Подавляющее большинство знает об автоматических ботах, таких как чат-боты с искусственным интеллектом, на самом деле программные приложения, которые могут использовать искусственный интеллект для взаимодействия с людьми-пользователями для выполнения задачи. Узнайте, как ИИ и машинное обучение могут остановить атаки ботов, чтобы обеспечить безопасную бизнес-среду.

Атаки ботов привлекают все большее количество функций с истории о мошенничестве. Обилие информации о клиентах, доступной в даркнете через взломы, социальные сети и многое другое, предлагает хакерам заказывать профили онлайн-покупателей, чтобы получить учетные записи для денег, продуктов или услуг.

Обнаружение ботов является (или должно быть) ключевым приоритетом безопасности для любого бизнеса, работающего в Интернете. Около 33% всего мирового веб-трафика в настоящее время составляют злонамеренные боты, и ужасные боты несут ответственность за большое количество самых серьезных угроз безопасности, с которыми сегодня сталкиваются онлайн-компании.

Вопрос о том, кто настоящий и кому можно доверять, и как организациям следует защищаться от этой проблемы, остается без ответа. Чтобы передовые решения по обнаружению ботов были эффективными, требуется гораздо более высокая точность уровня аналитики поведения пользователей, которая должна быть реализована.

Ботов последних поколений теперь практически невозможно отличить от гостей-людей, и их сложно обнаружить без действительно опытных ноу-хау по обнаружению ботов. Они спровоцировали потребность в инструментах, которые могут определять цель посетителя, вместо того, чтобы по сути изучать объем трафика и известные сигнатуры ботов.

Подавляющее большинство знает об автоматических ботах - chatbots и тому подобное - это действительно программные приложения, которые могут использовать ИИ для взаимодействия с людьми-пользователями для достижения поставленной задачи (например, забронировать отель, ответить на вопросы службы поддержки и т. д.), однако некоторые из них просто основаны на принципах.

IВ любом случае, достижения в области глубокого и машинного обучения, понимания естественного языка, обработки больших данных, обучения с подкреплением и алгоритмов компьютерного зрения открывают путь к восхождению на ботов на базе ИИ, которые работают быстрее, лучше понимают человеческое взаимодействие и могут даже копировать человеческое поведение.

Такие организации, как Amazon, уже несколько лет вкладывают ресурсы в методы искусственного интеллекта и машинного обучения, от центров выполнения заказов до Echo на базе Alexa и нового Amazon Go. AWS Amazon предлагает услуги и инструменты машинного обучения разработчикам и всем, кто использует облачную платформу. Однако злонамеренные боты теперь смогут использовать эти определенные способности в обманчивых целях, что затруднит различие между ботами и настоящими людьми.

Покупатели Instacart и работники продуктового магазина, которые держат стеллажи загруженными и магазины открытыми, - одни из настоящих героев этой пандемии. Без них у многих из нас не было бы возможности покупать товары первой необходимости и охранять свои семьи. Клиенты Instacart будут регулярно ждать на парковке продуктового магазина, пока в их заявке не появится полезный запрос, затем примут его и войдут внутрь, чтобы выполнить заказ.

Для некоторых клиентов, работающих в Instacart, выполнение заказов составляет большую часть их зарплаты. Согласно недавней статье в Seattle Times, клиенты могут зарабатывать до 1,800 долларов в неделю в периоды напряженности, а клиенты Instacart заблокированы ботами, которые захватывают прибыльные заказы.

Ужасные инженеры-боты видят в экспоненциальном развитии и распространении Instacart во время пандемии идеальную рыночную возможность. Создание и продажа подписок на плохих ботов, которые, следовательно, улавливают самые большие и самые выгодные заказы менее чем за секунду, отбирают заказы от различных клиентов. Обычные расходы на приложения Instacart варьируются от 250 до 600 долларов, при этом многочисленные инженеры-боты требуют ежемесячной платы в размере не менее 130 долларов или более для поддержания активности бота. Бот Инженеры просто берут взнос в цифровой валюте, чтобы сохранить свою анонимность, согласно исследованию темной сети DarkOwl.

Instacart заявляет, что это небольшой процент от их общего объема продаж заказов, и предпринимает шаги для борьбы с ботами, запрещая любому обнаруженному нарушителю использовать его для изменения заказов. 150 клиентов были деактивированы, и Instacart утверждает, что несколько сайтов по продаже ботов в настоящее время не работают. Instacart также инициирует новые процедуры, например, побуждает клиентов подтверждать свою личность с помощью селфи и не позволяет клиентам переключать гаджеты в середине заказа. Клиенты, использующие обновленное приложение, могут также решить просмотреть один заказ в течение 30 секунд, прежде чем гарантировать его или передать другому клиенту. Instacart также месяц назад обратился за помощью к платформе безопасности HackerOne для борьбы с ботами, предложив программу вознаграждений, согласно Seattle Times.

Хотя эти атаки широко распространены в финансовом бизнесе, они могут затронуть и другие. Например, при онлайн-продаже билетов бот, управляемый ИИ, может совершать злоупотребления при оформлении заказа, выдавая себя за человека, а затем покупая все билеты на какое-то мероприятие в мгновение ока.

Кроме того, индустрия рекламных технологий продолжает нести значительные убытки из-за мошенничества с рекламой. В 2016 году было оценено, что почти 20% от общих расходов на цифровую рекламу была растрачена, и в 16.4 году было потеряно 2017 миллиарда долларов. Мошенничество с кликами также представляет проблему, когда боты снова и снова нажимают на рекламу, размещенную на веб-сайте, с целью получения дохода для хост-сайта, опустошая прибыль рекламодателя.

Платформа предотвращения мошенничества Kount - одна из таких платформ, которая зависит от процедур искусственного интеллекта, включая контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения, для распознавания больших и вредоносных ботов в режиме реального времени, что делает ее чрезвычайно пригодной для различения известных и новых атак. Как правило, сложно заблокировать ужасных ботов, не затрагивая великих, и значительно труднее управлять отрывочными ботами, что может быть полезно для определенных организаций, но ужасно для других. Платформы доверия к идентичности могут помочь распознавать и устранять различные типы ботов в режиме реального времени и без негативного воздействия на бизнес.

Используя алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, можно постоянно изучать модели поведения пользователей в зависимости от мышечной памяти, которую они проявляют, когда они ходят, сидят, встают, печатают, проводят пальцем, касаются - даже рука, в которой они хотят держать свой гаджет, может быть используется для создания индивидуальных пользовательских моделей.

Источник: https://www.fintechnews.org/potential-of-ai-and-machine-learning-to-stop-bot-attacks/