Ante la cantidad de bots que hay en las aplicaciones con fines tanto legítimos como maliciosos, surge la pregunta de cómo detener a los bots maliciosos sin afectar al trabajo de los que son legítimos. Aunque los equipos de AppSec pueden prestar mucha atención a sus registros para detectar picos de tráfico que probablemente sean bots, averiguar si el tráfico procede 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 los usuarios humanos. Para evitar estos inconvenientes, se creó software de gestión de bots.
La gestión de bots es un tipo de software de seguridad de la capa 7 que las organizaciones pueden implementar para proteger sus aplicaciones del tráfico de bots maliciosos. El software ofrece capacidades de detección, mitigación y supervisión que las organizaciones utilizan para proteger sus activos digitales y mantener un entorno online seguro.
Cómo detectar bots
La detección de bots es el proceso de identificar bots frente a usuarios humanos en un sitio web y diferenciar entre la actividad de bots legítima y el bot malicioso detectado. Es la función más compleja 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 utilizar varios métodos de detección que se describen a continuación.
Los métodos actuales de detección de bots
El software de gestión de bots utiliza varios métodos de detección que también pueden diferenciar entre el tráfico legítimo y el tráfico malicioso. Los métodos de detección se usan conjuntamente para evitar vacíos de seguridad que pueden surgir si se usan de forma individual:
CAPTCHA
El CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) es un método muy utilizado de detección de bots que plantea desafíos a los usuarios para que demuestren que son humanos. Suele requerir que el usuario complete tareas como reconocer caracteres distorsionados, resolver rompecabezas o seleccionar imágenes concretas. A los bots más simples les cuesta superar estas pruebas con precisión, mientras que los humanos pueden completarlas fácilmente.
Análisis de comportamiento
Este método analiza patrones de comportamiento de usuarios para distinguir entre usuarios humanos y bots. Busca actividades inusuales o sospechosas que los bots suelen mostrar, como peticiones rápidas de páginas, patrones de navegación uniformes o patrones de clics inusuales. El análisis de comportamiento también puede implicar factores como la duración de la sesión, los movimientos del ratón, la velocidad de tecleo, los patrones de navegación y más.
Análisis de IP
El análisis de IP implica el seguimiento y el análisis de la dirección IP asociada con la petición entrante. Ayuda a identificar direcciones IP sospechosas o rangos que se conocen por actividades maliciosas o que muestran comportamientos propios de bots. Las bases de datos de reputación de IP o las listas negras suelen usarse para marcar o bloquear peticiones procedentes de IP sospechosas.
Análisis de User-Agent
El análisis de User-Agent examina la cadena de User-Agent incluida en el encabezado de la petición HTTP para determinar el software de cliente o el dispositivo utilizado para acceder al sitio web o la aplicación. El tráfico de bots puede tener patrones de User-Agent únicos o identificables, lo que permite a los sistemas de detección marcar las peticiones de User-Agent de bots conocidos o identificar User-Agent anómalos o sospechosos.
Estrategias basadas en la IA y el aprendizaje automático
Se pueden emplear técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para entrenar modelos que puedan reconocer patrones y características asociados a los bots. Estos modelos pueden aprender de grandes volúmenes de datos y detectar anomalías o comportamientos propios de bots a partir de combinaciones de encabezados de petición, interacciones de usuario, movimientos del ratón o patrones de navegación.
Huellas digitales de dispositivos
La huella digital de dispositivos consiste en recopilar y analizar información específica del dispositivo, como atributos del navegador, detalles del sistema operativo, resolución de pantalla, complementos instalados o configuración de la zona horaria. Estos atributos específicos del dispositivo pueden ayudar a identificar configuraciones sospechosas o únicas de dispositivos asociadas a bots.
Desafíos de JavaScript
Los desafíos de JavaScript presentan una tarea o comprobación adicional que requiere la ejecución de código de JavaScript en el lado del cliente. A los bots les puede costar interpretar y ejecutar JavaScript correctamente, mientras que la mayoría de los navegador web modernos pueden gestionar tareas de JavaScript sin problemas.
Puede que un bot sofisticado sea capaz de superar uno o varios 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 foco pasa a la mitigación. La mitigación es el proceso de filtrar bots maliciosos del tráfico normal para evitar sus posibles ataques. Esto puede significar bloquear directamente la IP de la que proceden 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 frecuencia 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.
Supervisión
La supervisión comprende las herramientas de observabilidad de la gestión de bots que aportan conocimiento sobre los bots en tu aplicación. Ofrece una visión completa del tráfico de bots, las tendencias, los tipos y otros detalles que AppSec puede usar para entender mejor el tráfico. Aquí es donde a menudo pueden aplicarse medidas generales de seguridad, como listas de bloqueo/autorización de bots y políticas de bots.
La gestión de bots protege las aplicaciones frente a bots maliciosos, al tiempo que distingue y permite de forma inteligente los legítimos. Gracias a sus capacidades de detección, mitigación y supervisión, las organizaciones pueden mantener un entorno seguro y obtener conocimiento sobre el tráfico de su aplicación.
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