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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
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.

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