ข่าวใหญ่เกี่ยวกับ Fingerprinting เชิงพฤติกรรม: การเคลื่อนไหวของเมาส์และจังหวะการพิมพ์สามารถถูกติดตามได้แล้ว

ในอดีต เราคิดว่าการซ่อน IP การปรับพารามิเตอร์ของเบราว์เซอร์ หรือสลับอุปกรณ์ก็เพียงพอแล้ว แต่เมื่อแนวโน้มอุตสาหกรรมพัฒนา ระบบควบคุมความเสี่ยงไม่พอใจกับข้อมูลแบบสแตติกอีกต่อไป

ตอนนี้พวกเขาเริ่มสังเกตเส้นทางการเคลื่อนที่ของเมาส์ จังหวะการพิมพ์ และแม้แต่พฤติกรรมการเลื่อนหน้า—ข้อมูลเชิงพฤติกรรมเหล่านี้ก็สามารถสร้าง Fingerprint ของเบราว์เซอร์ของคุณได้เช่นกัน

วันนี้มาคุยกันในสิ่งที่หลายคนมองข้าม: วิธีการเก็บ Fingerprint เชิงพฤติกรรม และวิธีตรวจสอบ Fingerprint เชิงพฤติกรรมของเบราว์เซอร์ขั้นพื้นฐาน

1. Fingerprinting ของเบราว์เซอร์ไม่ใช่แค่ “ข้อมูลอุปกรณ์”

Fingerprint แบบดั้งเดิมของเบราว์เซอร์ประกอบด้วยหลัก ๆ ดังนี้:

•  User-Agent

•  ความละเอียดหน้าจอ

•  เขตเวลาและภาษา

•  WebGL และ Canvas Fingerprint

•  รายการฟอนต์

•  ข้อมูลปลั๊กอิน

สิ่งเหล่านี้คือ Fingerprint ของพารามิเตอร์เบราว์เซอร์แบบทั่วไป ในอดีตเครื่องมือตรวจจับ Fingerprint ของเบราว์เซอร์ส่วนใหญ่จะเน้นที่พารามิเตอร์แบบสแตติกเหล่านี้

แต่เมื่อระบบป้องกันบอทและควบคุมความเสี่ยงพัฒนา สิ่งเหล่านี้เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เพราะว่า:

•  พารามิเตอร์สามารถถูกปลอมได้

•  เบราว์เซอร์ Fingerprint เริ่มแพร่หลายมากขึ้น

•  เครื่องมืออัตโนมัติสามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่ดู “สมจริง” ได้เป็นจำนวนมาก ทำให้การระบุในระดับพฤติกรรมกลายเป็นแนวโน้มใหม่

2. Fingerprinting พฤติกรรมของเบราว์เซอร์คืออะไร?

พูดง่าย ๆ Fingerprint เชิงพฤติกรรมคือรูปแบบการใช้งานเบราว์เซอร์ของคุณ ข้อมูลเชิงพฤติกรรมที่พบบ่อย ได้แก่:

1. เส้นทางการเคลื่อนไหวของเมาส์

•  ผู้ใช้จริงมักมีการหยุด การสั่นเล็กน้อย เส้นทางไม่สม่ำเสมอ และมีอ้อมบ้างเป็นครั้งคราว

•  เส้นทางที่สร้างด้วยสคริปต์มักตรง เรียบสม่ำเสมอ แทบไม่มีการสั่น และตำแหน่งคลิกแม่นยำเกินไป

ระบบควบคุมความเสี่ยงสามารถระบุที่มาของการปฏิบัติการได้จากรายละเอียดเหล่านี้

2. จังหวะการพิมพ์

•  ผู้ใช้จริงมีลักษณะชัดเจน เช่น ระยะห่างระหว่างตัวอักษรที่ไม่เท่ากัน การลบแก้ไข และหยุดชั่วคราวเป็นบางครั้ง

•  สคริปต์อัตโนมัติมักพิมพ์ด้วยความเร็วคงที่ แทบไม่ลบตัวอักษร และดู “สมบูรณ์แบบ” เกินไป ซึ่งตรวจจับได้ง่ายในขั้นตอนล็อกอิน ลงทะเบียน และกรอกแบบฟอร์ม

3. การเลื่อนหน้าและเวลาพักอยู่

•  ผู้ใช้จริงเลื่อนขึ้นลง หยุดเพื่ออ่านบางส่วน และบางครั้งเลื่อนย้อนกลับ

•  สคริปต์มักมีความเร็วการเลื่อนคงที่ เวลาอยู่หน้าเพจคงที่ และรูปแบบพฤติกรรมซ้ำ ๆ สูง

เมื่อรวมกัน ข้อมูลเชิงพฤติกรรมเหล่านี้จะก่อรูปเป็น Fingerprint เชิงพฤติกรรมของเบราว์เซอร์ที่สมบูรณ์

3. ทำไม Fingerprint เชิงพฤติกรรมจึงสำคัญมากขึ้น?

•  Fingerprint แบบสแตติกปลอมแปลงได้ง่าย

ปัจจุบันมีเบราว์เซอร์ Fingerprint สภาพแวดล้อมเครื่องเสมือน และปลั๊กอินปลอมพารามิเตอร์อยู่ในตลาด การแยกแยะผู้ใช้จริงออกจากบัญชีจำนวนมากโดยอาศัยพารามิเตอร์เบราว์เซอร์เพียงอย่างเดียวนั้นทำได้ยาก

•  เครื่องมืออัตโนมัติกำลังแพร่หลาย

เฟรมเวิร์กอัตโนมัติอย่าง Selenium, Puppeteer และ Playwright มีอุปสรรคในการเริ่มต้นต่ำ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปนำไปใช้ได้ง่าย หากไม่มีการตรวจจับเชิงพฤติกรรม แพลตฟอร์มอาจถูกปฏิบัติการจำนวนมากถาโถมได้ง่าย

•  ข้อมูลเชิงพฤติกรรมปลอมแปลงได้ยาก

แต่ละคนมีนิสัยการใช้งานต่างกัน ทำให้ยากต่อการเลียนแบบ แม้แต่สคริปต์ขั้นสูงก็ยังยากที่จะจำลอง “จังหวะการโต้ตอบตามธรรมชาติของมนุษย์”

4. จะตรวจสอบ Fingerprint ของเบราว์เซอร์ของคุณได้อย่างไร?

หากคุณทำอีคอมเมิร์ซข้ามพรมแดน การใช้งานหลายบัญชี หรือการเก็บข้อมูล แนะนำให้ใช้ ToDetect เพื่อตรวจสอบ Fingerprint ของเบราว์เซอร์เป็นประจำ:

•  ตรวจสอบความเป็นเอกลักษณ์ของ Fingerprint ความสอดคล้องของพารามิเตอร์ ตรวจจับสภาพแวดล้อมผิดปกติ และประเมินระดับความเสี่ยงของ Fingerprint

•  ช่วยประเมินว่าสภาพแวดล้อมเบราว์เซอร์ปัจจุบัน “สะอาด” ระบุได้ง่าย หรือมีความขัดแย้งของ Fingerprint อย่างชัดเจน

ขั้นตอนนี้สำคัญมาก—การแบนบัญชีจำนวนไม่น้อยเกิดจากปัญหา Fingerprint ของสภาพแวดล้อม

5. เคล็ดลับเชิงปฏิบัติเพื่อลดความเสี่ยงของ Fingerprint เชิงพฤติกรรม

1. หลีกเลี่ยงการทำงานด้วยสคริปต์ล้วน

พยายามหลีกเลี่ยงการคลิกแบบอัตโนมัติทั้งหมด การทำงานเป็นช่วงเวลาแน่นอน และงานซ้ำจำนวนมาก พิจารณาการทำงานแบบกึ่งอัตโนมัติที่มีการโต้ตอบของมนุษย์ในขั้นตอนสำคัญ

2. ทำให้จังหวะการใช้งาน “เสมือนมนุษย์”

เช่น หยุดพักระหว่างพิมพ์ ลบบางตัวอักษรเป็นครั้งคราว ค้างอยู่ในหน้าเพิ่มอีกไม่กี่วินาที และหลีกเลี่ยงการคลิกตำแหน่งเดิมทุกครั้ง รายละเอียดเหล่านี้ส่งผลต่อผลลัพธ์ของ Fingerprint เชิงพฤติกรรมอย่างมาก

3. ตรวจสอบ Fingerprint เป็นประจำ

คำแนะนำ: ตรวจสอบหนึ่งครั้งก่อนเริ่มใช้สภาพแวดล้อมใหม่ ตรวจสอบซ้ำเป็นระยะ และแก้ไขทันทีหากพบความผิดปกติ เครื่องมือ Fingerprint ของ ToDetect ช่วยระบุปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

6. แนวโน้มในอนาคต: Fingerprint แบบสแตติก + Fingerprint เชิงพฤติกรรม

แนวโน้มอุตสาหกรรมโดยรวมชี้ว่า โมเดลควบคุมความเสี่ยงในอนาคตจะผสาน:

Fingerprint ของพารามิเตอร์เบราว์เซอร์ + Fingerprint เชิงพฤติกรรม + ข้อมูลสภาพแวดล้อมเครือข่าย

สามองค์ประกอบนี้ร่วมกันจะสร้าง Profile ผู้ใช้ที่สมบูรณ์ หากส่วนใดส่วนหนึ่งผิดปกติ อาจทริกเกอร์การเตือนความเสี่ยง

สรุป

เมื่อความปลอดภัยบนอินเทอร์เน็ตและระบบควบคุมความเสี่ยงพัฒนาต่อเนื่อง ความสำคัญของ Fingerprint เชิงพฤติกรรมไม่อาจมองข้ามได้ การเปลี่ยนพารามิเตอร์เบราว์เซอร์หรือที่อยู่ IP เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะซ่อนตัวตนได้อย่างสมบูรณ์

หากคุณทำงานหลายบัญชี อีคอมเมิร์ซข้ามพรมแดน หรือการเก็บข้อมูล ควรทำให้เป็นนิสัยในการตรวจสอบ Fingerprint ของเบราว์เซอร์เป็นประจำ และใช้เครื่องมือมืออาชีพอย่างตัวตรวจ Fingerprint ของ ToDetect เพื่อระบุความเสี่ยง