Налаштування антибот-захисту та поведінкового аналізу на платформі
Вступ
Боти і автоматизовані скрипти ставлять під загрозу чесність ігор і безпеку платформи. Комплексний антибот-захист поєднує поведінковий аналіз на клієнті, скоринг аномалій на бекенді і примусові перевірки (CAPTCHA, 2FA), забезпечуючи мінімальний вплив на UX при максимальній точності детекції.
1. Загрози і сценарії атак
Credential stuffing и brute-force: масові спроби логіна з bot-мережі.
Автоматизовані спини: скрипти, що емулюють WebSocket-запити на spin, щоб обійти ліміти швидкості.
Ціна-окремих-сесій (session hijacking): крадіжка токенів і автоматичне розігрування ставок.
Боти для бонус-фарму: масова реєстрація під фальшивими акаунтами і виїмка бонусів.
2. Клієнтські механізми детекції
1. Browser fingerprinting
Збір відбитка (Canvas, WebGL, плагінами, timezone, list of MIME-types) через FingerprintJS.
Порівняння з базою відомих бот-патернів і speed-run fingerprint changes.
2. JavaScript-челенджі (Proof-of-Work)
Невеликі обчислювальні задачі перед критичними діями (login, spin) з поверненням nonce.
Утримує ботів з простими HTTP-клієнтами без JS-рушія.
3. Canvas-блокування та WebSocket-аналіз
Перевірка можливості відрисовки анімацій і підтримка WebSocket API.
Емуляція затримок і heartbeat-повідомлень в клієнті.
3. Реактивні перевірки та CAPTCHA-флоу
Adaptive CAPTCHA
Trigger-умови: занадто часті кліки на кнопку «Spin», перевищення QPS, підозрілі IP.
Використання invisible reCAPTCHA v3 з пороговим скорингом; якщо score <0. 5 → показ класичної reCAPTCHA v2.
2FA-введення при виводі
При підозрілій активності вимагає SMS-код або email OTP перед виконанням payout.
Device challenge
При зміні пристрою або гео-локації платформа вимагає посвідчення водія через KYC API.
4. Бекенд-скоринг поведінки
1. Збір телеметрії
Kafka-топіки: `user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Зберігання в ClickHouse для real-time та історичного аналізу.
2. Feature engineering
Тимчасові ознаки: Δ t між кліками, середня швидкість ставок.
Просторові: зміни IP/Subnet, User-Agent flips.
Сесії: довжина, глибина навігації, флоу-патерни.
3. ML-модель аномалій
Isolation Forest і Autoencoder для скорингу кожної сесії.
Пороговий поділ: low/medium/high risk → маппінг на заходи (warning, CAPTCHA, блокування).
5. Інтеграція з SIEM і SOC
Logstash/Fluentd забирає логи антибот-сервісів і поведінкових скорингів.
Elastic SIEM або Splunk: кореляція інцидентів, дашборди з бот-атаки і false-positive rate.
Автоматизовані оповіщення
PagerDuty-анонси при сплеску підозрілих сесій> X% від активних.
Slack-повідомлення команді SOC.
6. Архітектура мікросервісів
```mermaid
flowchart LR
subgraph Клієнт
Browser
end
subgraph Платформа
API-Gateway
AuthService
AntiBotClientService
BehaviorScoringService
CAPTCHASvc
TransactionService
SIEMConnector
end
AntiBotClientService: перевірка JS-челленджів і fingerprint.
BehaviorScoringService: агрегує події і видає riskScore.
CAPTCHASvc: управляє adaptive CAPTCHA API.
SIEMConnector: шле інциденти в SIEM.
7. Тестування та налагодження
Synthetic bots: скрипти на Puppeteer/Playwright для емуляції атак.
A/B-тести: оцінка UX-impact: conversion rate до і після впровадження захистів.
False-positive аналіз: ручна верифікація кейсів medium-risk, коригування ML-моделі.
Висновок
Ефективний антибот-захист на платформі онлайн-казино поєднує client-side fingerprinting і PoW-челенджі, adaptive CAPTCHA і 2FA, а на бекенді - поведінковий скоринг на основі ML і інтеграцію з SIH EM. Такий багаторівневий підхід забезпечує баланс між user-experience і жорстким захистом від автоматизованих атак.
Боти і автоматизовані скрипти ставлять під загрозу чесність ігор і безпеку платформи. Комплексний антибот-захист поєднує поведінковий аналіз на клієнті, скоринг аномалій на бекенді і примусові перевірки (CAPTCHA, 2FA), забезпечуючи мінімальний вплив на UX при максимальній точності детекції.
1. Загрози і сценарії атак
Credential stuffing и brute-force: масові спроби логіна з bot-мережі.
Автоматизовані спини: скрипти, що емулюють WebSocket-запити на spin, щоб обійти ліміти швидкості.
Ціна-окремих-сесій (session hijacking): крадіжка токенів і автоматичне розігрування ставок.
Боти для бонус-фарму: масова реєстрація під фальшивими акаунтами і виїмка бонусів.
2. Клієнтські механізми детекції
1. Browser fingerprinting
Збір відбитка (Canvas, WebGL, плагінами, timezone, list of MIME-types) через FingerprintJS.
Порівняння з базою відомих бот-патернів і speed-run fingerprint changes.
2. JavaScript-челенджі (Proof-of-Work)
Невеликі обчислювальні задачі перед критичними діями (login, spin) з поверненням nonce.
Утримує ботів з простими HTTP-клієнтами без JS-рушія.
3. Canvas-блокування та WebSocket-аналіз
Перевірка можливості відрисовки анімацій і підтримка WebSocket API.
Емуляція затримок і heartbeat-повідомлень в клієнті.
3. Реактивні перевірки та CAPTCHA-флоу
Adaptive CAPTCHA
Trigger-умови: занадто часті кліки на кнопку «Spin», перевищення QPS, підозрілі IP.
Використання invisible reCAPTCHA v3 з пороговим скорингом; якщо score <0. 5 → показ класичної reCAPTCHA v2.
2FA-введення при виводі
При підозрілій активності вимагає SMS-код або email OTP перед виконанням payout.
Device challenge
При зміні пристрою або гео-локації платформа вимагає посвідчення водія через KYC API.
4. Бекенд-скоринг поведінки
1. Збір телеметрії
Kafka-топіки: `user. events` (clicks, pageViews, apiCalls, socketEvents).
Зберігання в ClickHouse для real-time та історичного аналізу.
2. Feature engineering
Тимчасові ознаки: Δ t між кліками, середня швидкість ставок.
Просторові: зміни IP/Subnet, User-Agent flips.
Сесії: довжина, глибина навігації, флоу-патерни.
3. ML-модель аномалій
Isolation Forest і Autoencoder для скорингу кожної сесії.
Пороговий поділ: low/medium/high risk → маппінг на заходи (warning, CAPTCHA, блокування).
5. Інтеграція з SIEM і SOC
Logstash/Fluentd забирає логи антибот-сервісів і поведінкових скорингів.
Elastic SIEM або Splunk: кореляція інцидентів, дашборди з бот-атаки і false-positive rate.
Автоматизовані оповіщення
PagerDuty-анонси при сплеску підозрілих сесій> X% від активних.
Slack-повідомлення команді SOC.
6. Архітектура мікросервісів
```mermaid
flowchart LR
subgraph Клієнт
Browser
end
subgraph Платформа
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: перевірка JS-челленджів і fingerprint.
BehaviorScoringService: агрегує події і видає riskScore.
CAPTCHASvc: управляє adaptive CAPTCHA API.
SIEMConnector: шле інциденти в SIEM.
7. Тестування та налагодження
Synthetic bots: скрипти на Puppeteer/Playwright для емуляції атак.
A/B-тести: оцінка UX-impact: conversion rate до і після впровадження захистів.
False-positive аналіз: ручна верифікація кейсів medium-risk, коригування ML-моделі.
Висновок
Ефективний антибот-захист на платформі онлайн-казино поєднує client-side fingerprinting і PoW-челенджі, adaptive CAPTCHA і 2FA, а на бекенді - поведінковий скоринг на основі ML і інтеграцію з SIH EM. Такий багаторівневий підхід забезпечує баланс між user-experience і жорстким захистом від автоматизованих атак.
