации подозрительных IP:
- Внедрение Google reCAPTCHA или других решений на основе анализа взаимодействия с пользователем.
- Логирование для последующего анализа.
Примерный алгоритм выявления ботов
- Собираем данные о пользователе:
- IP, ASN, геолокация, HTTP-заголовки, поведенческие данные.
- Применяем фильтрацию:
- Проверка по известным черным спискам.
- Вычисление частоты запросов.
- Анализируем поведение:
- Проверка паттернов и сравнение с нормами.
- Используем машинное обучение:
- Классификация или кластеризация для выявления бот-паттернов.
- Реагируем:
- Добавляем IP в черный список, если вероятность бота высока.
- Устанавливаем ограничения на частоту запросов.
Какие параметры могут относиться к IP а какие к ASN?
Параметры, относящиеся к IP:
- Mobile: Указывает, относится ли IP к мобильному устройству. (Применимо к IP, так как мобильность определяется на уровне устройства.)
- Proxy: Указывает, является ли IP прокси-сервером. (Это характеристика конкретного IP.)
- Hosting: Указывает, используется ли IP для хостинга. (Применимо к IP, так как это связано с размещением серверов.)
- URL: Посещённый URL связан с действиями конкретного IP-адреса.
- HTTP Code: Код HTTP-ответа сервера связан с запросами, и, следовательно, с IP.
- Country: Страна, определённая для IP (по геолокации).
- Region: Регион, определённый для IP (по геолокации).
- User Agent: Указывает информацию о клиенте (браузере/устройстве), связанном с запросами IP.
Параметры, относящиеся к ASN:
- ISP: Указывает интернет-провайдера, который часто совпадает с ASN. (Привязано к автономной системе.)
- Organization: Название организации, которой принадлежит ASN. (Прямо связано с ASN.)
Уточнение:
Country и Region в большинстве случаев определяются для IP, но часто эти данные совпадают для всех IP, принадлежащих одному ASN.
ISP и Organization являются характеристиками ASN, но они могут быть производными от IP, если система определяет ISP на основе IP-адреса.