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
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.
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.
