Con così tanti bot nelle applicazioni per scopi sia legittimi che dannosi, sorge la domanda su come fermare i bot cattivi senza influire sul lavoro di quelli legittimi. Sebbene i team AppSec possano prestare molta attenzione ai loro Log per individuare picco di traffico che potrebbero probabilmente essere bot, capire se il traffico proviene da bot legittimi o bot dannoso può risultare difficile senza gli strumenti adeguati. Inoltre, gli approcci interni alla gestione dei bot possono lasciare vulnerabilità di sicurezza perché i bot sofisticati sono progettati per apparire esattamente come utenti umani. Per evitare questi svantaggi, è stato creato il software di gestione dei bot.
La gestione dei bot è un tipo di software di sicurezza di livello 7 che le organizzazioni possono implementare per proteggere la propria applicazione dal traffico di bot dannoso. Il software offre funzionalità di rilevamento, mitigazione e monitoraggio che le organizzazioni utilizzano per proteggere le proprie risorse digitali e mantenere un ambiente online sicuro.
Come rilevare i bot
Il rilevamento dei bot è il processo di identificazione dei bot rispetto agli utenti umani su un sito web e di differenziazione tra l’attività dei bot legittima e quella dannosa rilevata. È la funzione più impegnativa di qualsiasi software di gestione dei bot, perché i bot sofisticati sono in grado di camuffarsi in modo quasi identico al traffico umano. Per rilevare i bot, il software di gestione dei bot può utilizzare una serie di metodi di rilevamento descritti di seguito.
Gli attuali metodi di rilevamento dei bot
Il software di gestione dei bot utilizza una varietà di metodi di rilevamento che possono anche distinguere tra traffico legittimo e traffico dannoso. I metodi di rilevamento vengono utilizzati insieme per evitare gap di sicurezza che potrebbero verificarsi se usati singolarmente:
CAPTCHA
CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) è un metodo ampiamente utilizzato per il rilevamento dei bot che presenta sfide all’utente per dimostrare che è umano. In genere richiede agli utenti di completare attività come il riconoscimento di caratteri distorti, la risoluzione di puzzle o la selezione di immagini specifiche. I bot più semplicistici faticano a superare questi test con precisione, mentre gli esseri umani possono completarli facilmente.
Analisi comportamentale
Questo metodo analizza i modelli di comportamento degli utenti per distinguere tra utenti umani e bot. Cerca attività insolite o sospette che i bot tendono a mostrare, come richieste di pagina rapide, modelli di navigazione uniformi o pattern di clic insoliti. L'analisi comportamentale può coinvolgere anche fattori come la durata della sessione, i movimenti del mouse, la velocità di digitazione, i modelli di navigazione e altro ancora.
Analisi IP
L'analisi degli indirizzi IP comporta il monitoraggio e l'analisi degli indirizzi IP associati alle richieste in arrivo. Aiuta a identificare indirizzi IP o intervalli sospetti noti per attività dannose o che mostrano un comportamento simile a quello dei bot. I database di reputazione IP o le blacklist vengono spesso utilizzati per segnalare o bloccare le richiesta provenienti da IP sospetti.
Analisi User-Agent
L'analisi User-Agent esamina la stringa user-agent inclusa nell'intestazione della richiesta HTTP per determinare il software client o il dispositivo utilizzato per accedere al sito web o all'applicazione. Il traffico dei bot può avere modelli User-Agent univoci o identificabili, consentendo ai sistemi di rilevamento di contrassegnare le richiesta provenienti da User-Agent di bot noti o di identificare User-Agent anomali o sospetti.
Approcci basati sul machine learning e sull'IA
Le tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale (IA) possono essere impiegate per addestrare modelli in grado di riconoscere modelli e caratteristiche associati ai bot. Questi modelli possono apprendere da grandi volumi di dati e possono rilevare anomalie o comportamenti simili a quelli dei bot da combinazioni di intestazioni delle richieste, interazioni degli utenti, movimenti del mouse o modelli di navigazione.
Fingerprinting del dispositivo
Il fingerprinting dei dispositivi comporta la raccolta e l'analisi di informazioni specifiche del dispositivo, come attributi del browser, dettagli del sistema operativo, risoluzione dello schermo, plug-in installati o impostazioni del fuso orario. Questi attributi specifici del dispositivo possono aiutare a identificare configurazione del dispositivo sospette o univoche associate ai bot.
Sfide JavaScript
Le sfide JavaScript presentano un'attività o un controllo aggiuntivo che richiede l'esecuzione di codice JavaScript lato client. I bot potrebbero avere difficoltà a interpretare ed eseguire JavaScript con precisione, mentre la maggior parte dei moderni browser web può gestire le attività JavaScript senza problemi.
Un bot sofisticato può essere in grado di superare uno o alcuni di questi metodi di rilevamento, ma combinandoli nell'ambito della strategia complessiva di gestione dei bot di un'organizzazione, le organizzazioni possono rilevare la stragrande maggioranza del traffico di bot dannoso nelle loro applicazioni.
Mitigazione
Una volta rilevato un bot, l'attenzione si sposta sulla mitigazione. La mitigazione è il processo di filtraggio del traffico normale per escludere i bot dannosi ed evitare i loro potenziali attacchi. Ciò può significare bloccare direttamente l'IP da cui provengono i bot oppure inviare il loro traffico a un'altra parte dell'applicazione per evitare casi in cui un falso positivo impedisca una vendita o l'azione desiderata. La maggior parte dei prodotti di gestione dei bot consente anche di applicare al traffico bot set di regole articolati, inclusa la limitazione della velocità e combinazioni di regole soddisfatte prima del blocco. Questo consente alle organizzazioni di aumentare la fiducia nelle decisioni e di garantire che il traffico legittimo non sia influenzato da una decisione di blocco.
Monitoraggio
Il monitoraggio si riferisce agli strumenti di osservabilità della gestione dei bot che forniscono approfondimenti sui bot nella tua applicazione. Offre una visione olistica del traffico bot, delle tendenze, dei tipi e di altri dettagli che AppSec può usare per comprendere meglio il proprio traffico. Spesso è qui che si possono adottare misure di sicurezza generali, come elenchi di blocco/consenso dei bot e anche policy per i bot.
La gestione dei bot protegge le applicazioni dai bot dannosi, distinguendo in modo intelligente e consentendo quelli legittimi. Grazie alle sue capacità di rilevamento, mitigazione e monitoraggio, le organizzazioni possono mantenere un ambiente sicuro e ottenere approfondimenti sul traffico della propria applicazione.
L'approccio automatizzato alla gestione dei bot
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