In der heutigen Internetumgebung sind automatisierte Zugriffe, bösartige Crawler-Klicks und gefälschte Bestellaktivitäten zunehmend verbreitet. Für Website-Betreiber ist es äußerst wichtig, diesen „Bot“-Traffic zu identifizieren und zu verhindern. Unter den vielen Erkennungsmethoden hat sich das „Browser-Fingerprinting“ aufgrund seiner Unauffälligkeit und Genauigkeit als weit verbreitete Technik etabliert.

Aber können Browser-Fingerabdrücke wirklich Bots erkennen? Dieser Artikel wirft einen genaueren Blick auf das Thema.

Was ist Browser-Fingerprinting?

„Browser-Fingerprinting“ bezeichnet den Prozess, einzigartige Merkmale des Browsers und der Geräteumgebung eines Nutzers zu sammeln, um eine relativ eindeutige Kennung zu erzeugen. Häufige Fingerprinting-Attribute sind:

• Zeitzonen- und Spracheinstellungen

• Canvas-Rendering-Ergebnisse

• Browsertyp und Version

• WebRTC-Status

• Betriebssystemtyp und Version

• Informationen zu Plugins und Erweiterungen

Jedes dieser Attribute mag für sich genommen gewöhnlich erscheinen, aber in Kombination erzeugen sie einen „digitalen Fingerabdruck“, der nur sehr schwer über Geräte hinweg zu duplizieren ist. Dies macht ihn besonders nützlich für die Benutzeridentifikation, Betrugsprävention und Sicherheitsüberwachung.

Wie können Browser-Fingerabdrücke Bots erkennen?

Bevor wir dies beantworten, müssen wir die Merkmale des Bot-Traffics klären. Die meisten automatisierten Skripte oder Crawler, die versuchen, Browser zu simulieren, zeigen oft Umgebungsanomalien wie:

1. Abnormale Rendering-Ergebnisse

Wenn Bilder mit Canvas oder WebGL gezeichnet werden, erzeugen verschiedene Geräte einzigartige Pixelmuster. Viele Automatisierungsframeworks verfügen jedoch nicht über leistungsfähige Grafik-Rendering-Funktionen, was zu einheitlichen oder vereinfachten Ausgaben führt.

2. Unvollständige Fingerprint-Attribute

Ein echter Browser enthält normalerweise vollständige Schriftbibliotheken und Plugin-Daten. Bot-Umgebungen hingegen verfügen häufig nicht über diese Informationen oder zeigen ungewöhnliche Standardeinstellungen.

3. Inkonsistenzen zwischen Verhalten und Fingerprint

Zum Beispiel kann ein Gerät behaupten, Windows auszuführen, zeigt jedoch eine äußerst seltene Schriftbibliothek oder eine ungewöhnliche Zeitzone. Solche Inkonsistenzen erleichtern das Erkennen verdächtiger Aktivitäten.

Obwohl Browser-Fingerprinting effektiv ist, ist es nicht narrensicher und hat seine Grenzen. Mit dem Fortschritt von Anti-Detection-Techniken unterstützen viele Automatisierungstools mittlerweile „Fingerprint-Spoofing“.

Um eine höhere Erkennungsgenauigkeit zu erzielen, wird empfohlen, professionelle Bot-Erkennungstools wie ToDetect zu verwenden. Diese spezialisierten Plattformen arbeiten in Echtzeit ohne Downloads und kombinieren Browser-Fingerprinting, Verhaltensanalyse und Netzwerküberwachung, um umfassendere Anti-Betrugs-Lösungen zu liefern.