Nell'attuale ambiente di Internet, l'accesso automatizzato, i clic dannosi dei crawler e le attività di ordini falsi sono sempre più comuni. Per gli operatori dei siti web, identificare e prevenire questo tipo di traffico “bot” è estremamente importante. Tra i molti metodi di rilevamento, il “browser fingerprinting” è diventato una tecnica ampiamente utilizzata grazie alla sua discrezione e precisione.

Quindi, le impronte digitali del browser possono davvero rilevare i bot? Questo articolo analizzerà più da vicino l'argomento.

Che cos'è il Browser Fingerprinting?

Il “browser fingerprinting” si riferisce al processo di raccolta delle caratteristiche uniche del browser e dell'ambiente del dispositivo di un utente per generare un identificatore relativamente unico. Gli attributi comuni del fingerprinting includono:

• Impostazioni di fuso orario e lingua

• Risultati del rendering Canvas

• Tipo e versione del browser

• Stato WebRTC

• Tipo e versione del sistema operativo

• Informazioni su plugin ed estensioni

Ciascuno di questi attributi può sembrare ordinario da solo, ma quando combinati creano un “impronta digitale” molto difficile da duplicare tra dispositivi. Questo li rende ampiamente utilizzati per l'identificazione degli utenti, la prevenzione delle frodi e il monitoraggio della sicurezza.

Come possono le impronte digitali del browser rilevare i bot?

Prima di rispondere, dobbiamo chiarire le caratteristiche del traffico dei bot. La maggior parte degli script automatizzati o dei crawler, nel tentativo di simulare i browser, spesso rivela anomalie ambientali come:

1. Risultati di rendering anomali

Quando le immagini vengono disegnate utilizzando Canvas o WebGL, dispositivi diversi generano pattern di pixel unici. Tuttavia, molti framework di automazione non dispongono di capacità di rendering grafico robuste, risultando in output uniformi o semplificati.

2. Attributi del fingerprint incompleti

Un browser genuino di solito contiene librerie di font complete e dati sui plugin. Al contrario, gli ambienti dei bot spesso mancano di queste informazioni o mostrano impostazioni predefinite insolite.

3. Incoerenze tra comportamento e fingerprint

Ad esempio, un dispositivo può dichiarare di eseguire Windows ma mostra una libreria di font estremamente rara o un fuso orario insolito. Queste incoerenze rendono più facile individuare attività sospette.

Sebbene il browser fingerprinting sia efficace, non è infallibile e presenta limitazioni. Con l'avanzamento delle tecniche anti-rilevamento, molti strumenti di automazione supportano ora il “fingerprint spoofing”.

Per ottenere una maggiore precisione nel rilevamento, si consiglia di utilizzare strumenti professionali per il rilevamento dei bot come ToDetect. Queste piattaforme specializzate funzionano in tempo reale senza richiedere download, combinando browser fingerprinting, analisi comportamentale e monitoraggio della rete per offrire soluzioni anti-frode più complete.