BOTracle：判别机器人与人类的框架

机器人构成了互联网流量的显著部分，作为各种问题的来源。现代机器人常常难以与真实用户区分，因其采用类似浏览网页的方法，包括使用真实浏览器。我们通过分析三种不同的方法来解决高流量场景下的机器人检测挑战。第一种方法基于启发式规则，实现快速检测。第二种方法利用众所周知的技术特征，如 IP 地址、窗口大小和用户代理，主要用于与第三种方法进行比较。第三种方法仅依赖于浏览行为，忽略所有静态特征，专注于客户端在网站上的行为方式。与相关工作不同，我们使用真实世界的电商流量数据进行评估，包含每月 4000 万次页面访问。我们进一步将方法与另一种机器人检测方法 Botcha 在同一数据集上进行比较。我们的性能指标，包括精确率、召回率和 AUC，均达到 98% 以上，超越 Botcha。