Configuración de antibot y análisis de comportamiento en la plataforma
Introducción
Los bots y los scripts automatizados ponen en peligro la integridad de los juegos y la seguridad de la plataforma. La protección antibot integral combina análisis de comportamiento en el cliente, puntuación de anomalías en el backend y controles forzados (CAPTCHA, 2FA), asegurando un impacto mínimo en UX con la máxima precisión de detección.
1. Amenazas y escenarios de ataques
Credential stuffing y brute-force: intentos masivos de inicio de sesión desde la red bot.
Giros automatizados: scripts que emulan solicitudes de giro de WebSocket para eludir los límites de velocidad.
Precio-individual-sesiones (sesión hijacking): robo de tokens y juego automático de apuestas.
Bots para bonus pharm: registro masivo bajo cuentas falsas y recogida de bonos.
2. Mecanismos de detección de clientes
1. Browser fingerprinting
Recopilar impresión (Canvas, WebGL, plugins, timezone, list of MIME-types) a través de FingerprintJS.
Comparación con una base de patrones de bot conocidos y changes de fingerprint speed-run.
2. JavaScript-Challenges (Proof-of-Work)
Pequeños problemas computacionales antes de acciones críticas (login, spin) con retorno nonce.
Mantiene los bots con clientes HTTP simples sin motor JS.
3. Bloqueo de canvas y análisis WebSocket
Comprueba si las animaciones se pueden dibujar y si la API de WebSocket es compatible.
Emulación de mensajes de latencia y heartbeat en el cliente.
3. Inspecciones reactivas y CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Condiciones de trigger: clics demasiado frecuentes en el botón «Spin», exceso de QPS, IP sospechosa.
Uso de invisible reCAPTCHA v3 con puntuación de umbral; si score <0. 5 → muestra del reCAPTCHA v2 clásico.
2FA de entrada en salida
Si la actividad es sospechosa, requiere un código SMS o un correo electrónico OTP antes de ejecutar payout.
Device challenge
Cuando se cambia un dispositivo o una ubicación geo, la plataforma requiere una licencia de conducir a través de la API KYC.
4. Puntuación de fondo del comportamiento
1. Recogida de telemetría
Kafka-topics: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Almacenamiento en ClickHouse para análisis de tiempo real e histórico.
2. Feature engineering
Señales temporales: Δ t entre clics, velocidad promedio de las apuestas.
Espacial: cambios en IP/Subnet, flips de agente de usuario.
Sesiones: longitud, profundidad de navegación, patrones flow.
3. Modelo ML de anomalías
Isolation Forest y Autoencoder para la puntuación de cada sesión.
Separación umbral: bajo/medio/alto riesgo → mapping en medidas (warning, CAPTCHA, bloqueo).
5. Integración con SIEM y SOC
Logstash/Fluentd recoge los registros de los servicios antibot y las puntuaciones de comportamiento.
Elastic SIEM o Splunk: coreación de incidentes, dashboards por ataque bot y tasa false-positiva.
Alertas automatizadas
PagerDuty anuncios cuando las sesiones sospechosas se disparan> X% de los activos.
Notificaciones Slack al equipo SOC.
6. Arquitectura de microservicios
```mermaid
flowchart LR
subgraph Cliente
Browser
end
subgraph Plataforma
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService: validación de JS-challenge y fingerprint.
BehaviorScoringService: agrega eventos y produce riskScore.
CAPTCHASvc: administra la API CAPTCHA adaptativa.
SIEMConnector: Manguera de incidentes en SIEM.
7. Pruebas y depuración
Bots sintéticos: scripts en Puppeteer/Playwright para emular ataques.
Pruebas A/B: puntuación de impacto UX: tasa de conversión antes y después de la implementación de protecciones.
False-positive análisis: verificación manual de casos medium-risk, ajuste del modelo ML.
Conclusión
La eficaz protección antibot en la plataforma de casino en línea combina client-side fingerprinting y PoW-challenge, adaptive CAPTCHA y 2FA, y en el backend, la puntuación conductual basada en ML y la integración con SIEM. Este enfoque multinivel proporciona un equilibrio entre la experiencia del usuario y la protección rígida contra ataques automatizados.
Los bots y los scripts automatizados ponen en peligro la integridad de los juegos y la seguridad de la plataforma. La protección antibot integral combina análisis de comportamiento en el cliente, puntuación de anomalías en el backend y controles forzados (CAPTCHA, 2FA), asegurando un impacto mínimo en UX con la máxima precisión de detección.
1. Amenazas y escenarios de ataques
Credential stuffing y brute-force: intentos masivos de inicio de sesión desde la red bot.
Giros automatizados: scripts que emulan solicitudes de giro de WebSocket para eludir los límites de velocidad.
Precio-individual-sesiones (sesión hijacking): robo de tokens y juego automático de apuestas.
Bots para bonus pharm: registro masivo bajo cuentas falsas y recogida de bonos.
2. Mecanismos de detección de clientes
1. Browser fingerprinting
Recopilar impresión (Canvas, WebGL, plugins, timezone, list of MIME-types) a través de FingerprintJS.
Comparación con una base de patrones de bot conocidos y changes de fingerprint speed-run.
2. JavaScript-Challenges (Proof-of-Work)
Pequeños problemas computacionales antes de acciones críticas (login, spin) con retorno nonce.
Mantiene los bots con clientes HTTP simples sin motor JS.
3. Bloqueo de canvas y análisis WebSocket
Comprueba si las animaciones se pueden dibujar y si la API de WebSocket es compatible.
Emulación de mensajes de latencia y heartbeat en el cliente.
3. Inspecciones reactivas y CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Condiciones de trigger: clics demasiado frecuentes en el botón «Spin», exceso de QPS, IP sospechosa.
Uso de invisible reCAPTCHA v3 con puntuación de umbral; si score <0. 5 → muestra del reCAPTCHA v2 clásico.
2FA de entrada en salida
Si la actividad es sospechosa, requiere un código SMS o un correo electrónico OTP antes de ejecutar payout.
Device challenge
Cuando se cambia un dispositivo o una ubicación geo, la plataforma requiere una licencia de conducir a través de la API KYC.
4. Puntuación de fondo del comportamiento
1. Recogida de telemetría
Kafka-topics: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Almacenamiento en ClickHouse para análisis de tiempo real e histórico.
2. Feature engineering
Señales temporales: Δ t entre clics, velocidad promedio de las apuestas.
Espacial: cambios en IP/Subnet, flips de agente de usuario.
Sesiones: longitud, profundidad de navegación, patrones flow.
3. Modelo ML de anomalías
Isolation Forest y Autoencoder para la puntuación de cada sesión.
Separación umbral: bajo/medio/alto riesgo → mapping en medidas (warning, CAPTCHA, bloqueo).
5. Integración con SIEM y SOC
Logstash/Fluentd recoge los registros de los servicios antibot y las puntuaciones de comportamiento.
Elastic SIEM o Splunk: coreación de incidentes, dashboards por ataque bot y tasa false-positiva.
Alertas automatizadas
PagerDuty anuncios cuando las sesiones sospechosas se disparan> X% de los activos.
Notificaciones Slack al equipo SOC.
6. Arquitectura de microservicios
```mermaid
flowchart LR
subgraph Cliente
Browser
end
subgraph Plataforma
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: validación de JS-challenge y fingerprint.
BehaviorScoringService: agrega eventos y produce riskScore.
CAPTCHASvc: administra la API CAPTCHA adaptativa.
SIEMConnector: Manguera de incidentes en SIEM.
7. Pruebas y depuración
Bots sintéticos: scripts en Puppeteer/Playwright para emular ataques.
Pruebas A/B: puntuación de impacto UX: tasa de conversión antes y después de la implementación de protecciones.
False-positive análisis: verificación manual de casos medium-risk, ajuste del modelo ML.
Conclusión
La eficaz protección antibot en la plataforma de casino en línea combina client-side fingerprinting y PoW-challenge, adaptive CAPTCHA y 2FA, y en el backend, la puntuación conductual basada en ML y la integración con SIEM. Este enfoque multinivel proporciona un equilibrio entre la experiencia del usuario y la protección rígida contra ataques automatizados.
