Configurazione della protezione antibot e dell'analisi comportamentale sulla piattaforma

Introduzione

I bot e gli script automatizzati mettono a rischio l'onestà dei giochi e la sicurezza della piattaforma. La protezione antibot completa combina l'analisi comportamentale su un cliente, lo screening delle anomalie sul backend e i controlli forzati (CAPTCHA, 2FA), garantendo un impatto minimo sugli UX con la massima precisione di rilevamento.

1. Minacce e scenari di attacco

Credential stuffing e brute-force - Tentativi di massa di login da una rete bot.

Schiena automatizzata: script che emulano le richieste di spin WebSocket per aggirare i limiti di velocità.

Prezzo-singole sessioni - Furto di token e gioco automatico delle scommesse.

Bot per bonus-pharma: registrazione di massa sotto account falsi e bonifici.

2. Meccanismi di rilevamento client

1. Browser fingerprinting

Raccolta di impronte (Canves, WebGL, plugin, timezone, list of MIME-types) attraverso il FingerprintJS.

Confronto con una base di bot-pattern conosciuti e speed-run fingerprint changes.

2. Challenge JavaScript (Proof-of-Work)

Piccole attività di calcolo prima di attività critiche (login, spin) con restituzione nonce.

Mantiene i bot con semplici client HTTP senza motore JS.

3. Blocco di Canves e analisi WebSocket

Verifica la possibilità di disegnare le animazioni e supporto delle API.

Emulazione dei messaggi di ritardo e heartbeat nel client.

3. Controlli reattivi e flow CAPTCHA

Adaptive CAPTCHA

Condizioni trigger: click troppo frequenti su Spin, QPS superato, IP sospetto.

Utilizzo di invisibile v3 con soglia di scorrimento; se il punteggio è <0. Cinque proiezioni della classica v2.

input 2FA durante l'output

In caso di attività sospetta richiede un SMS o un email OTP prima di eseguire payout.

Device challenge

Quando si cambia dispositivo o posizione geo, la piattaforma richiede la patente tramite l'API KYC.

4. Backend-scansione del comportamento

1. Raccolta di telemetria

Kafka topic: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).

Memorizzazione in ClickHouse per real-time e analisi storiche.

2. Feature engineering

Segni temporali: Il valore tra i click, la velocità media delle puntate.

Spazio: modifiche IP/Subnet, User-Agente flips.

Sessioni: lunghezza, profondità di navigazione, flow pattern.

3. Modello ML di anomalie

Isolation Forest e Autoencoder per ogni sessione.

La soglia di separazione è low/medium/high risk per misure (warning, CAPTCHA, blocco).

5. Integrazione con SIEM e SOC

Logstash/Fluentd prende i loghi dei servizi antibot e degli schemi comportamentali.

Elastic SIEM o Splunk è una corazzata di incidenti, dashboard su bot-attacco e false-positive rate.

Avvisi automatizzati

PagerDuty-annunci in caso di picco di sessioni sospette> X% di quelle attive.

Notifiche slack al comando SOC.

6. Architettura dei microservizi

mermaid
flowchart LR
subgraph Client
Browser
end
subgraph Piattaforma
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 Controlla il challenge JS e fingerprint.

Aggregare gli eventi e rilasciare i .

CAPTCHASvc - Gestisce l'API adattativa CAPTCHA.

SIEMConnector invia incidenti a SIEM.

7. Test e debug

Synthetic bots: script su Puppeteer/Playwright per emulare attacchi.

Test A/B - Valutazione UX-impact: conversione rate prima e dopo l'implementazione del blocco.

False-positive analisi: convalida manuale delle valigette medium-risk, regolazione del modello ML.

Conclusione

La protezione antibot efficiente su una piattaforma di casinò online combina client-side fingerprinting e PoW Challenge, adattativo CAPTCHA e 2FA, mentre il backend include lo screening comportamentale basato su ML e l'integrazione con SIEM. Questo approccio su più livelli garantisce un equilibrio tra user-experience e rigida protezione dagli attacchi automatizzati.