Configurar a proteção antibot e análise comportamental na plataforma
Introdução
Bots e script automatizados comprometem a integridade dos jogos e a segurança da plataforma. O antibot complexo combina análise comportamental no cliente, verificação de anomalias no backende e verificações forçadas (CAPTCHA, 2FA), garantindo um efeito mínimo sobre o UX, com a máxima precisão de detecção.
1. Ameaças e cenários de ataque
Credential stuffing e brute-force: tentativas de login em massa da rede bot.
As costas automatizadas são os script que emulam as solicitações de spin WebSocket para contornar os limites de velocidade.
Preço-individuais de sessão (sessão hijacking): roubo de tokens e jogada automática de apostas.
Bots de bónus farm: inscrição em massa sob contas falsas e extração de bónus.
2. Mecanismos de detecção de clientes
1. Browser fingerprinting
Coleta impressão digital (Canvas, WebGL, plugins, timezone, lista do MIME-types) através de FingerprintJS.
Comparação com a base de bot-patters conhecidos e speed-run fingerprint changes.
2. O Joof-of-Work
Pequenas tarefas de computação antes de acções críticas (login, spin) com retorno nonce.
Mantém os bots com clientes HTTP simples sem motor JS.
3. Canvas-bloqueio e WebSocket-análise
Verificar como desenhar animações e suportar WebSocket API.
Emulação de atrasos e mensagens heartbeat no cliente.
3. Inspeções a jato e flow CAPTCHA
Adaptive CAPTCHA
Condições trigger: cliques demasiado frequentes no botão «Spin», excesso de QPS, IP suspeito.
Uso invisível reCAPTCHA v3 com liminar; se pontuar <0. 5 → exibição da clássica reCAPTCHA v2.
Entrada 2FA na saída
A atividade suspeita requer um SMS ou email OTP antes de executar o payout.
Device challenge
Quando você muda de dispositivo ou localização geo, a plataforma requer a carta de condução através da API KYC.
4. Descrição de comportamento de Backend
1. Recolher telemetria
Kafka-topics: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Armazenamento em ClickHouse para real-time e análise histórica.
2. Feature engineering
Sinais de tempo: Se houver cliques entre os cliques, velocidade média das apostas.
Alterações espaciais IP/Subnet, User-Agente flips.
Sessões: comprimento, profundidade da navegação, flow-patters.
3. Modelo ML de anomalias
Isolation Forest e Autoencoder para cada sessão.
Limite de divisão: low/medium/high risk → mapping por medida (warning, CAPTCHA, bloqueio).
5. Integração com SIEM e SOC
O Logstash/Fluentd retira os logs de serviços anti-bot e dados comportamentais.
Elastic SIEM ou Splunk: uma coralização de incidentes, dashboards de ataque de bot e falso-positivo rate.
Alertas automatizados
PagerDuty-anúncios quando as sessões suspeitas surgirem> X% dos anúncios ativos.
Notificações Slack ao comando SOC.
6. Arquitetura de microsserviços
```mermaid
flowchart LR
subgraph Cliente
Browser
end
subgraph Plataforma
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService: Verificação do desafio JS e fingerprint.
BehaviorScoringService: Agregando eventos e emitindo riskScore.
CAPTCHASvc: controla a API adaptativa CAPTCHA.
SIEMConnector: envia incidentes para SIEM.
7. Teste e depuração
Synthetic bots: script em Puppeteer/Playwright para emular ataques.
Testes A/B: Avaliação UX-impact: conversion rate antes e depois da implementação do bloqueio.
Análise falsa-positivo: verificação manual das malas medium-risk, correção do modelo ML.
Conclusão
A segurança antibot eficaz na plataforma de cassinos online combina o cliente-side fingerprinting e PoW Challengy, adaptativa CAPTCHA e 2FA, enquanto no backende é feito um screening comportamental baseado em ML e integração com SIEM. Esta abordagem de vários níveis permite um equilíbrio entre user-experience e proteção rígida contra ataques automatizados.
Bots e script automatizados comprometem a integridade dos jogos e a segurança da plataforma. O antibot complexo combina análise comportamental no cliente, verificação de anomalias no backende e verificações forçadas (CAPTCHA, 2FA), garantindo um efeito mínimo sobre o UX, com a máxima precisão de detecção.
1. Ameaças e cenários de ataque
Credential stuffing e brute-force: tentativas de login em massa da rede bot.
As costas automatizadas são os script que emulam as solicitações de spin WebSocket para contornar os limites de velocidade.
Preço-individuais de sessão (sessão hijacking): roubo de tokens e jogada automática de apostas.
Bots de bónus farm: inscrição em massa sob contas falsas e extração de bónus.
2. Mecanismos de detecção de clientes
1. Browser fingerprinting
Coleta impressão digital (Canvas, WebGL, plugins, timezone, lista do MIME-types) através de FingerprintJS.
Comparação com a base de bot-patters conhecidos e speed-run fingerprint changes.
2. O Joof-of-Work
Pequenas tarefas de computação antes de acções críticas (login, spin) com retorno nonce.
Mantém os bots com clientes HTTP simples sem motor JS.
3. Canvas-bloqueio e WebSocket-análise
Verificar como desenhar animações e suportar WebSocket API.
Emulação de atrasos e mensagens heartbeat no cliente.
3. Inspeções a jato e flow CAPTCHA
Adaptive CAPTCHA
Condições trigger: cliques demasiado frequentes no botão «Spin», excesso de QPS, IP suspeito.
Uso invisível reCAPTCHA v3 com liminar; se pontuar <0. 5 → exibição da clássica reCAPTCHA v2.
Entrada 2FA na saída
A atividade suspeita requer um SMS ou email OTP antes de executar o payout.
Device challenge
Quando você muda de dispositivo ou localização geo, a plataforma requer a carta de condução através da API KYC.
4. Descrição de comportamento de Backend
1. Recolher telemetria
Kafka-topics: 'user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Armazenamento em ClickHouse para real-time e análise histórica.
2. Feature engineering
Sinais de tempo: Se houver cliques entre os cliques, velocidade média das apostas.
Alterações espaciais IP/Subnet, User-Agente flips.
Sessões: comprimento, profundidade da navegação, flow-patters.
3. Modelo ML de anomalias
Isolation Forest e Autoencoder para cada sessão.
Limite de divisão: low/medium/high risk → mapping por medida (warning, CAPTCHA, bloqueio).
5. Integração com SIEM e SOC
O Logstash/Fluentd retira os logs de serviços anti-bot e dados comportamentais.
Elastic SIEM ou Splunk: uma coralização de incidentes, dashboards de ataque de bot e falso-positivo rate.
Alertas automatizados
PagerDuty-anúncios quando as sessões suspeitas surgirem> X% dos anúncios ativos.
Notificações Slack ao comando SOC.
6. Arquitetura de microsserviços
```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: Verificação do desafio JS e fingerprint.
BehaviorScoringService: Agregando eventos e emitindo riskScore.
CAPTCHASvc: controla a API adaptativa CAPTCHA.
SIEMConnector: envia incidentes para SIEM.
7. Teste e depuração
Synthetic bots: script em Puppeteer/Playwright para emular ataques.
Testes A/B: Avaliação UX-impact: conversion rate antes e depois da implementação do bloqueio.
Análise falsa-positivo: verificação manual das malas medium-risk, correção do modelo ML.
Conclusão
A segurança antibot eficaz na plataforma de cassinos online combina o cliente-side fingerprinting e PoW Challengy, adaptativa CAPTCHA e 2FA, enquanto no backende é feito um screening comportamental baseado em ML e integração com SIEM. Esta abordagem de vários níveis permite um equilíbrio entre user-experience e proteção rígida contra ataques automatizados.
