Was ist Bot-Erkennung und wofür wird sie verwendet?

Im heutigen schnell wachsenden Internet stehen Websites und Anwendungen täglich einer großen Anzahl von Zugriffsanfragen gegenüber. Unter diesen Anfragen befinden sich nicht nur echte Benutzer, sondern auch verschiedene automatisierte Programme wie Crawler, Abstimmungs-Bots und mehr. Diese Programme werden allgemein als "Bots" bezeichnet, können menschliche Handlungen simulieren und eine große Anzahl wiederholender Aufgaben schnell erledigen.

Um den normalen Betrieb von Websites zu gewährleisten, wurde die Bot-Erkennung entwickelt. Was genau ist also Bot-Erkennung? Wofür wird sie verwendet? Dieser Artikel bietet eine detaillierte Einführung.

Was ist Bot-Erkennung?

Bot-Erkennung bezieht sich auf die technischen Methoden, die verwendet werden, um festzustellen, ob Anfragen an eine Website oder Anwendung von echten Benutzern oder von automatisierten Programmen stammen. In der Regel werden mehrere Datenquellen und Erkennungsmethoden kombiniert, wie zum Beispiel:

• IP- und Netzwerkeigenschaften: Analysieren Sie die IP-Adresse, den geografischen Standort, die Zugriffshäufigkeit und die Anfragemuster der eingehenden Anfragen. Anomalien im Datenverkehr, Anfragen in festen Intervallen und andere Muster können auf Bot-Verhalten hinweisen.

• Verhaltensanalyse: Durch die Analyse von Klicks, Scrollen, Eingaben und anderen Aktionen auf einer Seite kann festgestellt werden, ob diese menschlichen Verhaltensmustern folgen. Bots können beispielsweise schnelle aufeinanderfolgende Klicks ausführen, während Menschen leichte Verzögerungen und Zufälligkeiten zeigen.

• JavaScript-Verhaltensanalyse: Das Einbetten von JavaScript-Code in Webseiten kann erkennen, ob Benutzer bestimmte Aktionen ausführen oder ob die Laufzeitumgebung abnormal ist, z. B. ob JavaScript deaktiviert ist oder automatisierte Tools Browseroperationen simulieren.

Hauptanwendungen der Bot-Erkennung

1. Vermeidung von Fake-Bestellungen, Stimmen und Betrug

Bei E-Commerce-Promotions, Online-Abstimmungen und ähnlichen Aktivitäten können automatisierte Programme verwendet werden, um Fake-Bestellungen zu generieren, betrügerische Stimmen abzugeben oder Punkte zu manipulieren, wodurch die Fairness gestört wird. Die Bot-Erkennung kann abnormales Verhalten rechtzeitig erkennen und so die Fairness der Aktivitäten und die Authentizität der Daten gewährleisten.

2. Verhinderung von Kontoangriffen und Betrug

Automatisierte Programme können auch versuchen, Passwörter zu knacken, Konten zu registrieren, gefälschte Bewertungen zu erstellen und andere böswillige Aktionen auszuführen. Diese Verhaltensweisen beeinträchtigen nicht nur die Benutzererfahrung, sondern können auch finanzielle Verluste verursachen. Die Bot-Erkennung kann anormales Verhalten schnell identifizieren, Sicherheitsmaßnahmen auslösen und Benutzerkonten schützen.

3. Verhinderung von bösartigen Crawlern und Datendiebstahl

Einige Bots scrapen automatisch Website-Inhalte, Produktpreise, Benutzerinformationen und mehr, was ein Risiko für Datenlecks darstellt. Beispielsweise können Konkurrenten Crawler verwenden, um Preisinformationen von E-Commerce-Plattformen zu erhalten, was die Geschäftsinteressen beeinträchtigen kann.

Fazit

Insgesamt ist die Bot-Erkennung eine wichtige technische Methode, um die Sicherheit von Websites zu gewährleisten und die Benutzererfahrung zu verbessern. Sie nutzt Verhaltensanalyse, Fingerabdruckerkennung, IP-Eigenschaften, JavaScript-Erkennung und andere Techniken, um festzustellen, ob Anfragen von echten Benutzern stammen.

Mit zunehmender Komplexität des Internetumfelds und Fortschritten in der Bot-Technologie verlassen sich Unternehmen zunehmend auf effiziente Bot-Erkennungslösungen für die Website-Entwicklung und den Betrieb.

Wenn Sie unsicher sind, wie Sie Bot-Verhalten erkennen können, können Sie ToDetect ausprobieren. ToDetect bietet eine Bot-Erkennungslösung, die keine Installation erfordert und online durchgeführt werden kann. Dieser Erkennungsmechanismus identifiziert, ob es automatisierte Aktivitäten in Browsern oder Skripten gibt. Durch die Analyse von Attributen wie Browser-Fingerprints, JavaScript-Ausführungsfähigkeit, WebRTC-Status, Canvas-Rendering, Navigator-Objekten und Plugin-Informationen kann das System feststellen, ob die aktuelle Zugriffsumgebung von Automatisierungstools kontrolliert oder von echten Benutzern bedient wird.