Personnalisation de la protection antibot et de l'analyse comportementale sur la plateforme
Introduction
Les bots et les scripts automatisés compromettent l'honnêteté des jeux et la sécurité de la plate-forme. La protection anti-bot complète combine l'analyse comportementale sur le client, le scoring des anomalies sur le backend et les contrôles forcés (CAPTCHA, 2FA), assurant un impact minimal sur l'UX avec une précision de détection maximale.
1. Menaces et scénarios d'attaque
Credential stuffing et brute-force : tentatives massives de login à partir d'un réseau bot.
Spin automatisé : scripts émulant des requêtes WebSocket sur spin pour contourner les limites de vitesse.
Cours-sessions individuelles (session hijacking) : vol de tokens et mise en jeu automatique.
Bots pour bonus pharma : inscription en masse sous faux comptes et retrait de bonus.
2. Mécanismes de détection client
1. Browser fingerprinting
Collecte de l'empreinte (Canvas, WebGL, plugins, timezone, list of MIME-types) via FingerprintJS.
Comparaison avec la base de données de bot patterns connus et speed-run fingerprint changes.
2. Challenges JavaScript (Proof-of-Work)
Petites tâches de calcul avant les actions critiques (login, spin) avec retour nonce.
Retient les bots avec des clients HTTP simples sans moteur JS.
3. Canvas-blocage et WebSocket-analyse
Vérifie la possibilité de dessiner des animations et prend en charge l'API WebSocket.
Émulation des retards et des messages heartbeat dans le client.
3. Contrôles réactifs et CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Conditions trigger : clics trop fréquents sur le bouton « Spin », dépassement de QPS, IP suspectes.
Utiliser invisible reCAPTCHA v3 avec une note seuil ; si score <0. 5 → présentation du classique reCAPTCHA v2.
Entrée 2FA en sortie
Si une activité suspecte nécessite un code SMS ou un OTP électronique avant d'exécuter payout.
Device challenge
Lorsque vous changez d'appareil ou de géolocalisation, la plate-forme nécessite un permis de conduire via l'API KYC.
4. Backend-scoring de comportement
1. Collecte de télémétrie
Kafka-topics : 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Stockage dans ClickHouse pour le temps réel et l'analyse historique.
2. Feature engineering
Caractéristiques temporelles : Δ t entre les clics, vitesse moyenne des paris.
Spatial : changements d'IP/Subnet, User-Agent flips.
Sessions : longueur, profondeur de navigation, modèles de flow.
3. Modèle ML des anomalies
Isolation Forest et Autoencoder pour le scoring de chaque session.
La division liminaire : low/medium/high risk → маппинг sur les mesures (warning, CAPTCHA, le blocage).
5. Intégration avec SIEM et SOC
Logstash/Fluentd prend les logs des services antibots et des scores comportementaux.
Elastic SIEM ou Splunk : corelation d'incidents, dashboards par attaque de bot et faux taux positif.
Alertes automatisées
Annonces PagerDuty en cas de sursaut de sessions suspectes> X % de la valeur active.
Notifications slack à l'équipe SOC.
6. Architecture des microservices
```mermaid
flowchart LR
subgraph Client
Browser
end
Plate-forme subgraph
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService : vérification des challenges JS et fingerprint.
BehaviorScoringService : Agrège les événements et émet un riskScore.
CAPTCHASvc : contrôle l'API adaptative CAPTCHA.
SIEMConnector : casque d'incident dans le SIEM.
7. Test et débogage
Bots synthétiques : scripts sur Puppeteer/Playwright pour émuler les attaques.
Tests A/B : évaluation de l'impact UX : taux de conversion avant et après l'introduction des protections.
Analyse fausse-positive : vérification manuelle des cas de risque moyen, ajustement du modèle ML.
Conclusion
Une protection antibot efficace sur la plate-forme de casino en ligne combine le client-side fingerprinting et les challenges PoW, CAPTCHA adaptatif et 2FA, et sur le backend, le scoring comportemental basé sur ML et l'intégration avec SIEM. Cette approche à plusieurs niveaux offre un équilibre entre l'expérience utilisateur et la protection contre les attaques automatisées.
Les bots et les scripts automatisés compromettent l'honnêteté des jeux et la sécurité de la plate-forme. La protection anti-bot complète combine l'analyse comportementale sur le client, le scoring des anomalies sur le backend et les contrôles forcés (CAPTCHA, 2FA), assurant un impact minimal sur l'UX avec une précision de détection maximale.
1. Menaces et scénarios d'attaque
Credential stuffing et brute-force : tentatives massives de login à partir d'un réseau bot.
Spin automatisé : scripts émulant des requêtes WebSocket sur spin pour contourner les limites de vitesse.
Cours-sessions individuelles (session hijacking) : vol de tokens et mise en jeu automatique.
Bots pour bonus pharma : inscription en masse sous faux comptes et retrait de bonus.
2. Mécanismes de détection client
1. Browser fingerprinting
Collecte de l'empreinte (Canvas, WebGL, plugins, timezone, list of MIME-types) via FingerprintJS.
Comparaison avec la base de données de bot patterns connus et speed-run fingerprint changes.
2. Challenges JavaScript (Proof-of-Work)
Petites tâches de calcul avant les actions critiques (login, spin) avec retour nonce.
Retient les bots avec des clients HTTP simples sans moteur JS.
3. Canvas-blocage et WebSocket-analyse
Vérifie la possibilité de dessiner des animations et prend en charge l'API WebSocket.
Émulation des retards et des messages heartbeat dans le client.
3. Contrôles réactifs et CAPTCHA-flow
Adaptive CAPTCHA
Conditions trigger : clics trop fréquents sur le bouton « Spin », dépassement de QPS, IP suspectes.
Utiliser invisible reCAPTCHA v3 avec une note seuil ; si score <0. 5 → présentation du classique reCAPTCHA v2.
Entrée 2FA en sortie
Si une activité suspecte nécessite un code SMS ou un OTP électronique avant d'exécuter payout.
Device challenge
Lorsque vous changez d'appareil ou de géolocalisation, la plate-forme nécessite un permis de conduire via l'API KYC.
4. Backend-scoring de comportement
1. Collecte de télémétrie
Kafka-topics : 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Stockage dans ClickHouse pour le temps réel et l'analyse historique.
2. Feature engineering
Caractéristiques temporelles : Δ t entre les clics, vitesse moyenne des paris.
Spatial : changements d'IP/Subnet, User-Agent flips.
Sessions : longueur, profondeur de navigation, modèles de flow.
3. Modèle ML des anomalies
Isolation Forest et Autoencoder pour le scoring de chaque session.
La division liminaire : low/medium/high risk → маппинг sur les mesures (warning, CAPTCHA, le blocage).
5. Intégration avec SIEM et SOC
Logstash/Fluentd prend les logs des services antibots et des scores comportementaux.
Elastic SIEM ou Splunk : corelation d'incidents, dashboards par attaque de bot et faux taux positif.
Alertes automatisées
Annonces PagerDuty en cas de sursaut de sessions suspectes> X % de la valeur active.
Notifications slack à l'équipe SOC.
6. Architecture des microservices
```mermaid
flowchart LR
subgraph Client
Browser
end
Plate-forme subgraph
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 : vérification des challenges JS et fingerprint.
BehaviorScoringService : Agrège les événements et émet un riskScore.
CAPTCHASvc : contrôle l'API adaptative CAPTCHA.
SIEMConnector : casque d'incident dans le SIEM.
7. Test et débogage
Bots synthétiques : scripts sur Puppeteer/Playwright pour émuler les attaques.
Tests A/B : évaluation de l'impact UX : taux de conversion avant et après l'introduction des protections.
Analyse fausse-positive : vérification manuelle des cas de risque moyen, ajustement du modèle ML.
Conclusion
Une protection antibot efficace sur la plate-forme de casino en ligne combine le client-side fingerprinting et les challenges PoW, CAPTCHA adaptatif et 2FA, et sur le backend, le scoring comportemental basé sur ML et l'intégration avec SIEM. Cette approche à plusieurs niveaux offre un équilibre entre l'expérience utilisateur et la protection contre les attaques automatisées.
