बॉट डिटेक्शन

बॉट डिटेक्शन किसी एक ही संकेत पर निर्भर रहने के बजाय कई प्रकार के साक्ष्यों को जोड़ता है। व्यवहार विश्लेषण देखता है कि एक सेशन किसी पेज पर कैसे चलता है: माउस की गति-रेखाएँ, स्क्रॉल की लय, टाइपिंग की लय और घटनाओं के बीच का समय। मनुष्य शोरयुक्त और परिवर्तनशील इनपुट उत्पन्न करते हैं, जबकि सरल स्वचालन ऐसा इनपुट उत्पन्न करता है जो बहुत अधिक नियमित, बहुत तेज़, या पूरी तरह अनुपस्थित होता है।

एनवायरनमेंट विश्लेषण ब्राउज़र की स्वयं जाँच करता है। असली ब्राउज़र API, प्लगइन, फ़ॉन्ट और रेंडरिंग व्यवहारों की एक व्यापक और आंतरिक रूप से सुसंगत सतह प्रकट करते हैं। स्वचालित एनवायरनमेंट अक्सर स्वयं का खंडन करते हैं: एक user agent जो स्वयं को Windows पर Chrome होने का दावा करता है, वह Windows द्वारा हमेशा प्रदान किए जाने वाले किसी फ़ॉन्ट को रेंडर करने में विफल हो सकता है, कोई automation flag प्रकट कर सकता है, या ऐसा टाइमिंग लौटा सकता है जो केवल एक हेडलेस इंजन ही उत्पन्न करता है।

प्रतिष्ठा और नेटवर्क सिग्नल एक तीसरी परत जोड़ते हैं। मूल IP पता, उसका autonomous system और उसका दुर्भावनापूर्ण ट्रैफ़िक का इतिहास निर्णय को तौलने में मदद करते हैं। एक सेशन जो मानवीय दिखता है लेकिन किसी होस्टिंग प्रोवाइडर या किसी ज्ञात प्रॉक्सी पूल के माध्यम से आता है, उसे उसी सेशन की तुलना में अधिक संदेह के साथ देखा जाता है जो किसी रेज़िडेंशियल कनेक्शन से आता है।

आधुनिक डिटेक्टर इन परतों को एक बाइनरी नियम के बजाय एक प्रायिकतापूर्ण फ़ैसले में मिला देते हैं। चूँकि हमलावर अनुकूलन करते हैं, इसलिए पहचान इंजनों को लगातार अपडेट किया जाता है और वे अक्सर कठोर रूप से ब्लॉक करने के बजाय स्वचालन के निर्णय के विश्वास को स्कोर करते हैं, ताकि अस्पष्ट मामलों को चुपचाप छोड़ देने के बजाय चुनौती दी जा सके या समीक्षा की जा सके।