المُقدّمة

تقدم هذه المقالة نظرة عامة على مشكلة اكتشاف الروبوتات ، مع التركيز على التحديات الرئيسية المتعلقة باكتشاف الروبوتات. يستكشف العديد من التقنيات والأساليب المستخدمة على نطاق واسع لتحديد نشاط الروبوت وحظره. ستناقش المقالة أيضًا تداعيات اكتشاف الروبوتات على الخصوصية والأمان عبر الإنترنت. كما يبحث في دور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تحسين دقة وكفاءة اكتشاف الروبوتات.

أهداف التعلم:

1. فهم مفهوم اكتشاف الروبوتات في سياق علم البيانات
2. استكشف الأنواع المختلفة من الروبوتات التي تمت مواجهتها في الأنظمة الأساسية عبر الإنترنت
3. فحص التقنيات والخوارزميات المختلفة المستخدمة لاكتشاف الروبوتات
4. فهم دور علم البيانات والتعلم الآلي في اكتشاف الروبوتات
5. ناقش قيود وتحديات اكتشاف الروبوتات والتطورات المستقبلية المحتملة

تم نشر هذه المقالة كجزء من مدونة علوم البيانات.

ما هي السير؟

تم تصميم البرامج المعروفة باسم الروبوتات لأداء المهام على الإنترنت دون تدخل بشري. يمكن أن تتراوح من برامج كاشفة الويب البسيطة وروبوتات إدخال البيانات إلى روبوتات الدردشة الأكثر تعقيدًا ، وروبوتات الوسائط الاجتماعية ، وروبوتات البرامج الضارة ، وروبوتات البريد العشوائي. تمتلك الروبوتات خصائص معينة تميزها عن المستخدمين البشريين ، بما في ذلك السرعة والاتساق ونقص العاطفة والسلوك المتكرر والإبداع المحدود.

هناك أنواع مختلفة من الروبوتات التي تخدم أغراضًا مختلفة. تتضمن بعض أنواع الروبوتات الشائعة ما يلي:

1. برامج زحف الويب: الروبوتات التي تفحص مواقع الويب تلقائيًا وتجمع البيانات لمحركات البحث المختلفة والتطبيقات الأخرى
2. Chatbots: الروبوتات التي تحاكي المحادثة البشرية وتوفر خدمة عملاء مؤتمتة أو دعمًا على منصات المراسلة.
3. روبوتات وسائل التواصل الاجتماعي: الروبوتات التي تنشئ وتدير حسابات وسائل التواصل الاجتماعي ، وأتمتة النشر والتعليق ، وتتلاعب بالخطاب عبر الإنترنت.
4. روبوتات البرامج الضارة: الروبوتات التي تصيب أجهزة الكمبيوتر والأجهزة ببرامج ضارة وتقوم بأنشطة ضارة مثل سرقة البيانات وشن هجمات إلكترونية.
5. روبوتات البريد العشوائي: الروبوتات التي ترسل رسائل وإعلانات غير مرغوب فيها للمستخدمين على منصات البريد الإلكتروني والمراسلة.

تشترك الروبوتات في خصائص معينة تميزها عن المستخدمين البشريين. بعض هذه الخصائص تشمل:

1. سرعة: يمكن للروبوتات أداء المهام بمعدل أسرع بكثير من البشر.
2. الاتساق: يمكن للروبوتات أداء المهام بدرجة عالية من الدقة والاتساق.
3. قلة العاطفة: ليس لدى الروبوتات عواطف أو تحيزات ذاتية يمكن أن تؤثر على سلوكها.
4. السلوك المتكرر: ينشئ المبرمجون روبوتات لأداء مهام محددة بشكل متكرر.
5. الافتقار إلى الإبداع: ليس لدى الروبوتات القدرة على التفكير بشكل إبداعي أو التكيف مع المواقف الجديدة بنفس الطريقة التي يتصرف بها البشر.

لماذا الروبوتات موجودة؟

توجد الروبوتات لعدة أسباب ، اعتمادًا على نوايا منشئيها. تتضمن بعض الأسباب الشائعة لإنشاء الروبوتات ما يلي:

1. الكفاءة: يمكن للروبوتات أداء المهام بشكل أسرع وأكثر كفاءة من البشر ، مما يجعلها مفيدة لأتمتة المهام المتكررة أو التي تستغرق وقتًا طويلاً.
2. الأنشطة الخبيثة: استخدم الروبوتات للأنشطة الضارة مثل نشر البريد العشوائي وشن الهجمات الإلكترونية وسرقة البيانات.
3. التسويق والإعلان: استخدم الروبوتات للترويج للمنتجات والخدمات من خلال إنشاء مراجعات مستخدم مزيفة ومشاركة وسائل التواصل الاجتماعي.
4. البحث وجمع البيانات: استخدم الروبوتات لجمع البيانات من الإنترنت لأغراض البحث أو لإبلاغ قرارات العمل.

تتضمن أمثلة استخدام الروبوتات ما يلي:

1. تجريف على شبكة الإنترنت: استخدم الروبوتات لاسترداد البيانات من مواقع الويب التي يمكن أن تكون مفيدة لأبحاث السوق ومقارنة الأسعار وأغراض تجارية أخرى.
2. خدمة العملاء: توفر روبوتات الدردشة دعمًا آليًا للعملاء على منصات المراسلة ، مما يقلل الحاجة إلى التدخل البشري.
3. التلاعب بوسائل التواصل الاجتماعي: استخدم الروبوتات لإنشاء حسابات وسائط اجتماعية مزيفة وإدارتها ، وتضخيم مقاييس التفاعل بشكل مصطنع ، ونشر المعلومات الخاطئة.
4. هجوم المقهى: استخدم روبوتات البرامج الضارة لإصابة أجهزة الكمبيوتر والأجهزة ببرامج ضارة ، والتي يمكن استخدامها لسرقة البيانات ، وشن هجمات DDoS ، وتنفيذ أنشطة ضارة أخرى.
5. الالعاب: استخدم الروبوتات لأتمتة اللعب واكتساب مزايا غير عادلة في الألعاب عبر الإنترنت.

تقنيات الكشف عن الروبوتات

تتضمن بعض الأساليب المختلفة لاكتشاف الروبوتات ما يلي:

1. التحليل السلوكي: تتضمن هذه التقنية تحليل أنماط سلوك المستخدم للتمييز بين نشاط الإنسان والروبوت.
2. بصمة الجهاز: تتضمن هذه التقنية تحليل الخصائص الفريدة للجهاز الذي يصل إلى موقع ويب أو تطبيق لتحديد الروبوتات.
3. كابتشا: تتضمن هذه التقنية استخدام الألغاز أو التحديات التي يصعب على الروبوتات حلها ولكنها سهلة على البشر.
4. تعلم آلة: تتضمن هذه التقنية خوارزميات تدريبية لتحديد الأنماط والخصائص المرتبطة بنشاط الروبوت.

كل تقنية من تقنيات الكشف عن الروبوتات لها مزاياها وعيوبها. بعض هذه تشمل:

1. التحليل السلوكي

ميزة: يمكنه اكتشاف الروبوتات غير المرئية من قبل ويمكن أن يوفر نظرة ثاقبة لسلوك المستخدمين البشريين أيضًا.

العيب: قد يستغرق إعداده وقتًا طويلاً ومكلفًا وقد ينتج عنه نتائج إيجابية زائفة أو سلبيات كاذبة.

2. بصمة الجهاز

ميزة: إنها فعالة في تحديد الروبوتات التي تستخدم أدوات أو نصوصًا آلية وتوفر مستوى عالٍ من الدقة.

العيب: يمكن للروبوتات المتطورة التي تستخدم أجهزة افتراضية أو مخادعة تجاوزها ، ومن المحتمل أن تجمع معلومات حساسة عن الجهاز وتثير مخاوف بشأن الخصوصية.

3. كبتشس

ميزة: إنه فعال في منع الروبوتات البسيطة التي لا تتمتع بقدرات ذكاء اصطناعي متطورة.

العيب: يجد المستخدمون البشريون أنه غير مريح ومحبط ، حيث يمكن للروبوتات تجاوزه باستخدام التعلم الآلي أو التقنيات المتقدمة الأخرى.

4. تعلم آلة

ميزة: يحقق مستوى عالٍ من الدقة في التكيف مع أنواع جديدة من نشاط الروبوتات ويكتشف الأنماط الدقيقة التي يصعب على البشر التعرف عليها.

العيب: يتطلب قدرًا هائلاً من بيانات التدريب لتكون فعالة ويمكن أن تكون عرضة للهجمات التي تهدف إلى التلاعب ببيانات التدريب أو خوارزميات التعلم الآلي.

لقد رأينا مزايا وعيوب كل تقنية من تقنيات اكتشاف الروبوتات الآن ، دعنا نرى بعض الأمثلة الواقعية عليها.

أمثلة من العالم الحقيقي

1. التحليل السلوكي: تستخدم بعض شركات الأمن السيبراني هذه التقنية لاكتشاف نشاط الروبوتات. يقومون بتحليل سلوك حركة مرور الشبكة وتحديد أنماط الاتصال بين الأجهزة.
2. بصمة الجهاز: تستخدم بعض مواقع الويب والتطبيقات هذه التقنية لاكتشاف نشاط الروبوت. يقومون بتحليل خصائص الجهاز المستخدم للوصول إلى الخدمة ، بما في ذلك وكيل المستخدم ودقة الشاشة وسمات الجهاز الأخرى.
3. كابتشا: تستخدم مواقع الويب عادةً هذه التقنية لمنع إنشاء الحساب تلقائيًا والتعليقات غير المرغوب فيها وأنواع أخرى من أنشطة الروبوت.
4. التعلم الالي: تستخدم شركات مثل Google هذه التقنية لاكتشاف نشاط الروبوت على أنظمتها الأساسية. يقومون بتدريب خوارزميات التعلم الآلي لتحديد أنماط السلوك المرتبطة بالروبوتات.

التعلم الآلي لاكتشاف الروبوت

يتضمن ML ، كجزء من الذكاء الاصطناعي ، خوارزميات التدريب لتعلم الأنماط والعلاقات في البيانات دون برمجة واضحة. يتم استخدامه على نطاق واسع في اكتشاف الروبوتات من خلال خوارزميات التدريب على مجموعات بيانات شاملة لسلوك المستخدم أو حركة مرور الشبكة أو البيانات الأخرى ذات الصلة. يتيح هذا التدريب تحديد الأنماط المرتبطة بنشاط الروبوت. يمكن للخوارزميات المدربة بعد ذلك تصنيف البيانات الجديدة تلقائيًا إما على أنها نشاط روبوت أو غير روبوت.

تشمل مزايا استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الروبوتات ما يلي:

1. التدرجية: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ، مما يجعلها مناسبة لاكتشاف نشاط الروبوت في الوقت الفعلي.
2. تكيف: يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على البيانات الجديدة للتكيف مع الأنواع الجديدة من أنشطة الروبوت ، مما يجعلها أكثر فاعلية في اكتشاف التهديدات الجديدة والمتطورة.
3. دقة: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط الدقيقة في البيانات التي يصعب على البشر اكتشافها ، مما يجعلها أكثر دقة من الأساليب التقليدية المستندة إلى القواعد.

تشمل قيود استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الروبوتات ما يلي:

1. انحياز، نزعة: تكون خوارزميات التعلم الآلي متحيزة في بعض الأحيان إذا كانت بيانات التدريب غير ممثلة للمجتمع الذي يتم تحليله.
2. تعقيد: قد تكون خوارزميات التعلم الآلي معقدة ويصعب تفسيرها ، مما يجعل من الصعب فهم كيفية توصلهم إلى قراراتهم.
3. Overfitting: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي استيعاب بيانات التدريب بشكل زائد ، مما يجعلها أقل فاعلية في اكتشاف نشاط الروبوتات الجديدة وغير المرئية.

الآن دعونا نفهم هذا من خلال مثال بسيط للرمز ، يمكن للمرء فقط فتح Google Collab ومحاولة تنفيذ الكود التالي لفهم أفضل.

مثال رمز

سننشئ مجموعة بيانات وهمية ونعمل معها لغرض التوضيح

import pandas as pd
# Define dummy data
data = { 'num_requests': [50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500], 'num_failed_requests': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50], 'num_successful_requests': [45, 90, 135, 180, 225, 270, 315, 360, 405, 450], 'avg_response_time': [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190], 'is_bot': [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
} # Convert data to pandas dataframe
df = pd.DataFrame(data) # Save dataframe to csv file
df.to_csv('bot_data.csv', index=False) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score # Load dataset
data = pd.read_csv('bot_data.csv') # Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data.drop('is_bot', axis=1), data['is_bot'], test_size=0.3) # Initialize random forest classifier
rfc = RandomForestClassifier() # Train classifier on training set
rfc.fit(X_train, y_train) # Predict labels for test set
y_pred = rfc.predict(X_test) # Evaluate the accuracy of classifier
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Load trained model
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)

الآن بعد أن دربنا نموذجنا وحصلنا على دقة جيدة. (ملاحظة: في سيناريوهات الكلمات الحقيقية ، قد تختلف الدقة كثيرًا) يمكننا الآن اختبار نموذجنا من خلال تقديم بيانات عشوائية جديدة.)

# Create new request data
new_data = { 'num_requests': [500], 'num_failed_requests': [60], 'num_successful_requests': [200], 'avg_response_time': [190]
} # Convert new data to pandas dataframe
new_df = pd.DataFrame(new_data) # Predict whether new data represents a bot or not
prediction = rfc.predict(new_df)
if prediction[0] == 1: print('This request data is likely from a bot.')
else: print('This request data is likely from a human.') 

مشاركة الإنسان في اكتشاف الروبوت

يستخدم البشر قدراتهم المعرفية لتحديد وتفسير الأنماط المعقدة التي قد تكافح الآلات للتعرف عليها.

تشمل مزايا المشاركة البشرية في اكتشاف الروبوتات ما يلي:

1. البشر قادرون على اكتشاف الأنماط الدقيقة والشذوذ التي قد لا يمكن التعرف عليها بسهولة بواسطة الآلات.
2. يتكيف البشر مع تهديدات الروبوت الجديدة والمتطورة ويمكنهم تحديث استراتيجيات الكشف بسرعة للبقاء في صدارة المهاجمين.
3. يمكن للخبراء البشريين جلب المعرفة والمهارات المتخصصة لجهود الكشف عن الروبوتات ، مثل معرفة صناعات أو تقنيات معينة.

القيود

تشمل قيود المشاركة البشرية في اكتشاف الروبوتات ما يلي:

1. الذاتية: يمكن أن يكون الاكتشاف البشري غير موضوعي وعرضة للتحيزات والأخطاء.
2. استهلاك الوقت: يمكن أن يكون الاكتشاف اليدوي مستهلكًا للوقت ويتطلب عمالة مكثفة ، لا سيما في مجموعات البيانات الكبيرة.
3. التدرجية: قد لا يكون الاكتشاف البشري قابلاً للتطوير ، لا سيما في سيناريوهات الاكتشاف في الوقت الفعلي.

أمثلة متعلقة بالصناعة

تتضمن أمثلة جهود اكتشاف الروبوتات الناجحة التي يقودها الإنسان ما يلي:

1.  في الولايات المتحدة (CISA) يوجد لدى وكالة الأمن السيبراني وأمن البنية التحتية فريق من المحللين الذين يراقبون حركة مرور الشبكة بحثًا عن علامات نشاط الروبوت. يستخدم المحللون خبراتهم لتحديد النشاط المشبوه ثم العمل باستخدام الأدوات الآلية لتأكيد التهديد والتخفيف منه.
2. غالبًا ما تعتمد المؤسسات المالية على المحللين البشريين للكشف عن النشاط الاحتيالي ، بما في ذلك الهجمات التي يقودها الروبوت مثل الاستيلاء على الحسابات وحشو بيانات الاعتماد.
3. تستخدم مؤسسة ويكيميديا ​​مجموعة من تقنيات اكتشاف الروبوتات الآلية واليدوية لتحديد الروبوتات وحظرها على ويكيبيديا. يستخدم المحررون البشريون مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات لاكتشاف الروبوتات وحظرها ، بما في ذلك تحليل تاريخ التحرير وعناوين IP وسلوك المستخدم.

الآن بعد أن عرفنا أهمية التدخل البشري وأهمية الروبوتات في التمييز بدقة بين طلبات الإنسان والروبوتات ، دعنا ننتقل إلى اختبار أداء نموذجنا بنقطة بيانات نموذجية. سوف نفحص ما إذا كان نموذجنا يتنبأ بشكل صحيح بما إذا كان طلب معين من إنسان أم روبوت.

مثال رمز

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Load trained model
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train) # Create new request data
new_data = { 'num_requests': [100], 'num_failed_requests': [10], 'num_successful_requests': [90], 'avg_response_time': [120]
} # Convert new data to pandas dataframe
new_df = pd.DataFrame(new_data) # Predict whether new data represents a bot or not
prediction = rfc.predict(new_df)
if prediction[0] == 1: print('This request data is likely from a bot.')
else: print('This request data is likely from a human.') 

أمثلة من العالم الحقيقي ودراسات الحالة

لقد أدركت العديد من المنظمات وشركات الأمن السيبراني أهمية تقنيات علم البيانات في اكتشاف الروبوتات ونفذتها في أنظمتها الأساسية. دعنا نستكشف بعض الأمثلة الواقعية:

1. شبكات التواصل الاجتماعي: غالبًا ما يتم استهداف منصات وسائل التواصل الاجتماعي من قبل الروبوتات التي تسعى إلى نشر معلومات مضللة أو التلاعب بالرأي العام أو الانخراط في أنشطة البريد العشوائي. يلعب علم البيانات دورًا مهمًا في تحديد أنشطة الروبوت هذه والتخفيف من حدتها. يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على كميات كبيرة من بيانات المستخدم لاكتشاف أنماط السلوك المشبوهة ، مثل الإنشاء الجماعي للحسابات المزيفة أو نشر المحتوى الآلي أو تفاعلات الشبكة المنسقة.
2. مواقع التجارة الإلكترونية: تواجه الأسواق عبر الإنترنت تحديات مثل روبوتات كشط الأسعار ، والتي تستخرج معلومات التسعير لاكتساب ميزة تنافسية أو التلاعب بالأسعار. تتيح تقنيات علم البيانات تحديد وحظر هذه الروبوتات من خلال تحليل سلوك التصفح وعناوين IP وأنماط الشراء. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعرف على أنماط الوصول غير الطبيعي إلى البيانات والتمييز بين المستخدمين الشرعيين والروبوتات الضارة.
3. المؤسسات المالية: البنوك والمؤسسات المالية أهداف رئيسية للأنشطة الاحتيالية التي يقودها الروبوت ، مثل الاستيلاء على الحساب أو سرقة الهوية أو المعاملات الاحتيالية. يلعب علم البيانات دورًا حيويًا في بناء أنظمة الكشف عن الاحتيال التي يمكنها تحديد السلوك المشبوه ، والإبلاغ عن الأنشطة المحتملة التي يحركها الروبوت لإجراء مزيد من التحقيق. من خلال تحليل أنماط المعاملات وسلوك المستخدم ومعلومات الجهاز ، يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف الانحرافات وحماية حسابات العملاء.

مستقبل اكتشاف الروبوتات

1. تعقيد هجمات الروبوت: أصبحت الروبوتات أكثر تعقيدًا ، مما يجعل من الصعب اكتشافها باستخدام الطرق التقليدية.
2. صعود التعلم الآلي: في حين أن ML فعال في اكتشاف الروبوتات ، فإنه يتطلب كميات كبيرة من البيانات والخبرة لتدريب النماذج. هذا يجعل من الصعب على المؤسسات الصغيرة التنفيذ.
3. موازنة الدقة وسهولة الاستخدام: يجب أن تحقق أدوات اكتشاف الروبوتات توازنًا بين الدقة وسهولة الاستخدام. نظرًا لأن الأدوات شديدة التعقيد قد يصعب على غير الخبراء استخدامها بفعالية.

التطورات المستقبلية المحتملة في تكنولوجيا اكتشاف الروبوتات:

1. التطورات في تعلم الآلة: ستستمر خوارزميات التعلم الآلي في التحسن ، مما يجعلها أكثر فاعلية في اكتشاف الروبوتات.
2. زيادة استخدام التحليل السلوكي: انظر إلى كيفية تفاعل المستخدمين مع الأنظمة بمرور الوقت ، فقد تصبح طريقة أكثر شيوعًا لاكتشاف برامج الروبوت.
3. زيادة استخدام الأتمتة: مع زيادة تقدم الروبوتات ، ستصبح الأنظمة الآلية ذات أهمية متزايدة لاكتشاف هجمات الروبوتات والتخفيف من حدتها.

أهمية البحث المستمر في اكتشاف الروبوتات:

1. مع استمرار تطور هجمات الروبوتات ، فإن البحث المستمر ضروري للبقاء في صدارة المهاجمين.
2. يعد التعاون ومشاركة المعلومات بين الباحثين والممارسين والمنظمات أمرًا بالغ الأهمية لمواكبة تهديدات الروبوتات الناشئة.
3. سيساعد تطوير أدوات اكتشاف برامج الروبوت التي يمكن الوصول إليها بشكل أكبر المؤسسات من جميع الأحجام على حماية نفسها من هجمات الروبوتات.

وفي الختام

يعد اكتشاف الروبوت جانبًا مهمًا لعلوم البيانات والأمن السيبراني ، ويهدف إلى تحديد البرامج الآلية التي تحاكي السلوك البشري والتخفيف من حدتها. من خلال تنفيذ تقنيات مختلفة ، بما في ذلك التحليل السلوكي ، وبصمات الجهاز ، وكابتشا ، وخوارزميات التعلم الآلي ، يمكن لعلماء البيانات تطوير أنظمة قوية لاكتشاف الروبوتات. تتيح تقنيات علم البيانات قابلية التوسع والقدرة على التكيف مع التهديدات الجديدة واكتشاف الأنماط الدقيقة. ومع ذلك ، يجب معالجة التحديات مثل التحيز في بيانات التدريب وإمكانية تفسير النماذج المعقدة. مع تطور المجال ، سيستمر التعاون والكشف في الوقت الفعلي وتقنيات التعلم الآلي المتقدمة في تشكيل مستقبل اكتشاف الروبوتات ، وفي النهاية حماية التفاعلات عبر الإنترنت والحفاظ على الثقة في المنصات الرقمية.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. الروبوتات ليست سوى برامج آلية يمكنها أداء مجموعة متنوعة من المهام عبر الإنترنت.
2. يعد اكتشاف البوت مهمًا للحماية من نشاط الروبوت الضار ، والذي يمكن أن يشمل الاستيلاء على الحساب والبريد العشوائي وهجمات رفض الخدمة.
3. هناك العديد من تقنيات اكتشاف الروبوتات ، بما في ذلك الحظر المستند إلى IP ، والكشف القائم على التوقيع ، والتعلم الآلي.
4. يعد التعلم الآلي طريقة فعالة لاكتشاف الروبوتات ، ولكنه يتطلب كميات كبيرة من البيانات والخبرة لتنفيذها.
5. تعد المشاركة البشرية مهمة أيضًا في اكتشاف الروبوتات ، حيث يمكن للخبراء البشريين تحديد الأنماط والسلوكيات التي قد تفتقدها الأنظمة الآلية.
6. من المحتمل أن يتضمن مستقبل اكتشاف الروبوتات مزيجًا من الخبرة البشرية وكذلك أدوات التعلم الآلي ، مع التركيز على الأتمتة والتحليل السلوكي.

الوسائط الموضحة في هذه المقالة ليست مملوكة لشركة Analytics Vidhya ويتم استخدامها وفقًا لتقدير المؤلف

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/05/guardians-of-the-internet-power-of-data-science-in-bot-detection/