Platformada antibot qorunması və davranış analizini konfiqurasiya
Giriş
Botlar və avtomatlaşdırılmış skriptlər oyunların dürüstlüyünü və platformanın təhlükəsizliyini təhlükə altına alır. Hərtərəfli antibot qorunması, maksimum deteksiya dəqiqliyi ilə UX-ə minimal təsir təmin edərək, müştəri davranış analizini, arxa tərəfdəki anomaliyaları və məcburi yoxlamaları (CAPTCHA, 2FA) birləşdirir.
1. Təhdidlər və hücum ssenariləri
Credential stuffing və brute-force: bot şəbəkəsindən kütləvi giriş cəhdləri.
Avtomatlaşdırılmış spins: sürət limitlərini aşmaq üçün spin üçün WebSocket-sorğuları emulasiya skriptləri.
Qiymət-ayrı-ayrı sessiyalar (session hijacking): tokenlərin oğurlanması və avtomatik bahis oynamaq.
Bonus ferma üçün botlar: saxta hesablar altında kütləvi qeydiyyat və bonusların ələ keçirilməsi.
2. Müştəri deteksiya mexanizmləri
1. Browser fingerprinting
FingerprintJS vasitəsilə izlərin toplanması (Canvas, WebGL, plugin, timezone, MIME-types siyahısı).
Məşhur bot nümunələri və speed-run fingerprint changes bazası ilə müqayisə.
2. JavaScript-çağırışlar (Proof-of-Work)
Kritik hərəkətlərdən əvvəl kiçik hesablama vəzifələri (login, spin) nonce qaytarılması ilə.
JS mühərriki olmadan sadə HTTP müştəriləri ilə botlar saxlayır.
3. Canvas kilidi və WebSocket analizi
Animasiyaların çəkilmə qabiliyyətinin yoxlanılması və WebSocket API-nin dəstəklənməsi.
Müştəridə gecikmələrin və heartbeat mesajlarının emulyasiyası.
3. Reaktiv yoxlamalar və CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Trigger şərtləri: «Spin» düyməsinə çox tez-tez basın, QPS həddindən artıq, şübhəli IP.
invisible reCAPTCHA v3 eşik skoring istifadə; əgər score <0. 5 → klassik reCAPTCHA v2.
Çıxış zamanı 2FA-giriş
Şübhəli fəaliyyət zamanı payout etməzdən əvvəl SMS kodu və ya email OTP tələb edir.
Device challenge
Cihaz və ya geo-yer dəyişdirərkən platforma KYC API vasitəsilə sürücülük vəsiqəsi tələb edir.
4. Arxa skorinq davranışı
1. Telemetriya toplama
Kafka-topiklər: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Real-time və tarixi təhlil üçün ClickHouse-da saxlama.
2. Feature engineering
Vaxt əlamətləri: kliklər arasında Δ t, bahislərin orta sürəti.
Məkan: IP/Subnet, User-Agent flips dəyişiklikləri.
Seanslar: uzunluğu, naviqasiya dərinliyi, flow-nümunələr.
3. Anomaliyaların ML modeli
Isolation Forest və Autoencoder hər seans üçün skoring.
Eşik bölünməsi: low/medium/high risk → tədbirlərə mapping (warning, CAPTCHA, kilid).
5. SIEM və SOC ilə inteqrasiya
Logstash/Fluentd antibot xidmətləri və davranış hesablarının qeydlərini götürür.
Elastic SIEM və ya Splunk: hadisələrin korelyasiyası, bot hücumu və false-positive rate.
Avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıq
Şübhəli sessiyaların artması ilə PagerDuty elanları> X% aktiv.
Slack bildirişlər SOC komandasına.
6. Mikroservis arxitekturası
```mermaid
flowchart LR
subgraph Müştəri
Browser
end
subgraph platforması
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService: JS challenge və fingerprint yoxlama.
BehaviorScoringService: hadisələri birləşdirir və riskScore verir.
CAPTCHASvc: adaptive CAPTCHA API idarə edir.
SIEMConnector: hadisələri SIEM-ə göndərir.
7. Test və hata ayıklama
Synthetic bots: Puppeteer/Playwright hücum emulasiya skriptləri.
A/B testləri: UX-impact qiymətləndirilməsi: conversion rate əvvəl və sonra müdafiə tətbiq.
Yanlış-pozitiv analiz: orta risk hallarının əl ilə yoxlanılması, ML modelinin korreksiyası.
Nəticə
Onlayn casino platformasında effektiv antibot qorunması client-side fingerprinting və PoW-challenge, adaptive CAPTCHA və 2FA-nı birləşdirir və arxada ML əsaslı davranış skoru və SIEM ilə inteqrasiya edir. Bu çox səviyyəli yanaşma user-experience və avtomatlaşdırılmış hücumlara qarşı sərt müdafiə arasında tarazlıq təmin edir.
Botlar və avtomatlaşdırılmış skriptlər oyunların dürüstlüyünü və platformanın təhlükəsizliyini təhlükə altına alır. Hərtərəfli antibot qorunması, maksimum deteksiya dəqiqliyi ilə UX-ə minimal təsir təmin edərək, müştəri davranış analizini, arxa tərəfdəki anomaliyaları və məcburi yoxlamaları (CAPTCHA, 2FA) birləşdirir.
1. Təhdidlər və hücum ssenariləri
Credential stuffing və brute-force: bot şəbəkəsindən kütləvi giriş cəhdləri.
Avtomatlaşdırılmış spins: sürət limitlərini aşmaq üçün spin üçün WebSocket-sorğuları emulasiya skriptləri.
Qiymət-ayrı-ayrı sessiyalar (session hijacking): tokenlərin oğurlanması və avtomatik bahis oynamaq.
Bonus ferma üçün botlar: saxta hesablar altında kütləvi qeydiyyat və bonusların ələ keçirilməsi.
2. Müştəri deteksiya mexanizmləri
1. Browser fingerprinting
FingerprintJS vasitəsilə izlərin toplanması (Canvas, WebGL, plugin, timezone, MIME-types siyahısı).
Məşhur bot nümunələri və speed-run fingerprint changes bazası ilə müqayisə.
2. JavaScript-çağırışlar (Proof-of-Work)
Kritik hərəkətlərdən əvvəl kiçik hesablama vəzifələri (login, spin) nonce qaytarılması ilə.
JS mühərriki olmadan sadə HTTP müştəriləri ilə botlar saxlayır.
3. Canvas kilidi və WebSocket analizi
Animasiyaların çəkilmə qabiliyyətinin yoxlanılması və WebSocket API-nin dəstəklənməsi.
Müştəridə gecikmələrin və heartbeat mesajlarının emulyasiyası.
3. Reaktiv yoxlamalar və CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Trigger şərtləri: «Spin» düyməsinə çox tez-tez basın, QPS həddindən artıq, şübhəli IP.
invisible reCAPTCHA v3 eşik skoring istifadə; əgər score <0. 5 → klassik reCAPTCHA v2.
Çıxış zamanı 2FA-giriş
Şübhəli fəaliyyət zamanı payout etməzdən əvvəl SMS kodu və ya email OTP tələb edir.
Device challenge
Cihaz və ya geo-yer dəyişdirərkən platforma KYC API vasitəsilə sürücülük vəsiqəsi tələb edir.
4. Arxa skorinq davranışı
1. Telemetriya toplama
Kafka-topiklər: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Real-time və tarixi təhlil üçün ClickHouse-da saxlama.
2. Feature engineering
Vaxt əlamətləri: kliklər arasında Δ t, bahislərin orta sürəti.
Məkan: IP/Subnet, User-Agent flips dəyişiklikləri.
Seanslar: uzunluğu, naviqasiya dərinliyi, flow-nümunələr.
3. Anomaliyaların ML modeli
Isolation Forest və Autoencoder hər seans üçün skoring.
Eşik bölünməsi: low/medium/high risk → tədbirlərə mapping (warning, CAPTCHA, kilid).
5. SIEM və SOC ilə inteqrasiya
Logstash/Fluentd antibot xidmətləri və davranış hesablarının qeydlərini götürür.
Elastic SIEM və ya Splunk: hadisələrin korelyasiyası, bot hücumu və false-positive rate.
Avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıq
Şübhəli sessiyaların artması ilə PagerDuty elanları> X% aktiv.
Slack bildirişlər SOC komandasına.
6. Mikroservis arxitekturası
```mermaid
flowchart LR
subgraph Müştəri
Browser
end
subgraph platforması
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
| Browser --> | events | API-Gateway |
|---|---|---|
| API-Gateway --> AntiBotClientService | ||
| AntiBotClientService --> | fingerprint, PoW | BehaviorScoringService |
| BehaviorScoringService --> | riskScore | API-Gateway |
| API-Gateway --> | challenge | CAPTCHASvc |
| API-Gateway --> TransactionService | ||
| BehaviorScoringService --> SIEMConnector | ||
| ``` |
AntiBotClientService: JS challenge və fingerprint yoxlama.
BehaviorScoringService: hadisələri birləşdirir və riskScore verir.
CAPTCHASvc: adaptive CAPTCHA API idarə edir.
SIEMConnector: hadisələri SIEM-ə göndərir.
7. Test və hata ayıklama
Synthetic bots: Puppeteer/Playwright hücum emulasiya skriptləri.
A/B testləri: UX-impact qiymətləndirilməsi: conversion rate əvvəl və sonra müdafiə tətbiq.
Yanlış-pozitiv analiz: orta risk hallarının əl ilə yoxlanılması, ML modelinin korreksiyası.
Nəticə
Onlayn casino platformasında effektiv antibot qorunması client-side fingerprinting və PoW-challenge, adaptive CAPTCHA və 2FA-nı birləşdirir və arxada ML əsaslı davranış skoru və SIEM ilə inteqrasiya edir. Bu çox səviyyəli yanaşma user-experience və avtomatlaşdırılmış hücumlara qarşı sərt müdafiə arasında tarazlıq təmin edir.
