Поскольку мошеннические атаки становятся все более изощренными и разрушительными, обнаружение ботов становится постоянной проблемой для глобального бизнеса.

Проще говоря, обнаружение ботов означает идентификацию и отличие реальных людей от пользователей, не являющихся людьми. Не все боты плохие, но если их использовать с неверными намерениями, они могут нанести непоправимый ущерб. Их часто выбирают мошенники, которые хотят участвовать в вредоносных действиях, таких как захват учетных записей. Вредоносные боты также могут дорого стоить бизнесу, например, мошенничество с оплатой за клик (PPC), которое может исказить маркетинговую и рекламную аналитику и истощить бюджеты.

Целью компании при обнаружении ботов должно быть предотвращение участия вредоносных ботов в таких действиях, как рассылка спама, взлом и сбор личных данных, которые могут нарушить их повседневную работу и в конечном итоге стоить компании (и клиентам) больших денег. .

Как обнаружить мошенничество

К распространенным методам обнаружения ботов относятся:

• IP-анализ: Проверяет IP-адрес входящего трафика для выявления подозрительных шаблонов или известных вредоносных источников. Он может помечать несколько запросов с одного и того же IP-адреса или запросы с IP-адресов, подключенных к VPN или прокси-серверам, которые часто используются ботами.
• CAPTCHA: предлагает задачи, которые будут простыми для людей, но сложными для роботов, например, распознавание искаженного текста или выбор определенных изображений. Это помогает убедиться, что пользователь является человеком.
• Удаление отпечатков пальцев устройства: Собирает различные атрибуты устройства пользователя (например, тип браузера, разрешение экрана и установленные шрифты) для создания уникального отпечаток пальца. Он может обнаружить, когда на одном устройстве создается несколько учетных записей (обычная тактика ботов).
• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Эти системы анализируют большие наборы данных для выявления закономерностей, указывающих на поведение ботов. Со временем они могут адаптироваться к новой тактике ботов, повышая точность обнаружения.
• Поведенческая биометрия: Отслеживает действия пользователя, такие как движения мыши, шаблоны ввода или жесты на сенсорном экране. Боты часто имеют модели поведения, отличные от людей, которые может обнаружить этот инструмент.

Главное это обнаруживать и анализировать модели поведения клиентов и данные для определения действий, уникальных для роботов.

Например, ботов можно запрограммировать так, чтобы они нажимали на ссылки или заполняли формы определенным образом или с определенной скоростью. Эти боты также могут пытаться получить доступ к одной и той же странице несколько раз в течение короткого периода времени с разных IP-адресов. Используя шаблоны данных в качестве индикаторов, ваш бизнес сможет быстро обнаружить подозрительную активность, пока не стало слишком поздно.

Почему хакеры становятся все более изощренными?

С годами компаниям становится все труднее обнаруживать хакерские атаки в режиме реального времени.

Масла в огонь подлили технологические достижения, вызванные искусственным интеллектом, обработкой естественного языка (НЛП) и другими методами. Эти передовые системы все чаще способны уклоняться от обнаружения и выдавать себя за людей. Страшно, не так ли?

Удаление Рынок Бытия Ранее в этом году было показано, как боты и преступники, которые их используют, стали организованными в больших масштабах, затрагивая миллионы людей по всему миру.

Разработка стратегии обнаружения ботов

Правда в том, что мошенничество – это большой бизнес. Мошенничество только в прошлом году обходится потребителям в 8,8 миллиарда долларов. и является растет проблема.

Сложная стратегия обнаружения ботов должна включать модели обнаружения ботов, которые являются гибкими и не обременены предписывающими, ограниченными методами сбора данных, такими как тегирование. Например, сбор данных с использованием тегов, вероятно, можно сократить до нескольких минут, если имеется хорошая система. Альтернативой маркировке является решение, захватывает все – тот, который контекстуализирует и активирует данные за миллисекунды, что приводит к увеличению конверсий и более полным наборам данных.

Кроме того, при разработке собственного стратегия обнаружения ботоввам следует подумать о том, как модели машинного обучения и искусственного интеллекта могут помочь выявить плохих ботов до того, как они атакуют. Эти типы моделей помогают отслеживать поведение и выявлять закономерности.

Заключение

Компании, которые могут обнаружить вредоносных ботов до того, как они смогут нанести ущерб, могут быть лучше подготовлены к обеспечению бесперебойного обслуживания клиентов. Стратегии, основанные на данных, основанные на полных наборах данных, добавляют дополнительный уровень защиты, чтобы дать организациям большую гарантию для своих клиентов от вредных последствий мошеннических действий. Организации должны продолжать преодолевать все более интеллектуальные и сложные роботы с помощью стратегий и партнеров, которые сочетают непрерывный мониторинг с инициативами и обновлениями искусственного интеллекта и машинного обучения.