Detecting scraper bots through scroll behaviour
Les coefficients de burstiness (B) et de memory (M) quantifient la dynamique temporelle d'événements et servent à analyser des séries d'événements lorsque seules les horodatations sont disponibles. Une approche antérieure basée sur B et M a permis de différencier comportements humains et bots mais confondait sessions simulées par navigateurs headless qui chargent CSS et JS avec de véritables navigateurs. L'auteur a observé que le défilement à la molette présente un comportement typiquement bursty difficile à imiter par les bots et a testé B et M appliqués aux événements "scroll" du jeu de données FP-Agent. Les calculs montrent que les humains présentent une burstiness plus élevée et presque aucune memory, que le ChatGPT Agent parfois s'en rapproche, et qu'un modèle LightGBM utilisant seulement B et M atteint une précision de 73,4 % en classant les interactions par page. L'étude conclut que le comportement de défilement est un indicateur utile sur les sites nécessitant du scroll, mais que la méthode gagnerait à être combinée avec d'autres caractéristiques (mouvements de souris, saisie) pour améliorer la robustesse et l'applicabilité.