Une part toujours plus grande du trafic sur Internet n’est pas humaine. Les bots, ces programmes automatisés, sont responsables d’une multitude d’activités, des plus utiles (indexation par les moteurs de recherche) aux plus néfastes : credential stuffing, web scraping, fraude au clic, ou encore scalping d’inventaire. Les bots malveillants les plus sophistiqués sont conçus pour imiter le comportement humain, rendant les défenses traditionnelles basées sur les adresses IP ou les signatures obsolètes.
Pour contrer cette menace, les solutions de Web Application and API Protection (WAAP) modernes s’appuient sur deux techniques de pointe : l’analyse comportementale et le fingerprinting.
L’analyse comportementale : Démasquer le Bot par ses actions
Plutôt que de se demander « qui » est le visiteur (son IP), l’analyse comportementale se concentre sur « comment » il agit. Les humains interagissent avec un site web de manière unique, presque chaotique, tandis que les bots, même les plus avancés, suivent des schémas programmés.
Une solution de mitigation de bots avancée collecte et analyse en temps réel des centaines de signaux biométriques passifs pour construire un score « d’humanité » :
- Mouvements de la souris : Un humain ne déplace jamais sa souris en ligne droite parfaite. Les trajectoires sont courbes, avec des micro-ajustements et des pauses. Un bot, lui, se déplacera souvent de manière linéaire et directe d’un point A à un point B.
- Rythme de frappe au clavier (Keystroke Dynamics) : La manière dont nous tapons est unique : la vitesse, la pression sur les touches, le temps entre chaque frappe (latence keydown/keyup) forment une signature. Les bots remplissent les formulaires instantanément ou à une vitesse parfaitement constante, un comportement typiquement non humain.
- Interaction avec la page : La façon de faire défiler une page (scrolling), les clics, les interactions avec les éléments dynamiques sont autant d’indicateurs. Un bot peut charger une page et en extraire le contenu en une fraction de seconde, sans jamais faire défiler la page comme le ferait un lecteur humain.
En établissant une « baseline » du comportement humain normal pour un site donné, le moteur d’IA du WAAP peut identifier avec une grande précision les sessions qui s’écartent de cette norme et les signaler comme suspectes.
Le Fingerprinting : Identifier le Bot par son « ADN » numérique
Le fingerprinting (prise d’empreinte numérique) consiste à créer un identifiant unique pour chaque visiteur en collectant un ensemble d’attributs de son environnement de navigation. L’idée est que la combinaison de dizaines de paramètres est si spécifique qu’elle en devient quasi unique.
Les techniques de fingerprinting incluent la collecte d’informations sur :
- Le navigateur : Type (Chrome, Firefox), version, user-agent, plugins installés, polices de caractères disponibles.
- Le matériel : Système d’exploitation, résolution de l’écran, carte graphique (via des techniques comme le Canvas ou le WebGL fingerprinting), fuseau horaire.
- La connexion réseau : Des attributs de la pile TLS/SSL (comme les suites de chiffrement proposées) peuvent également servir à créer une empreinte (ex: JA3/JA4 fingerprinting).
Les bots qui tentent de se faire passer pour des navigateurs légitimes échouent souvent à reproduire une empreinte cohérente. Par exemple, un bot peut annoncer un user-agent de Chrome sur Windows, mais son empreinte TLS peut correspondre à une librairie Python standard, ou son canvas fingerprint peut révéler qu’il tourne sur un serveur Linux sans interface graphique. Ces incohérences sont des signaux forts qui permettent au WAAP de les identifier et de les bloquer.
En combinant l’analyse comportementale (« ce que vous faites ») et le fingerprinting (« qui vous êtes techniquement »), les solutions WAAP modernes peuvent déjouer même les bots les plus sophistiqués, protégeant ainsi les applications contre la fraude, le vol de données et les abus, sans pour autant pénaliser l’expérience des utilisateurs légitimes avec des CAPTCHAs intrusifs.
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