Qu’est-ce que le Bot Management ?

Compte tenu du grand nombre de bots présents sur les applications, à des fins légitimes ou malveillantes, la question qui se pose est de savoir comment arrêter les mauvais bots sans nuire au travail de ceux qui sont légitimes. Si les équipes AppSec peuvent prêter une attention particulière à leurs Log afin de repérer des pic de trafic susceptibles d’être des bots, déterminer si le trafic provient de bots légitimes ou de bot malveillant peut s’avérer difficile sans les outils appropriés. En outre, les approches internes du Bot Management peuvent laisser des failles de sécurité, car les bots sophistiqués sont conçus pour ressembler à des utilisateurs humains. Pour échapper à ces inconvénients, un logiciel de Bot Management a été créé.

Bot Management est un type de logiciel de sécurité de couche 7 que les entreprises peuvent mettre en œuvre pour protéger leurs applications contre le trafic des bots malveillants. Le logiciel offre des capacités de détection, d’atténuation, et de surveillance que les organisations utilisent pour protéger leurs actifs numériques et maintenir un environnement en ligne sécurisé.

Comment détecter les bots

La Détection de bot consiste à différencier les bots des utilisateurs humains sur un site web, et à faire la différence entre l’activité légitime et l'activité de bot malveillant détectée. C’est la fonction la plus difficile de tout logiciel de Bot Management, car les bots sophistiqués sont capables de se faire passer presque à l’identique pour du trafic humain. Pour détecter les bots, les logiciels de Bot Management peuvent utiliser plusieurs méthodes de détection décrites ci-dessous.

Les méthodes actuelles de détection des bots

Le logiciel de Bot Management utilise diverses méthodes de détection qui peuvent également différencier le trafic légitime du trafic malveillant. Les méthodes de détection sont utilisées conjointement afin d’éviter les failles de sécurité qui pourraient survenir si elles étaient utilisées individuellement :

CAPTCHA 

Le CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) est une méthode de Détection de bot largement utilisée qui présente des défis aux utilisateurs pour prouver qu’ils sont humains. En général, cela oblige les utilisateurs à accomplir des tâches telles que reconnaître des caractères déformés, résoudre des énigmes, ou sélectionner des images spécifiques. Les bots simplistes ont du mal à réussir ces tests avec précision, alors que les humains peuvent facilement les accomplir.

Analyse comportementale

Cette méthode analyse les schémas de comportement des utilisateurs afin de distinguer les utilisateurs humains des bots. Elle recherche des activités inhabituelles ou suspectes que les bots ont tendance à présenter, telles que des requêtes de page rapides, des schémas de navigation uniformes, ou des schémas de clic inhabituels. L’analyse comportementale peut également impliquer des facteurs tels que la durée de la session, les mouvements de la souris, la vitesse de frappe, les schémas de navigation, et plus encore.

Analyse IP 

L’analyse IP consiste à suivre et à analyser les adresses IP associées aux requêtes entrantes. Elle permet d’identifier les adresses IP ou les plages d’adresses IP suspectes, connues pour leurs activités malveillantes ou présentant un comportement de type bot. Les bases de données de réputation des adresses IP ou les listes noires sont souvent utilisées pour signaler ou bloquer les requêtes provenant d’adresses IP suspectes.

Analyse de l’agent utilisateur

L’analyse de l’Agent utilisateur examine la chaîne Agent utilisateur incluse dans l’en-tête de la requête HTTP afin de déterminer le logiciel client ou le dispositif utilisé pour accéder au site web ou à l’application. Le trafic de bots peut présenter des schémas Agent utilisateur uniques ou identifiables, ce qui permet aux systèmes de détection de signaler les requêtes provenant d’agent utilisateur de bots connus ou d’identifier des Agent utilisateur anormaux ou suspects.

Approches fondées sur le machine learning et l’IA

Les techniques de machine learning et d’intelligence artificielle (IA) peuvent être utilisées pour former des modèles capables de reconnaître les schémas et les caractéristiques associés aux bots. Ces modèles peuvent apprendre à partir de grands volumes de données et peuvent détecter des anomalies ou des comportements similaires à ceux des bots à partir de combinaisons d’en-têtes de requête, d’interactions avec l’utilisateur, de mouvements de souris ou de schémas de navigation.

Empreintes des dispositifs

L’empreinte digitale du dispositif consiste à collecter et à analyser des informations spécifiques au dispositif, telles que les attributs du navigateur, les détails du système d’exploitation, la résolution de l’écran, les plug-in installés ou les paramètres de fuseau horaire. Ces attributs spécifiques aux dispositifs peuvent aider à identifier des configurations de dispositifs suspectes ou uniques associées à des bots.

Défis JavaScript

Les défis JavaScript représentent une tâche ou une vérification supplémentaire qui nécessite l’exécution de code JavaScript côté client. Les bots peuvent avoir du mal à interpréter et à exécuter le JavaScript avec précision, alors que la plupart des navigateurs web modernes peuvent traiter les tâches JavaScript sans problème.

Un bot sophistiqué peut être capable de contourner une ou plusieurs de ces méthodes de détection, mais, en les combinant dans le cadre de la stratégie globale de Bot Management d’une organisation, les organisations peuvent détecter la grande majorité du trafic de bots malveillants sur leurs applications.

atténuation

Une fois le bot détecté, l’attention se porte sur l’atténuation. L’atténuation consiste à filtrer les bots malveillants du trafic normal afin d’éviter leurs attaques potentielles. Il peut s’agir de bloquer purement et simplement l’IP d’où proviennent les bots, ou d’envoyer leur trafic vers une autre partie de l’application pour éviter qu’un faux positif n’empêche une vente ou une action souhaitée. La plupart des produits de Bot Management permettent également d’appliquer des ensembles de règles nuancées au trafic des bots, notamment la limitation du débit et des combinaisons de règles à respecter avant d’imposer le blocage. Cela permet aux entreprises d’accroître la confiance dans les décisions et de s’assurer que le trafic légitime n’est pas affecté par une décision de blocage.

Surveillance

La surveillance fait référence aux outils d’observabilité du Bot Management qui fournissent des informations sur les bots présents sur votre application. Cela offre une vision holistique du trafic des bots, des tendances, des types et d’autres détails que l’équipe AppSec peut utiliser pour mieux comprendre son trafic. C’est souvent là que des mesures de sécurité générales peuvent être prises, telles que les listes de blocage/d’autorisation des bots et les politiques relatives aux bots.

Bot Management protège les applications contre les bots malveillants tout en distinguant et en autorisant intelligemment les bots légitimes. Grâce à ses capacités de détection, d’atténuation et de surveillance, les entreprises peuvent maintenir un environnement sécurisé et obtenir des informations sur le trafic de leur application.

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