Comment extraire et analyser le User-Agent à partir des logs d’accès : tutoriel pratique

Dans les opérations quotidiennes ou le travail d'analyse de données, les logs d’accès sont une véritable mine d’or. Dès que vous comprenez réellement l’analyse du User-Agent, de nombreux problèmes peuvent être facilement résolus.

L’analyse du User-Agent ne vous indique pas seulement quel navigateur et quel système utilisent vos visiteurs, elle aide aussi à évaluer la qualité du trafic et même à révéler des comportements d’accès automatisés potentiels.

Ensuite, voyons comment extraire le User-Agent des logs d’accès et l’analyser, et comment déterminer si l’environnement de Fingerprint du navigateur est réel et sécurisé.

1. Qu’est-ce que Analyse du User-Agent ? Pourquoi est-ce important ?

En termes simples, le User-Agent est une chaîne envoyée par le navigateur lors d’une requête HTTP pour dire au serveur « qui je suis ».

Grâce à l’analyse du User-Agent, nous pouvons généralement identifier :

•  Type de navigateur (Chrome / Safari / Firefox, etc.)

•  Version du navigateur

•  Système d’exploitation (Windows / macOS / Android / iOS)

•  Type d’appareil (PC / Mobile / Tablette)

•  Moteur de rendu (WebKit / Blink / Gecko)

Dans des scénarios réels, on l’utilise pour analyser la répartition des appareils (PC vs Mobile), détecter les trafics anormaux et résoudre les problèmes de compatibilité des navigateurs.

En particulier dans la publicité, la détection de bots et les systèmes anti-fraude, l’analyse du User-Agent sert de première couche de filtrage.

2. Comment extraire le User-Agent des logs d’accès ?

1️⃣ Format des logs d’accès Nginx

Un format de log Nginx courant ressemble à ceci :

log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' 
               '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' 
               '"$http_user_agent"';

La dernière partie : "$http_user_agent" est le champ User-Agent.

2️⃣ Extraire le User-Agent via la ligne de commande

Si vous souhaitez simplement une extraction rapide, vous pouvez utiliser awk ou cut :

awk -F\" '{print $6}' access.log

•  Parce que le User-Agent est généralement le 6e champ entouré de guillemets doubles.

•  Si le fichier de log est volumineux, vous pouvez ajouter une condition de filtrage : grep "200" access.log | awk -F\" '{print $6}'

De cette façon, vous n’analysez que les requêtes avec le code d’état HTTP 200.

3️⃣ Analyser en lot le User-Agent avec Python

Pour l’analyse de données, il est recommandé d’utiliser Python avec une bibliothèque de parsing UA telle que ua-parser :

from user_agents import parse
ua_string = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)..."
user_agent = parse(ua_string)
print(user_agent.browser.family)print(user_agent.os.family)
print(user_agent.device.family)

C’est le flux de travail standard pour l’analyse du User-Agent.

3. Techniques avancées d’analyse du User-Agent

Beaucoup pensent qu’analyser le navigateur et le système d’exploitation suffit — mais c’est loin d’être suffisant.

1️⃣ Détecter les UA falsifiés

De nombreux bots usurpent des UA Chrome, mais l’environnement réel ne correspond pas. Par exemple :

•  L’UA prétend être un iPhone

•  Mais l’IP provient d’un data center

•  Résolution d’écran anormale

•  Les paramètres WebGL ne correspondent pas

Dans ce cas, l’analyse du User-Agent seule ne suffit pas. Il faut la combiner avec l’analyse de Fingerprint du navigateur.

2️⃣ Combiner avec le Fingerprinting du navigateur

•  La détection de Fingerprint du navigateur collecte généralement : Canvas Fingerprint, WebGL Fingerprint, Audio Fingerprint, liste des polices, fuseau horaire, etc.

•  Si le User-Agent indique Windows Chrome mais que WebGL affiche le rendu logiciel SwiftShader, c’est suspect.

•  C’est pourquoi de nombreux systèmes de contrôle des risques utilisent l’analyse du User-Agent comme première couche, puis effectuent une vérification de Fingerprint plus approfondie en seconde couche.

4. Pratique : comment vérifier la précision de l’analyse du User-Agent ?

L’analyse seule ne suffit pas — une vérification est également nécessaire. Nous recommandons le ToDetect Fingerprint Checker, qui peut :

•  Afficher l’environnement complet de Fingerprint du navigateur

•  Comparer le User-Agent avec les informations matérielles réelles

•  Détecter l’usurpation de l’environnement

•  Vérifier le niveau de risque IP

Lors de l’analyse de données ou de travaux anti-fraude, vous pouvez :

1. Extraire le User-Agent des logs

2. Analyser le navigateur et l’OS en local

3. Utiliser le ToDetect Fingerprint Checker pour comparer l’environnement

4. Déterminer s’il existe des anomalies de Fingerprint

Cette approche combinée est très efficace pour identifier le trafic automatisé.

5. Cas courants d’anomalies de User-Agent

Cas 1 : UAs identiques en masse

Des dizaines de milliers de visites en une seule journée, toutes utilisant Chrome/120.0.0.0 Windows NT 10.0 — est-ce normal ?

•  Si les résolutions sont toutes identiques

•  Si les fuseaux horaires sont tous identiques

•  Si les IP proviennent de plusieurs pays

Il s’agit très probablement de scripts automatisés usurpant des UAs en masse.

Cas 2 : UA mobile mais comportement desktop

•  L’UA prétend être iPhone

•  Mais les schémas de mouvement de la souris sont anormaux

•  Aucun événement tactile détecté

•  La résolution est 1920x1080

C’est une discordance typique entre l’environnement de Fingerprint du navigateur et le User-Agent.

6. Suggestions pour améliorer l’analyse du User-Agent avec précision

•  Ne vous fiez pas uniquement au User-Agent

•  Toujours combiner avec la géolocalisation IP

•  Utiliser la détection de Fingerprint du navigateur pour une vérification secondaire

•  Construire une base de données de liste noire des anomalies d’UA

•  Mettre régulièrement à jour les bibliothèques de règles de parsing UA

Si vous exploitez des activités à forte valeur telles que l’e-commerce, la publicité ou des systèmes de comptes, vous devez intégrer les environnements de Fingerprint du navigateur dans votre stratégie de contrôle des risques.

Conclusion

L’analyse du User-Agent n’est que le début. La véritable valeur réside dans la combinaison de l’analyse de Fingerprint du navigateur avec l’analyse des logs comportementaux pour détecter le trafic anormal.

Que vous travailliez sur l’optimisation SEO, la publicité ou le contrôle des risques anti-bot, maîtriser cette compétence vous donnera une compréhension plus claire de la qualité du trafic.

Apprenez l’approche en trois étapes : Analyse du User-Agent + Détection de Fingerprint du navigateur + ToDetect Fingerprint Checker, et vous découvrirez de nombreux secrets cachés du trafic.