Kötü bot trafiği her geçen yıl artmaya devam ediyor ve 2023’te tüm internet trafiğinin neredeyse üçte birini oluşturuyor. Kötü botlar hassas verilere erişiyor, dolandırıcılık yapıyor, özel bilgileri çalıyor ve site performansını düşürüyor. Yeni teknolojiler dolandırıcıların daha hızlı saldırıp daha fazla hasar vermesini sağlıyor. Botların ayrım gözetmeyen ve büyük ölçekli saldırıları her sektördeki her büyüklükteki işletme için risk oluşturuyor.
Ancak işletmenizin bu kötü amaçlı etkinliği ele almak için benimseyebileceği teknikler vardır. Botları engellemek için gelişmiş, çok katmanlı stratejilerden yararlanarak, aşağıdaki teknik kategorileri web sitenizi kimin veya neyin ziyaret ettiğini vurgulayarak istenmeyen ziyaretçilere erişimi kısıtlamanızı sağlar.
Ne yazık ki, sihirli, tek bir çözüm yok. Bu yaklaşımları birleştirmek, botlara karşı sağlam bir savunma oluşturmanızı sağlar.
Botları tespit etme teknikleri
Tüm botlar kötü amaçlı olmasa da, “iyi” botlar (arama motoru tarayıcıları gibi) bile potansiyel olarak performansı engelleyebilir ve analitiği çarpıtabilir. Ziyaretçi içgörüsü, tüm tehdit türlerini uygun şekilde yönetmek ve doğru ziyaretçi analitiği oluşturmak için kritik öneme sahiptir.
Şirketler bot etkinliğini tespit etmek için geleneksel olarak şu gibi kırmızı bayraklara güvenir:
- Trafikte artışlar
- Yüksek sıçrama oranları
- Kısa oturumlar
- Garip dönüşüm kalıpları
- İmkansız analizler (örneğin milyarlarca sayfa görüntülemesi)
Ne yazık ki, bu işaretleri fark ettiğinizde, hasarı önlemek için genellikle çok geçtir. Gelişmiş botlar bu alarmları bile tetikleyemeyebilir çünkü birçok tespit aracı değişen bot teknolojisine ayak uyduramamaktadır.
Teknik özellikleri ve davranışsal verileri değerlendiren daha sağlam tekniklere yönelmek, kötü niyetli veya davetsiz botları geri püskürtme gücünü size verir.
Cihaz özellikleri
Tarayıcı ve cihaz nitelikleri botların bir göstergesi olabilir. Dikkate alınması gereken birkaç yön vardır.
IP adresleri
Belirli IP adresleri ve proxy’lerin botlara ev sahipliği yaptığı bilinmektedir. Sağlam bir bot algılama sistemi, tanımlanmış botla ilişkili IP’lerin, veri merkezlerinin, kötü amaçlı proxy’lerin ve otomatik aktiviteye bağlı diğer kaynakların sık sık güncellenen bir veritabanından yararlanmalıdır. Sürekli değişen bot IP’leri bu çözümün kusursuz olmadığı anlamına gelse de, dinamik bir engelleme listesi güçlü bir doğrulama sinyali ekler.
Donanım ve yazılım yapılandırmaları
Bir cihazın veya tarayıcının özelliklerini ve ayarlarını analiz etmek şüpheli ziyaretçileri ortaya çıkarır. Siteler, temel çizgilerden sapan yapılandırmaları belirlemek için ekran boyutları, işletim sistemi, depolama, bellek, işlemciler ve grafik oluşturma yetenekleri gibi cihaz niteliklerini inceleyebilir. Tarayıcıyla ilgili faktörler arasında bir istemcinin JavaScript’i nasıl yürüttüğü, sayfaları nasıl işlediği ve diğer etkileşimli görevleri nasıl ele aldığı yer alır.
Beklenen davranıştan önemli sapmalar, bot tarafından oluşturulan trafiğin güçlü göstergeleridir. Uyuşmayan saat dilimi ve IP adresi gibi bildirilen nitelikler arasındaki tutarsızlıklar da olası manipülasyonu gösterir.
Sızdırılan veriler
Botlar, hatalar, ağ geçersiz kılmaları ve API değişiklikleri gibi insan kullanıcıların sızdırmadığı verileri sızdırır. Bu bilgileri aramak, web sitelerinin istenmeyen ziyaretçileri engellemesine olanak tanır.
Cihaz parmak izi, benzersiz bir tanımlayıcı oluşturmak için cihaz ve tarayıcı niteliklerini kullanarak bot tespitine yardımcı olur. Bu yaklaşım, bot etkinliğini işaret edebilecek tutarsızlıkları ve alışılmadık yapılandırmaları ortaya çıkarır. Tespitten kaçmak için botların web sitesine her ziyarette farklı ve gerçekçi bir cihaz parmak izi oluşturması gerekir.
Kimlik doğrulama ve doğrulama teknikleri
Güçlü kimlik doğrulama ve doğrulama teknikleri, otomatik botların hesaplara erişmesini, formları doldurmasını veya içerik (örneğin ürün incelemeleri) sağlamasını engellemeye yardımcı olur.
CAPTCHA’lar ve meydan okuma-cevap testleri
Bu testler botlara karşı uzun süredir uygulanan bir stratejidir, ancak artık kullanışlı olmayabilirler. Hepimiz araba resimleri seçtik veya bir görüntüden karakterler yazdık. CAPTCHA testleri kullanıcılar için can sıkıcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda o kadar da etkili değiller. Çalışmalar robotların bu bulmacaları çözmede insanlardan daha iyi olduğunu gösteriyor.
Meydan okuma-yanıt testleri biraz daha güvenli olabilir ancak yine de gerçek kullanıcılar için önemli sürtüşmeler yaratabilir. Bu testleri kullanmayı seçerseniz, risk tabanlı kimlik doğrulama gibi ek güvenlik önlemleri de kullanmalısınız.
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)
Botlar, kimlik bilgisi doldurma yoluyla parolaları kolayca aşabilir. MFA, bir kod veya biyometrik sağlama gibi ek doğrulama adımları gerektirerek güvenliği artırır. Botlar bir parolayı tahmin edebilir, ancak muhtemelen ikinci faktöre erişimleri olmayacaktır, bu da bunu sağlam bir ek güvenlik katmanı haline getirir.
Cihaz parmak izi bu kimlik doğrulama stratejilerini geliştirir. Yeni bir cihazdan veya konumdan bir oturum açma girişimi geldiğinde, MFA gibi ek güvenlik adımlarını etkinleştirebilirsiniz. Bu yaklaşım ayrıca tek bir cihazdan gelen birden fazla hesap için oturum açmaları yakalamanıza olanak tanır, bu da botların başka bir işareti olabilir.
Davranışsal analiz
Bir site ziyaretçisinin davranışı, meşruluğuna dair fikir verir. Otomatik programlar, gerçek bir kişiden çok farklı davranır. Davranışı değerlendirmenin birkaç yolu vardır.
Sayfa etkileşimleri
Fare hareketleri, kaydırma ritmi ve sayfa öğesi etkileşimleri temel göstergelerdir. İnsanlar bu eylemleri aralıklı ve rastgele tamamlarken, botlar sistematik ve tutarlıdır. Hızlı kaydırma, tıklama ve oturum açma girişimleri olası bot aktivitesini işaret eder.
Navigasyon
Sayfalar arasındaki kullanıcı hareketini ve her sayfada harcanan zamanı inceleyin. Botlar, öngörülebilir URL kalıplarını izleyerek birçok sayfada hızla hareket eder. İnsanlar her sayfada daha uzun zaman geçirir ve kasıtlı olarak bilgi ararken daha rastgele gezinirler.
Form tamamlama
Botlar, genellikle tekrarlayan, tahmin edilebilir veya anlamsız bilgilerle birden fazla alanı anında doldurabilir. Bir insanın bir formu doldurduğunun açıklayıcı işaretleri arasında yazım hataları yapmak ve düzeltmek veya isteğe bağlı alanları atlamak yer alır.
Ancak, davranışı manuel olarak değerlendirmek yavaştır, hataya açıktır ve kaynak yoğun bir işlemdir. Botları gerçek zamanlı olarak tespit etmek veri toplama ve analiz araçları gerektirir. Makine öğrenimi (ML), bu platformların yeteneklerini geliştirir. Milyarlarca veri noktasını analiz ederek, ML programları teknikler geliştikçe bot benzeri davranışları tespit etmek için sürekli olarak öğrenir ve uyum sağlar.
Ayrıca, bir “bal tuzağı” ile tuzaklar kurarak botların otomasyonunu da istismar edebilirsiniz. Bu sahte web siteleri gerçek siteleri taklit eder ancak izole edilir ve izlenir. İnsanlar onları bulamaz ancak botlar bulur. Bir ziyaretçi siteyle etkileşime girerse, örneğin bir alanı tıklar veya doldurursa, bunun otomatik bir program olduğunu anlarsınız ve IP adresini sitenizden engellemek gibi uygun bir eylemde bulunabilirsiniz.
Çok katmanlı bir yaklaşım
Bu yaklaşımlardan yalnızca birine güvenmek, botları tespit etmek için yetersizdir ve çok sayıda meşru kullanıcıyı etkileme olasılığı yüksektir; tüm bunlar, gelişmiş otomatik komut dosyalarının önemli bir kısmından yoksundur.
İdeal strateji, davranışı, cihaz özelliklerini ve kimlik doğrulama tekniklerini kapsar. Cihaz zekasından yararlanan bot algılama araçları, parmak izini niyet analiziyle birleştirerek algılama yetenekleri sağlar.
Cihaz niteliklerini ve kullanıcı davranışını birlikte değerlendirebildiğinizde, şüpheli kullanıcı tespiti daha doğru hale gelir. ML içeren bir çözüm, analiz yeteneklerini daha da geliştirir ve büyüyen bot karmaşıklığıyla uyum sağlar. Bu hassasiyet seviyesiyle, meşru kullanıcılar için sürtünmeyi azaltırken botları güvenle işaretleyebilir veya engelleyebilirsiniz.
Botlar daha da gelişiyor, ancak onları engellemek için kullanılan araçlar da gelişiyor. İşletmelerin, gelişen teknolojiye ayak uyduramayan eski araçlar ve zihniyetlerle modası geçmiş bir yaklaşım benimsemek yerine, kötü botları tespit etmek için yeni ve daha güncel bir yaklaşım benimsemeleri gerekiyor. Cihaz zekası gibi teknolojilerin kullanılması, işletmelerin yalnızca hasarı azaltmak yerine kötü amaçlı faaliyetleri önlemek için proaktif bir şekilde harekete geçmelerini sağlayabilir.