¿Qué es la gestión de bots?

Con tantos bots en las aplicaciones con fines tanto legítimos como maliciosos, surge la pregunta de cómo detener a los bots maliciosos sin afectar el trabajo de los que son legítimos. Aunque los equipos de AppSec pueden prestar mucha atención a sus logs para detectar picos de tráfico que probablemente sean bots, determinar si el tráfico proviene de bots legítimos o maliciosos puede resultar difícil sin las herramientas adecuadas. Además, los enfoques internos para la gestión de bots pueden dejar vulnerabilidades de seguridad porque los bots sofisticados están diseñados para parecerse a usuarios humanos. Para evitar estas desventajas, se creó software de gestión de bots.

La gestión de bots es un tipo de software de seguridad de capa 7 que las organizaciones pueden implementar para proteger sus aplicación de tráfico de bots maliciosos. El software ofrece capacidades de detección, mitigación y monitoreo que las organizaciones usan para proteger sus activos digitales y mantener un entorno seguro en línea.

Cómo detectar bots

Bot Detection es el proceso de identificar bots de usuarios humanos en un sitio web y diferenciar entre la actividad de bot malicioso legítima y detectada. Es la función más desafiante de cualquier software de gestión de bots porque los bots sofisticados son capaces de disfrazarse de forma casi idéntica al tráfico humano. Para detectar bots, el software de gestión de bots puede usar varios métodos de detección que se describen a continuación.

Los métodos actuales de Bot Detection

El software de gestión de bots utiliza una variedad de métodos de detección que también pueden diferenciar entre tráfico legítimo y tráfico malicioso. Los métodos de detección se usan en conjunto para evitar brechas de seguridad que pueden surgir si se usan de forma individual:

CAPTCHA 

CAPTCHA (prueba de Turing pública completamente automatizada para diferenciar entre computadoras y humanos) es un método de Bot Detection ampliamente utilizado que presenta desafíos a los usuarios para demostrar que son humanos. Por lo general, requiere que los usuarios completen tareas como reconocer caracteres distorsionados, resolver acertijos o seleccionar imágenes específicas. Los bots simples tienen dificultades para superar estas pruebas con precisión, mientras que los humanos pueden completarlas fácilmente.

Análisis de comportamiento

Este método analiza patrones de comportamiento de los usuarios para distinguir entre usuarios humanos y bots. Busca actividades inusuales o sospechosas que los bots suelen mostrar, como solicitudes rápidas de páginas, patrones de navegación uniformes o patrones de clics inusuales. El análisis del comportamiento también puede incluir factores como la duración de la sesión, los movimientos del mouse, la velocidad de escritura, los patrones de navegación y más.

Análisis de IP 

El análisis de IP implica rastrear y analizar las direcciones IP asociadas con las solicitudes entrantes. Ayuda a identificar direcciones IP o rangos sospechosos que son conocidos por actividades maliciosas o que muestran un comportamiento similar al de los bots. Las bases de datos de reputación de IP o las listas negras suelen usarse para marcar o bloquear solicitudes que se originan en IP sospechosas.

Análisis de Usuario-Agente

El análisis de Usuario-Agente examina la cadena de Usuario-Agente incluida en el encabezado de solicitud HTTP para determinar el software cliente o dispositivo utilizado para acceder al sitio web o la aplicación. El tráfico de bots puede tener patrones de Usuario-Agente únicos o identificables, lo que permite que los sistemas de detección marquen las solicitudes de Usuario-Agente de bots conocidos o identifiquen Usuario-Agente anormales o sospechosos.

Enfoques basados en aprendizaje automático e IA

Se pueden emplear técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (AI) para entrenar modelos que puedan reconocer patrones y características asociados con bots. Estos modelos pueden aprender de grandes volúmenes de datos y detectar anomalías o comportamientos similares a los de bots a partir de combinaciones de encabezados de solicitud, interacciones del usuario, movimientos del mouse o patrones de navegación.

Huella digital del dispositivo

La huella digital del dispositivo implica recopilar y analizar información específica del dispositivo, como atributos del navegador, detalles del sistema operativo, resolución de pantalla, complementos instalados o configuración de zona horaria. Estos atributos específicos del dispositivo pueden ayudar a identificar configuraciones de dispositivo sospechosas o únicas asociadas con bots.

Desafíos de JavaScript

Los desafíos de JavaScript presentan una tarea o verificación adicional que requiere la ejecución de código JavaScript del lado del cliente. Los bots pueden tener dificultades para interpretar y ejecutar JavaScript con precisión, mientras que la mayoría de los navegadores web modernos pueden manejar tareas de JavaScript sin problemas.

Un bot sofisticado puede ser capaz de superar uno o algunos de estos métodos de detección, pero al combinarlos como parte de la estrategia general de gestión de bots de una organización, las organizaciones pueden detectar la gran mayoría del tráfico de bots maliciosos en sus aplicaciones.

mitigación

Una vez que se detecta un bot, el enfoque cambia a la mitigación. La mitigación es el proceso de filtrar los bots maliciosos del tráfico normal para evitar sus posibles ataques. Esto puede significar bloquear directamente la IP de la que provienen los bots o enviar su tráfico a otra parte de la aplicación para evitar casos en los que un falso positivo impida una venta o la acción deseada. La mayoría de los productos de gestión de bots también permiten aplicar conjuntos de reglas detallados al tráfico de bots, incluida la limitación de velocidad y combinaciones de reglas que deben cumplirse antes de bloquear. Esto permite a las organizaciones aumentar la confianza en las decisiones y garantizar que el tráfico legítimo no se vea afectado por una decisión de bloqueo.

Monitorización

La monitorización se refiere a las herramientas de observabilidad de la gestión de bots que brindan observaciones sobre los bots en tu aplicación. Ofrece vistas holísticas del tráfico de bots, las tendencias, los tipos y otros detalles que AppSec puede usar para comprender mejor su tráfico. Aquí es donde a menudo se pueden aplicar medidas de seguridad amplias, como listas de bloqueo/permisión de bots y también políticas de bots.

Bot Management protege las aplicaciones contra bots maliciosos, al tiempo que distingue de forma inteligente y habilita los legítimos. Gracias a sus capacidades de detección, mitigación y monitoreo, las organizaciones pueden mantener un entorno seguro y obtener observaciones sobre el tráfico de su aplicación.

El enfoque automatizado para la gestión de bots

Fastly’s Next-Gen WAF ofrece capacidades integradas de gestión de bots para proteger tus aplicaciones de bots maliciosos y, al mismo tiempo, permitir los legítimos. Evita que los bots maliciosos realicen acciones perjudiciales contra tus sitios web y API identificándolos y mitigándolos antes de que afecten negativamente tu resultado final o la experiencia del usuario. Obtén más información sobre Next-Gen WAF y sus capacidades de gestión de bots.