Цифровые отпечатки и ИИ-фингерпринтинг
Содержание:
Сферы применения ИИ для бизнеса включают онлайн-аналитику данных, веб-разработку, разработку прогнозов и кибербезопасность. Последний аспект привел к появлению двух концептов: цифровых отпечатков (digital fingerprint) и фингерпринтинга с применением искусственного интеллекта. Они дополняют базовые решения для обеспечения сетевой безопасности данных, такие как лучшие резидентные и мобильные прокси.
Dexodata как инфраструктура повышения уровня сетевой аналитики предоставляет IP-адреса, совместимые с решениями сетевой безопасности через HTTP и SOCKS5. Их использование через API увеличивает безопасность корпоративных веб-систем наравне с ИИ-фингерпринтингом. Концепция метода, сфера применения и отличие от цифровых отпечатков представлены ниже.
Что такое цифровые отпечатки
Цифровой отпечаток служит комплексным идентификатором онлайн-узлов на основе уникальных характеристик. Неважно, решили вы купить обновляемые прокси или подключаетесь к интернету с личного гаджета — каждое промежуточное или конечное пользовательское устройство оставляет цифровой след. Его особенности несут и запросы, отправленные к сетевым серверам.
Формирование цифрового отпечатка происходит на основе аппаратного обеспечения и браузера. Гаджет предоставляет для обработки следующие данные:
- Тип и фирма-производитель;
- Версия ОС;
- Уровень заряда батареи;
- Мощность ОЗУ, процессора и видеокарты, количество ядер;
- Наличие доступа к микрофону, камере или акселерометру.
Сторонние приложения или сайты используют сведения для адаптации рекламы, показа медиа и текстового контента. Применительно к бизнес-кейсам (электронной коммерции, автоматизированному извлечению онлайн-информации и пр.) это означает отправку и обработку сотен запросов в минуту. Их распределение через лучшие резидентные и мобильные прокси снижает нагрузку на целевые платформы, корректирует отпечаток и помогает вести этичный сбор веб-данных.
Браузер отправляет на серверы информацию о:
- IP-адресе, а следовательно, геолокации и часовом поясе;
- Аудио- и видеокодеках;
- Шрифтах;
- Плагинах браузера;
- Cookies;
- Особенностях дисплея, включая размер и разрешение экрана;
- Системном языке.
Идентификационные данные содержатся в пакетах данных, отправленных и полученных в ходе двустороннего обмена информацией. HTTP-заголовки, объекты CSS и JavaScript, Canvas и WebGL служат проводниками сведений при создании индивидуализированных цифровых отпечатков. Они служат для маркировки цифрового контента, чтобы правообладатели выявляли случаи нарушения авторских прав.
Что такое ИИ-фингерпринтинг
ИИ-фингерпринтинг (AI fingerprinting) — это новая сфера работы с цифровыми следами онлайн-устройств посредством самообучающихся алгоритмов. Это технологические комплексы мер по идентификации и отслеживанию клиентских устройств. Машинное обучение адаптирует ИИ-модели для распознавания компьютерного «железа», ПО и паттернов пользовательского поведения. Поэтому эксперты рекомендуют покупать обновляемые прокси у экосистем, которые работают в полном соответствии с принципами KYC/AML. Это гарантирует этичное происхождение и обслуживание IP, а также беспроблемный доступ к искомым интернет-сведениям.
Традиционные меры кибербезопасности основаны на выявлении шаблонов, в то время как ИИ-фингерпринтинг действует наоборот. «Электронный мозг» формирует межсетевые экраны, сосредоточенные на обнаружении антишаблонов. Механизм считывает десятки показателей, присущих конкретным браузерам и устройствам, отмечает действия пользователя и способы авторизации. В итоге получается шаблон, с которым нейронные сети сравнивают текущую активность субъекта. В случае нехарактерных запросов, повышения их числа и частоты, ИИ:
- Помечает объект;
- Фильтрует запросы с его адреса;
- Уделяет им повышенное внимание.
ИИ-фингерпринтинг сокращает время на предотвращение подозрительной активности до дней и часов вместо недель. Модели машинного обучения обрабатывают скомпрометированные приложения, учетные записи пользователей или организаций. ИИ снижает вероятность распространения вредоносного ПО, закрывает доступ к частным и корпоративным данным.
ИИ-фингерпринтинг включает такие этапы, как:
- Формирование защитной сети (фаервола);
- Наблюдение за деятельностью и взаимодействиями участников коммуникации;
- Фиксация событий и действий каждого пользователя;
- Учет контекста при обмене данными (место, время, продолжительность);
- Классификация устройств и их активности присвоением токенов;
- Обнаружение поведенческих аномалий;
- Инициация ручных проверок или сам самостоятельное ограничение доступа.
Этичные экосистемы для повышения уровня онлайн-аналитики выступают в качестве предварительного защитного рубежа, предлагая изначально вести бизнес-процессы через лучшие резидентные и мобильные прокси, организованные в пулы IP с соблюдением принципов этики AML и KYC.
Для чего нужен ИИ-фингерпринтинг
ИИ-фингерпринтинг используется корпоративными инфраструктурами для фильтрации и оптимизации работы сотен тысяч соединений с внутренними и внешними сетевыми устройствами. Присваивая токены характерным паттернам поведения, искусственный интеллект быстрее находит и обрабатывает источники нетипичного трафика. Платформы кибербезопасности предлагают готовые, предварительно обученные ИИ-модели, поддерживая кастомизацию алгоритмов через дополнительное машинное обучение.
Цифровые отпечатки и ИИ-фингерпринтинг являются инструментами для идентификации и безопасной работы внутренней сети и конечных устройств пользователей. Для бесперебойной работы требуются высокопроизводительные процессоры и модули RAM, а также устойчивая к нагрузкам инфраструктура IP-адресов. Для выполнения последнего требования купите обновляемые прокси экосистемы Dexodata, инфраструктуры по сбору и обработке веб-данных корпоративного уровня. Каждый IP поддерживает методы API и предоставляет прозрачную статистику трафика в соответствии с политиками KYC и AML.
