超過一半的互聯(lián)網(wǎng)流量是由機(jī)器人產(chǎn)生的——有些是合法的，有些是惡意的。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和敵人都部署“惡意”機(jī)器人,利用不同的方法來實(shí)現(xiàn)不良目標(biāo)。這包括接管帳戶、抓取數(shù)據(jù)、薅羊毛資源搶占和發(fā)起拒絕服務(wù)攻擊，目的是竊取數(shù)據(jù)或造成服務(wù)中斷。
 

這些攻擊通常不會(huì)被傳統(tǒng)的緩解系統(tǒng)和策略檢測(cè)到，因?yàn)闄C(jī)器人已經(jīng)從基本的腳本演化為具有類似人類交互能力的大規(guī)模分布式機(jī)器人，從而能夠逃避傳統(tǒng)檢測(cè)機(jī)制。要想在威脅領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，需要更復(fù)雜、更先進(jìn)的安全能力來準(zhǔn)確地檢測(cè)和緩解這些威脅。阻止當(dāng)今最先進(jìn)的機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)能力之一是，基于意圖的深度行為分析(IDBA)。
 
什么是IDBA?
 
IDBA是機(jī)器人檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要進(jìn)步，它在更高層次的意圖抽象上進(jìn)行行為分析，而不像通常使用的基于交互的淺層行為分析。例如，帳戶接管是意圖的一個(gè)例子，而“鼠標(biāo)指針在直線上移動(dòng)”是交互的一個(gè)例子。
 
捕獲意圖使IDBA能夠提供更高級(jí)別的精度來檢測(cè)高級(jí)機(jī)器人。IDBA旨在利用深度學(xué)習(xí)的最新發(fā)展。更具體地說，IDBA使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型來克服標(biāo)簽數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、機(jī)器人突變和人類用戶異常行為的挑戰(zhàn)。它利用意圖編碼、意圖分析和自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)，精確地檢測(cè)具有復(fù)雜的類人交互功能的大規(guī)模分布式機(jī)器人。
 
IDBA的三個(gè)階段

除了交互級(jí)別的特征(如鼠標(biāo)移動(dòng))外，還需要分析訪問者在web屬性中的旅程。利用更豐富的行為信息，訪客可以分為三個(gè)階段:
 
意圖編碼:通過鼠標(biāo)或擊鍵交互、URL和引用遍歷以及時(shí)間戳等信號(hào)捕捉訪問者對(duì)Web屬性的訪問。這些信號(hào)使用專有的、深入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)編碼成一種基于意圖編碼的、固定長(zhǎng)度的表示形式。該編碼網(wǎng)絡(luò)共同實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)目標(biāo):能夠表示全新類別的機(jī)器人的異常特征，以及為人類和機(jī)器人之間不同的行為特征提供更大的權(quán)重。
 
意圖分析:這里，使用多機(jī)器學(xué)習(xí)模塊并行分析用戶的意圖編碼。 監(jiān)督和無監(jiān)督的基于學(xué)習(xí)的模塊組合在一起，用于檢測(cè)已知和未知模式。
 
自適應(yīng)學(xué)習(xí):自適應(yīng)學(xué)習(xí)模塊收集不同模型做出的預(yù)測(cè)，并根據(jù)這些預(yù)測(cè)對(duì)機(jī)器人采取措施。在許多情況下，該操作包括向訪問者提出挑戰(zhàn)，如驗(yàn)證碼或提供反饋機(jī)制的SMS OTP(即驗(yàn)證碼解決)。該反饋被納入到臨時(shí)決策過程中。決策可以大致分為兩類任務(wù)。
 
．確定閾值:通過自適應(yīng)閾值控制技術(shù)確定異常評(píng)分和分類概率的閾值。
．識(shí)別bot集群:對(duì)可疑集群執(zhí)行選擇性增量黑名單。使用與集群相關(guān)的懷疑分?jǐn)?shù)(從共謀檢測(cè)器模塊獲得)設(shè)置先驗(yàn)偏差。
 
 
IDBA或bust！
 
目前的機(jī)器人檢測(cè)和分類方法在對(duì)抗快速進(jìn)化和變異的復(fù)雜機(jī)器人所帶來的威脅方面是無效的。使用基于交互的行為分析的機(jī)器人檢測(cè)技術(shù)可以識(shí)別3級(jí)機(jī)器人，但無法檢測(cè)具有類人交互功能的先進(jìn)的4級(jí)機(jī)器人。級(jí)別4的機(jī)器人無法獲得正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)、機(jī)器人的突變以及來自不同行業(yè)領(lǐng)域的人類訪問者的異常行為，這些都要求開發(fā)半監(jiān)督模型，該模型在更高層次的意圖抽象上工作，而不只是基于交互的行為分析。
 
IDBA利用意圖編碼、意圖分析和自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)的組合來識(shí)別大規(guī)模分布式類人機(jī)器人攻擊背后的意圖。

標(biāo)簽： Radware 機(jī)器人檢測(cè) 

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點(diǎn)！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請(qǐng)與原作者聯(lián)系。