Как боты имитируют мышь и скролл: поведенческий фрод под микроскопом

Как боты имитируют мышь и скролл: поведенческий фрод под микроскопом

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: «живое» поведение давно собирают не вручную, а алгоритмами. Бот не просто шлёт запросы — он рисует траекторию курсора, задержки кликов и псевдослучайный скролл так, чтобы в трекере выглядел как пользователь с утомлённым, но дисциплинированным указательным пальцем.

Типовые маркеры:
— скорость перемещения слишком ровная, без рывков и микрокоррекций;
— путь курсора идёт по прямой или повторяет шаблон из сессии в сессию;
— scrollDepth есть, а событий wheel/move почти нет;
— паузы между действиями распределены подозрительно «красиво», без хвостов и всплесков.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Настоящий пользователь делает лишние движения: уводит мышь от цели, залипает на блоках, возвращается назад, меняет скорость. У фрода чаще видно последовательность: landing → 2-3 движения → клик → уход. Если в raw-логах нет корреляции между mousemove, visibilitychange, focus и глубиной чтения, перед вами не внимание, а симуляция внимания.

Фильтрация строится на ансамбле признаков: entropy траекторий, ratio between scroll and dwell time, повторяемость координат, распределение acceleration. Один флаг ничего не решает, но связка из 5-7 слабых аномалий уже режет трафик точнее любого «чёрного списка».

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через грубый спам, а через аккуратно анимированный мусор. Чем раньше вы начнёте сравнивать поведение сессионно, а не по отдельным кликам, тем меньше денег останется на корм бот-фермам.