Бот детектед что это
Что такое боты – определение и описание
Боты. Определение и описание
«Бот» (сокращение от «робот») – это программа, выполняющая автоматические заранее настроенные повторяющиеся задачи. Боты обычно имитируют поведение пользователя или заменяют его. Боты являются автоматизированными, потому они работают намного быстрее, чем пользователи. Они выполняют полезные функции, например, обслуживание клиентов или индексация поисковых систем. Однако боты также могут являться вредоносными программами, используемыми для получения полного контроля над компьютером.
Интернет-боты также могут называться пауками, поисковыми роботами или веб-ботами.
Что такое компьютерные и интернет-боты?
Компьютерные и интернет-боты по сути являются цифровыми инструментами и, как любой инструмент, могут использоваться как во благо, так и во вред.
«Хорошие» боты выполняют полезные задачи, а «плохие» или вредоносные боты могут использоваться для взлома, рассылки спама, шпионажа, прерывания и взлома веб-сайтов любого размера. По оценкам, в настоящее время до половины всего интернет-трафика приходится на компьютерных ботов, выполняющих определенные задачи, такие как автоматизация обслуживания клиентов, имитация человеческого общения в социальных сетях, помощь компаниям в поиске контента в Интернете и в поисковой оптимизации.
Компании и частные лица используют ботов для замены повторяющихся задач, которые в противном случае пришлось бы выполнять людям. Задачи, выполняемые ботами, обычно просты и выполняются гораздо быстрее, чем если бы их делал человек. Однако не все выполняемые ботами задачи безопасны. Иногда ботов используют для преступных действий, таких как кража данных, мошенничество и DDoS-атаки.
Вредоносные боты и опасности со стороны интернет-ботов
Вредоносные и интернет-боты могут быть запрограммированы на взлом учетных записей пользователей, поиск контактной информации в интернете, рассылку спама и выполнение других вредоносных действий.
Для проведения таких атак и сокрытия источника атак злоумышленники могут распространять вредоносные боты через ботнет. Ботнет – это несколько подключенных к интернету устройств, на каждом из которых работает один или несколько ботов, часто без ведома владельцев устройств. Каждое устройство имеет собственный IP-адрес, и трафик ботнета поступает с множества IP-адресов. Это затрудняет выявление и блокировку источника вредоносного трафика со стороны ботов. Часто ботнеты растут сами по себе, рассылая с зараженных устройств спам-сообщения, заражающие другие устройства.
Один из наиболее распространенных способов заражения компьютеров ботами – это загрузки. Вредоносные программы доставляются в виде файла загрузки через социальные сети или сообщения электронной почты, в которых рекомендуется перейти по ссылке. Ссылка часто представляет собой изображение или видео, содержащее вирусы и другие вредоносные программы. Компьютер, зараженный вредоносной программой, может стать частью ботнета.
Бот также может отображать предупреждение о том, что компьютер заразится вирусом, если не перейти по соответствующей ссылке, однако именно при переходе по ссылке компьютер заражается вирусом.
Вредоносные боты являются проблемой как для организаций, так и для клиентов. Опасности клиентов включают потенциальную возможность кражи данных и личной информации, перехват нажатий клавиш клавиатуры при вводе конфиденциальной информации, такой как пароли, банковские реквизиты и адреса, а также фишинг.
Вредоносные боты легко могут оставаться незамеченными. Они легко скрываются на компьютере и часто их имена файлов и процессов аналогичны или идентичны именам стандартных системных файлов и процессов.
Примеры вредоносных ботов:
Спам-боты
Спам-боты могут собирать адреса электронной почты со страниц контактов или гостевых книг. Кроме того, они могут размещать рекламный контент на форумах или в разделах комментариев, чтобы привлечь трафик на определенные сайты.
Вредоносные чат-боты
Веб-сайты и приложения служб знакомств – любимое место вредоносных чат-ботов. Эти чат-боты выдают себя за живых людей, подражая реальному человеческому общению. Часто их жертвами становятся пользователи, не осознавшие, что общаются с вредоносными программами, целью которых является получение личной информации, включая номера кредитных карт.
Боты для обмена файлами
Эти боты получают от пользователя запрос (например, популярный фильм или музыкальный альбом) и в ответ сообщают, что у них есть доступный для загрузки файл и предоставляют ссылку. Пользователь переходит по ссылке, загружает и открывает ее, и неосознанно заражает свой компьютер.
Заполнение учетных данных
Такие боты вводят известные имена пользователей и пароли (обычно получаемые в результате утечки данных) на страницы входа для несанкционированного доступа к учетным записям пользователей.
DoS и DDoS-боты
Здесь избыточный трафик со стороны ботов используется специально для создания чрезмерной нагрузки на ресурсы сервера и остановки работы сервисов.
Атаки на интернет-магазины
Эти атаки нацелены на интернет-магазины; их цель – отображение товаров как отсутствующих в наличии. При атаках этого типа вредоносные боты получают доступ к корзине покупок, выбирают товары в интернет-магазине и добавляют их в корзину, не завершая покупку. В результате, когда реальный пользователь хочет купить товар, отображается сообщение о том, что товара нет в наличии, хотя фактически товар доступен.
Поиск уязвимостей
Боты этого типа проверяют миллионы сайтов на наличие уязвимостей и сообщают об обнаруженных уязвимостях. В отличие от «честных» ботов, которые информируют владельца веб-сайта, вредоносные боты сообщают об обнаруженных уязвимостях своему разработчику, который затем продает ее или использует для взлома.
Боты для накручивания кликов
Эти боты создают огромное количество вредоносного трафика, специально нацеленного на платную рекламу с целью мошенничества. Этот мошеннический трафик перехода по платным рекламным объявлениям ежегодно обходится рекламодателям в миллиарды долларов, поскольку часто замаскирован под легальный трафик. Такие действия ботов могут стоить рекламодателям значительную часть их рекламного бюджета, если не используется надежное программное обеспечение для обнаружения ботов.
Мониторинг трафика
Эти боты используются для перегрузки почтовых серверов и для крупномасштабных краж данных.
Зачем злоумышленники используют ботов?
1. Для кражи финансовых и персональных данных
Злоумышленники могут использовать ботнеты для рассылки фишинговых сообщений и для других видов мошенничества, чтобы обманным путем получить деньги пользователей. Они также могут собирать информацию с зараженных ботами машин и использовать ее для кражи личных данных, получения займов на имя пользователя или оплаты покупок от его имени.
2. Для атак на легальные веб-сервисы
Злоумышленники могут использовать ботнеты для DoS и DDoS-атак, направляющих на легальный сервис или сеть огромный объем трафика. Такой объем трафика может существенно замедлить работу веб-сервиса или сети компании или создать на них избыточную нагрузку, что приведет к остановке их работы.
3. Для вымогательства денег
Злоумышленники получают доход от DoS-атак за счет вымогательства (например, требование от владельцев сайта платы за то, чтобы сайт не был отключен) или платежей со стороны групп, заинтересованных в нанесении ущерба компании или сети. Такие группы включают «хактивистов» — хакеры с определенными политическими взглядами, а также иностранные военные и разведывательные организации.
4. Для получения денег на системах зомби и ботнетах
Киберпреступники также могут сдавать ботнеты в аренду другим злоумышленникам для рассылки спама, мошенничества, фишинга, кражи личных данных и атак на легальные веб-сайты и сети.
Типы ботов
Что делают боты, не являющиеся вредоносными? Есть много разных видов ботов:
Чат-боты
Боты, имитирующие человеческий разговор, отвечают запрограммированными ответами на определенные фразы.
Социальные боты
Боты, работающие в социальных сетях, используются для автоматического написания сообщений, отстаивания идей, выступают в качестве подписчиков пользователей и как фиктивные учетные записи для получения подписчиков. По мере усложнения алгоритмов работы социальных сетей, социальным ботам становится все труднее создавать фиктивные учетные записи. Социальных ботов сложно выявить, поскольку они могут вести себя как реальные пользователи.
Боты для совершения покупок
Боты, осуществляющие мониторинг цен и выполняющие поиск лучшей цены на продукты, интересные пользователю. Некоторые боты наблюдают шаблоны поведения пользователя при навигации по сайту, а затем настраивают этот сайт для пользователя.
Боты-пауки или поисковые роботы
Боты, которые сканируют контент веб-страниц по всему интернету, чтобы помочь Google и другим поисковым системам понять, как оптимально отвечать на поисковые запросы пользователей. Боты-пауки загружают HTML и другие ресурсы, такие как CSS, JavaScript и изображения, и используют их для обработки содержимого сайта.
Боты для считывания веб-страниц
Боты, считывающие данные с веб-сайтов с целью сохранения их в автономном режиме для повторного использования. Это может быть считывание как всего содержимого веб-страниц, так и конкретных данных, например, названий и цен продуктов на веб-сайтах электронной коммерции.
В некоторых случаях считывание является законным и разрешено владельцами веб-сайтов. В других случаях боты могут нарушать условия использования веб-сайтов или осуществлять кражу конфиденциальных или защищенных авторским правом материалов.
Боты-сборщики информации (Knowbots)
Боты, которые собирают для пользователей информацию, соответствующую определенным критериям, автоматически посещая веб-сайты.
Боты для мониторинга
Боты, используемые для мониторинга работоспособности веб-сайта или системы. Например, Downdetector.com – независимый сайт, в реальном времени предоставляющий информацию о статусе веб-сайтов и сервисов, включая данные о сбоях.
Транзакционные боты
Такие боты используются для совершения транзакций от имени людей. Например, транзакционные боты позволяют клиентам совершать транзакции в контексте разговора.
Боты-загрузчики
Боты, используемые для автоматической загрузки программного обеспечения или мобильных приложений. Они используются для управления статистикой загрузок, например, чтобы увеличить количество загрузок в популярных магазинах приложений и помочь новым приложениям подняться в верхние строки поиска.
Однако также их можно использовать для атак на сайты загрузки, создавая поддельные загрузки как часть DoS-атак (отказ в обслуживании).
Билетные боты
Боты, которые автоматически покупают билеты на популярные мероприятия для перепродажи с целью получения прибыли. Эта деятельность является незаконной во многих странах. Даже если она напрямую не противоречит закону, она причиняет неудобства организаторам мероприятий, легальным продавцам билетов и потребителям. Часто билетные боты бывают непростыми, они имитируют поведение реальных покупателей билетов.
Как работают боты?
Обычно боты работают по сети. Боты, которые могут взаимодействовать друг с другом, используют для этого интернет-сервисы: обмен мгновенными сообщениями, интерфейсы, такие как Twitterbots, или ретранслируемый интернет-чат (Internet Relay Chat, IRC).
Боты представляют собой набор алгоритмов для выполнения определенных задач. Различные типы ботов разработаны для выполнения разных задач.
В качестве примера разберем чат-ботов и рассмотрим разные методы их работы:
У каждого вида ботов есть свои плюсы и минусы. Компании, использующие ботов, выбирают наиболее подходящий вид, исходя из своих требований.
Плюсы и минусы ботов
Плюсы компьютерных и интернет-ботов:
Минусы компьютерных и интернет-ботов:
Примеры ботов
Множество и разнообразие ботов позволяет использовать их в самых разных областях, таких как обслуживание клиентов, бизнес, поиск и развлечения.
Примеры известных сервисов, использующих ботов:
Как выяснить, заражен ли компьютер ботами
Существуют следующие способы определить, является ли компьютер частью ботнета:
Что делать, если компьютер заражен ботами
Если компьютер уже заражен ботами, самое важное – защитить данные.
Несколько предпринять следующие шаги:
Шаг 1. Отключите компьютер от сети как можно скорее – это остановит кражу конфиденциальных данных и помешает использованию компьютера для атак на другие сети.
Шаг 2. Перенесите все важные и личные данные на другой компьютер или внешний жесткий диск. Однако сначала убедитесь, что на этих устройствах нет вредоносных программ.
Шаг 3. Выполните сброс настроек компьютера до заводских (имейте в виду, что помимо решения проблемы это действие также повлечет удаление созданных вами файлов и программ, драйверов, и будет выполнен возврат настроек к значениям по умолчанию).
Шаг 4. Очистите компьютер с помощью различных инструментов безопасности или обратитесь к специалисту.
Помните, что профилактика – лучшее средство против ботов и других видов вредоносных программ. Поэтому важно, чтобы на всех ваших устройствах были установлены программы обеспечения кибербезопасности.
Как защитить компьютер от ботов
Сложность заключается в том, что многие точки контакта с клиентами в интернете, включая веб-сайты, мобильные приложения и API-интерфейсы, подвергаются атакам со стороны ботов. Защитить компьютер от ботов возможно, но это требует бдительности и понимания того, что именно искать.
Ниже приведено несколько действий, необходимых для защиты систем от проникновения ботнетов:
Установите антивирусное программное обеспечение
Используйте комплексное антивирусное программное обеспечение для защиты устройства. Например, Kaspersky Total Security блокирует вирусы и вредоносные программы в режиме реального времени и не позволяет злоумышленникам удаленно захватить ваш компьютер. Убедитесь, для антивирусных и антишпионских программ настроено автоматическое обновление.
Убедитесь, что обновлены все программы
Никогда не пропускайте обновления системы. Регулярно проверяйте наличие обновлений и исправлений для браузера и операционной системы.
Используйте надежный пароль
Надежный пароль сложно подобрать, он состоит из комбинации заглавных и строчных букв, цифр и символов. Не следует использовать один и тот же пароль для нескольких учетных записей. Рекомендуется использовать надежный менеджер паролей.
Переходите только по доверенным ссылкам
Переходите по ссылкам в интернете или открывайте сообщения электронной почты, только если вы доверяете их источникам. Опасность обычно возникает при загрузке контента с неизвестных сайтов или получении его от людей, не использующих современные средства защиты и непреднамеренно распространяющих зараженные файлы.
Всегда будьте предельно осторожны при загрузке данных и файлов от лиц, чей компьютер не защищен. Старайтесь не использовать флэш-накопители на зараженном компьютере.
Избегайте ненадежных веб-сайтов и рекламы
Обычно пользователи загружают вредоносных ботов, когда им при просмотре веб-страниц попадается интригующая реклама или загрузка. Будьте осторожны при загрузке бесплатных версий программного обеспечения с незнакомых веб-сайтов и никогда не нажимайте на всплывающие объявления с предложением повысить производительность компьютера или решить проблемы с вирусами. В большинстве случаев взаимодействие с этими страницами приводит к установке вредоносных программ на компьютер.
Установите сетевой экран
Сетевой экран помогает блокировать вредоносные атаки.
Используйте менеджер ботов
Менеджер ботов позволяет остановить вредоносных ботов. Менеджеры ботов могут входить в состав платформы по обеспечению безопасности веб-приложений.
Менеджер ботов позволяет разрешить использование одних ботов и заблокировать использование других, потенциально опасных для системы. Для этого он классифицирует все входящие запросы от людей и «хороших» ботов, а также от известных вредоносных и неизвестных ботов. Затем менеджер ботов направляет весь подозрительный трафик со стороны ботов с сайта.
Некоторые базовые наборы функций управления ботами включают ограничение скорости для IP-адресов и контрольное изображение CAPTCHA. Ограничение скорости для IP-адресов позволяет ограничить количество запросов с одних и тех же адресов, а CAPTCHA часто используется, чтобы отличить ботов от людей с помощью ввода кода с картинки.
«Хорошие» боты являются важной частью инфраструктуры интернета и выполняют множество полезных задач. Вредоносных ботов трудно обнаружить без антивирусной программы, потому что они спрятаны на видном месте. Таким образом, важно осознавать риски со стороны вредоносных ботов и всегда поддерживать надлежащий уровень кибербезопасности.
Связанные словари
Детектед
Пример текста: Быдло-амёба детектед. • Тролль детектед. • Гламурное кисо и ТП в одном лице детектед! • Пафосное высказывание детектед. • Быдло детектед. • Гопнег детектед. • Мразь детектед. • Скримикс в каментах детектед. • Неадекват детектед.
Происхождение: Англ. detected — обнаруженный, замеченный. Принадлежит Капитану Очевидности (не путать с битардом, прикидывающимся Кэпом!). Его детектор никогда не фейлит, и применяет он его только по делу.
Однако, прежде чем вы продолжите, мне бы хотелось порекомендовать вам ещё парочку толковых статей по тематике студенческого арго. Например, что значит На подсосе, как понять слово Отдуплиться, что такое Чиллинг, что означает Сдрисни и т. п.
Итак, продолжим, что значит Детектед? Этот термин был заимствован из английского языка » detected«, и переводится, как «обнаруженный», «найденный», «выявленный».
Обычно слово » детектед» применяется в связке с ругательством или оскорблением, явными или выдуманными негативными характеристиками своего собеседника. Сочетание со словом «детектед» призвано усилить данное обзывательство, и причинить максимальные «психологические муки».
Что такое детектед? Значение слова детектед и толкование
Детектед это сленговый вариант слова «обнаружен», который вошёл в моду в эпоху этих ваших интернетов.
Слово detected в английском языке, в отличие от русского, употребляется после того, что было обнаружено, поэтому и по-русски стали говорить не «обнаружен коренной житель Питера», а «житель Питера детектед».
Если вы девушка, и спросите у парня, «что значит детектед?», то не удивляйтесь, если вам тут же ответят «ТП детектед».
Статья детектед находится в списке: сленг
И не забудьте подписаться на самый интересный паблик ВКонтакте!
девайс
Девайс это устройство в самом широком смысле. Ударение на букву а. Слово device было постепенно адаптированно пользователями.
капитализация
Слово «капитализация» имеет два значения: 1. Капитализация — причисление процентов, накопленных за частичный период депозита.
гангнам стайл
Опа, гангнам стайл — хит южнокорейского поп-исполнителя Psy (настоящее имя Пак Чхе Сан), буквально взорвавший.
инстаграм
Инстаграм — популярное бесплатное приложение для айфонов, айпадов и телефонов на платформе андроид по созданию.
разбор полётов
Выражение «разбор полётов» пришло из авиации и используется для обозначения каких-либо обсуждений с той или.
2021 Новости, люди, события — Вдох.ру.
Bot detection 101: How to detect web bots?
This blog post is the second of a series on the basics of bot detection. In the first blog post, we presented the different categories of web bots, ranging from simple bots that cannot execute JavaScript to more advanced bots that leverage headless browsers. In this blog post, we present the main techniques used to detect them.
Disclaimer: this article was written before I joined Datadome.
Bot detection techniques
We can distinguish two main families of detection techniques:
Behavioral detection
Behavioral approaches rely on the hypothesis that humans and bots don’t behave the same. Intuitively, we can imagine than bots tend to be faster than humans, or may not move their mouse when they navigate to different pages. The fact that humans and bots don’t behave the same is a strong hypothesis. While it may be the case for naive bots, it is also possible to develop smart bots that exhibit human behavior.
Nevertheless, even when smart bots mimic human behavior, these approaches are still valuable. Indeed, by forcing bots to change their behavior to appear more humans, it often results in them performing tasks slower, making them less rentable.
Besides navigation speed, behavioral approaches also apply heuristics or machine learning techniques on features extracted from the user interactions. We present examples of features and classify them into two categories depending on where they are collected: server-side and client-side.
Server-side features
To model the user’s behavior, one can extract features from its requests, such as:
Client-side features
Another source of behavioral features come from information collected in the browser, such as mouse and keyboard events. For example, the following events can be collected using JavaScript:
These features can then be used in heuristics and machine-learning models to predict if a user is human. One of the limits of behavioral approaches lies in the amount of data they require before they can accurately classify whether a user is a human or a bot. Indeed, while not using the mouse on a few pages can be normal, it may become suspicious after 10 pages. Thus, while in the long run, it may be effective to detect bots, it can struggle to detect them quickly. This can be a problem against large-scale distributed crawlers, i.e. crawlers that run on multiple machines with different IP addresses.
Moreover, to keep track of a user’s behavior during a session, these approaches often rely on session cookies. However, since these cookies can easily be deleted, it is also safe to link the user’s behavior to its IP address (a sort of IP reputation). Thus, behavioral approaches are vulnerable against bots that frequently changes their IP address using proxy rotating services.
Fingerprinting-based detection
A second family of detection approaches leverages fingerprinting. Fingerprinting consists in collecting a set of attributes related to a device or a browser to characterize it. What we call a fingerprint is simply the combination of all the attributes collected. Fingerprinting can be used for several purposes:
When fingerprinting is used for tracking, e.g. to regenerate deleted cookies, fingerprinters try to obtain a fingerprint as unique as possible to uniquely identify a device. On the contrary, when fingerprinting is used for security, fingerprint attributes aim to obtain information about the nature of the device and the browser, such as the OS and the browser version. In a security context, it’s safe to assume that attackers are likely to lie on their fingerprints. That’s why security fingerprinting scripts tend to collect multiple attributes to correlate if their values are consistent with each other, or if some of them have been spoofed, i.e. purposefully modified. I talk more about the topic of fingerprint consistency in this blog post and this paper.
Browser fingerprinting
Browser fingerprinting leverages JavaScript as well as the HTTP headers sent by the browser. To detect bots, the idea is to collect information about the device, the OS and the browser. Then, the fingerprint is sent back to a server that will apply heuristics to detect if the fingerprint belongs to known bots or if it has been modified to try to hide the presence of a bot. It’s rather uncommon to apply detection heuristics directly in the browser since bot developers could easily get their hand on the fingerprinting script (it’s sent to the browser) and then look at it to understand why they are detected. That’s also the reason why these scripts tend to be obfuscated.
The next paragraphs provides more details regarding the attributes collected by bot detection fingerprinting scripts. Theses scripts test the presence of attributes added by headless browsers or instrumentation frameworks:
Nevertheless, as we’ll discuss in the next blog post, these attributes can be removed by bot developers. That’s why security fingerprinting scripts tend to go further by checking if the browser fingerprint has been modified. To do it they also conduct consistency checks, such as the ones I present in my FP-Scanner paper.
Browser consistency. The scripts verify if the user lied on the nature of the browser contained in the user agent. They can do it using feature detection, i.e. testing if some features that should be present or not for the pretended browser are present, or by executing short JavaScript challenges. The code snippet below shows a challenge that verifies the length of the string representation of the native eval function:
While on Firefox and Safari it returns 37, it returns 33 on Chrome, and 39 on Internet Explorer. Thus, in case a browser pretends to be Firefox in its user agent, but has a test that returns the 33, there is a chance it is a bot (or a user with a user agent spoofer).
Inconsistent feature behavior Although some features are available in the browser, their value may vary depending on whether the browser is running in headless mode or not. Thus, a wide set of tests specifically aim to detect if the browser is running in headless mode. Most of these tests target Headless Chrome as it has become the go-to solution to create bots. Multiple commercial bot detection scripts used tests that I already presented on these two blog posts (detecting headless Chrome v1, detecting headless Chrome v2). These tests aim to detect if features behave as they should behave in a normal Chrome, or if they behave as in Headless Chrome. One of the examples taken from one of my previous blog post was the inconsistent behavior of the permission API.
In Headless Chrome, the previous test returns contradictory values. On the one hands it claims that permission to send notifications is denied when using Notification.permission. On the other hands it returns prompt when using navigator.permissions.query.
Red pills can be seen as techniques to fingerprint the system. The idea behind red pills is to detect if a program, in our case a browser, is running in a virtual machine. For (web) bot detection, we are interested in red pills that can run in a browser. The reason red pills are interesting for bot detection is that crawling at scales requires significant infrastructure. Generally, one of the easiest technique to obtain this infrastructure is to use VMs from cloud providers, such as AWS and Azure. Moreover, because the majority of users generally don’t use browsers in VM to browse the web, it is relatively safe to assume that detecting browsers running in a VM is a strong signal of a non-human user. If you want to learn more about red pills, I advise you to read this great paper: Tick Tock: Building Browser Red Pills from Timing Side Channels If you want to learn more about this topic, you can also have a look at the code of fp-collect, a (unmaintained) fingerprinting library for bot detection.
Of course, the list of fingerprinting challenges presented in this blog post is not exhaustive. There are many ways to detect bots, even when they try to hide their presence by modifying their fingerprints. However, since it’s an introduction, and also because I don’t want to make my job more difficult, I won’t reveal them here 😉
CAPTCHAs
The last detection technique we present in this blog post is CAPTCHA. CAPTCHAs leverage Turing tests, such as image and audio recognition to distinguish between bots and humans. Others, such as Geetest (see image below), ask you to solve a puzzle.
The reason CAPTCHAs based on image and audio recognition are so popular is that, until recently, these tasks were difficult to solve by programs. However, with recent progress in automatic and audio recognition, the situation has evolved. Moreover, solving image and audio recognition tasks help company hosting these CAPTCHAs to label data to train their machine learning models
Conclusion
There is no silver bullet when it comes to bot detection. Each technique has their pros and cons. Behavioral and fingerprinting detection operate at different layers and rely on different features. Browser fingerprinting is fast at taking a decision contrary to behavioral based approaches. After a fingerprint is collected, we can already classify a user as human or a bot. Collecting more fingerprint does not provide more information and does not help to make the classification more accurate, contrary to behavioral-based approaches that tend to get better the more data they can leverage. In the case the decision is based on HTTP fingerprints, one can even block a bot before it loads a page. CAPTCHAs are also effective to detect bots. However, they negatively impact user experience and can’t be used in all situations: who would solve a CAPTCHA to watch an ad in order to avoid ad fraud? Moreover, as we’ll show in the next blog post of this series on bot detection, CAPTCHAs can be solved by bots using image and audio recognition techniques, as well as using CAPTCHA farm services, such as 2Captcha.
If you are passionate about bot detection and want to discuss about this topic, feel free to reach out to me on Twitter/Linkedin. Bonus point, we may have opened positions (technical but not only) at Datadome to fight against bad bots.
Share Post
Antoine Vastel
Bot detection engineering manager at Datadome.