← Решения Cloudflare по борьбе с ботами / bots / concepts

Механизмы обнаружения ботов

Cloudflare использует несколько механизмов обнаружения, поскольку разным типам ботов требуются разные стратегии выявления. Простых ботов можно выявить сопоставлением с известными сигнатурами, тогда как для сложных ботов нужны машинное обучение и поведенческий анализ.

Доступные для вашего домена механизмы зависят от тарифного плана.

Эвристики модуль обрабатывает все запросы. Cloudflare выполняет ряд эвристических проверок для выявления автоматизированного трафика, а запросы сверяются с постоянно растущей базой данных вредоносных отпечатков.

JavaScript Detections (JSD) модуль выявляет headless-браузеры и другие вредоносные отпечатки. Этот модуль выполняет лёгкую, незаметную инъекцию JavaScript на стороне клиента при любом запросе, соблюдая при этом наш строгие стандарты конфиденциальности ↗. В процессе мы не собираем никакой персонально идентифицируемой информации. Механизм JSD либо блокирует запросы, либо предъявляет к ним проверку, либо передаёт их другим механизмам.

JSD полностью необязателен. Чтобы изменить настройки, настройте Super Bot Fight Mode в Безопасность > Боты.

Машинное обучение (ML) модуль отвечает за большинство всех обнаружений, различая трафик от людей и от ботов. Такой подход задействует нашу глобальную сеть, которая ежедневно проксирует миллиарды запросов, чтобы выявлять как автоматизированный, так и человеческий трафик.

Система ML использует методологию машинного обучения с учителем для определения итоговой оценки Bot Score (от 1 до 99).

Основная модель опирается на следующий процесс:

• Входные переменные (X): различные характеристики запроса (заголовки, параметры сессии и сигналы браузера), собираемые из трафика по всей сети Cloudflare.
• Выходная переменная (Y): прогнозируемая вероятность того, что клиент является человеком (например, вероятность успешного прохождения Challenge). Эта вероятность преобразуется в итоговый Bot Score в диапазоне 1-99.

Мы регулярно дообучаем модуль машинного обучения на больших объёмах обезличенных данных, чтобы он оставался точным и адаптировался к новым угрозам. Клиенты могут анализировать признаки запросов, которые используют эти модели, в собственных журналах, например в Cloudflare Logpull или Logpush.

Механизм ML выявляет вероятно автоматизированный трафик.

Anomaly Detection (AD) модуль представляет собой необязательный модуль обнаружения, который использует одну из форм обучения без учителя. Cloudflare записывает базовый профиль трафика вашего домена и на его основе интеллектуально выявляет аномальные запросы. Этот подход не зависит от user agent, и его может включить или отключить команда Cloudflare, которая управляет вашим аккаунтом.

Cloudflare не рекомендует AD для доменов, использующих Cloudflare for SaaS или ожидаете большого объёма трафика через API. Механизм AD сразу присваивает автоматизированным запросам показатель 1.

Cloudflare использует __cf_bm cookie, чтобы сгладить Bot Score и снижает количество ложных срабатываний для сеансов реальных пользователей.

Cookie Bot Management отслеживает шаблон запросов отдельного пользователя и применяет его к данным машинного обучения, чтобы сформировать достоверную оценку бота для всех запросов этого пользователя.

Подробнее см. в Cloudflare Cookies.

Вы можете отключить __cf_bm cookie с помощью bm_cookie_enabled поле через API.