Цифрові відбитки та ІІ-фінгепрінтинг
Зміст:
Сфери застосування ІІ для бізнесу включають онлайн-аналітику даних, веб-розробку, розробку прогнозів та кібербезпеку. Останній аспект призвів до появи двох концептів: цифрових відбитків (digital fingerprint) та фінгепрінтинга з застосуванням штучного інтелекту. Вони доповнюють базові рішення для забезпечення мережевої безпеки даних, такі як найкращі резидентні та мобільні проксі.
Dexodata як інфраструктура підвищення рівня мережевої аналітики надає IP-адреси, сумісні з рішеннями мережевої безпеки через HTTP та SOCKS5. Їх використання через API підвищує безпеку корпоративних веб-систем нарівні з ІІ-фінгепрінтингом. Концепція методу, сфера застосування та відмінність від цифрових відбитків представлені нижче.
Що таке цифрові відбитки
Цифровий відбиток слугує комплексним ідентифікатором онлайн-вузлів на основі унікальних характеристик. Неважливо, вирішили ви купити оновлювані проксі чи підключаєтеся до інтернету з особистого гаджета — кожен проміжний або кінцевий користувацький пристрій залишає цифровий слід. Його особливості несуть і запити, надіслані до мережевих серверів.
Формування цифрового відбитка відбувається на основі апаратного забезпечення та браузера. Гаджет надає для обробки такі дані:
- Тип та фірма-виробник;
- Версія ОС;
- Рівень заряду батареї;
- Потужність ОЗУ, процесора та відеокарти, кількість ядер;
- Наявність доступу до мікрофону, камери або акселерометру.
Сторонні програми або сайти використовують відомості для адаптації реклами, показу медіа та текстового контенту. Щодо бізнес-кейсів (електронної комерції, автоматизованого витягування онлайн-інформації тощо) це означає надсилання та обробку сотень запитів за хвилину. Їх розподіл через найкращі резидентні та мобільні проксі знижує навантаження на цільові платформи, коригує відбиток та допомагає вести етичний збір веб-даних.
Браузер надсилає на сервери інформацію про:
- IP-адресу, а отже, геолокацію та часовий пояс;
- Аудіо- та відеокодеки;
- Шрифти;
- Плагіни браузера;
- Cookies;
- Особливості дисплея, включаючи розмір та роздільну здатність екрана;
- Системну мову.
Ідентифікаційні дані містяться в пакетах даних, надісланих і отриманих під час двостороннього обміну інформацією. HTTP-заголовки, об'єкти CSS та JavaScript, Canvas та WebGL слугують провідниками відомостей при створенні індивідуалізованих цифрових відбитків. Вони слугують для маркування цифрового контенту, щоб правовласники виявляли випадки порушення авторських прав.
Що таке ІІ-фінгепрінтинг
ІІ-фінгепрінтинг (AI fingerprinting) — це нова сфера роботи з цифровими слідами онлайн-пристроїв за допомогою самообучаючихся алгоритмів. Це технологічні комплекси заходів з ідентифікації та відстеження клієнтських пристроїв. Машинне навчання адаптує ІІ-моделі для розпізнавання комп'ютерного «заліза», ПЗ та патернів користувацької поведінки. Тому експерти рекомендують купувати оновлювані проксі у екосистем, які працюють у повній відповідності з принципами KYC/AML. Це гарантує етичне походження та обслуговування IP, а також безпроблемний доступ до шуканих інтернет-відомостей.
Традиційні заходи кібербезпеки базуються на виявленні шаблонів, тоді як ІІ-фінгепрінтинг діє навпаки. «Електронний мозок» формує міжмережеві екрани, зосереджені на виявленні антишаблонів. Механізм зчитує десятки показників, властивих конкретним браузерам та пристроям, відзначає дії користувача та способи авторизації. В результаті виходить шаблон, з яким нейронні мережі порівнюють поточну активність суб'єкта. У разі нехарактерних запитів, підвищення їхньої кількості та частоти, ІІ:
- Позначає об'єкт;
- Фільтрує запити з його адреси;
- Уділяє їм підвищену увагу.
ІІ-фінгепрінтинг скорочує час на запобігання підозрілої активності до днів і годин замість тижнів. Моделі машинного навчання обробляють скомпрометовані програми, облікові записи користувачів або організацій. ІІ знижує ймовірність поширення шкідливого ПЗ, закриває доступ до приватних та корпоративних даних.
ІІ-фінгепрінтинг включає такі етапи, як:
- Формування захисної мережі (фаєрвола);
- Спостереження за діяльністю та взаємодіями учасників комунікації;
- Фіксація подій та дій кожного користувача;
- Урахування контексту під час обміну даними (місце, час, тривалість);
- Класифікація пристроїв та їхньої активності присвоєнням токенів;
- Виявлення поведінкових аномалій;
- Ініціація ручних перевірок або самостійне обмеження доступу.
Етичні екосистеми для підвищення рівня онлайн-аналітики виступають в якості попереднього захисного рубежу, пропонуючи спочатку вести бізнес-процеси через найкращі резидентні та мобільні проксі, організовані в пули IP з дотриманням принципів етики AML та KYC.
Для чого потрібен ІІ-фінгепрінтинг
ІІ-фінгепрінтинг використовується корпоративними інфраструктурами для фільтрації та оптимізації роботи сотень тисяч з'єднань з внутрішніми та зовнішніми мережевими пристроями. Присвоюючи токени характерним патернам поведінки, штучний інтелект швидше знаходить і обробляє джерела нетипового трафіку. Платформи кібербезпеки пропонують готові, попередньо навчені ІІ-моделі, підтримуючи кастомізацію алгоритмів через додаткове машинне навчання.
Цифрові відбитки та ІІ-фінгепрінтинг є інструментами для ідентифікації та безпечної роботи внутрішньої мережі та кінцевих пристроїв користувачів. Для безперебійної роботи потрібні високопродуктивні процесори та модулі RAM, а також стійка до навантажень інфраструктура IP-адресів. Для виконання останньої вимоги купіть оновлювані проксі екосистеми Dexodata, інфраструктури по збору та обробці веб-даних корпоративного рівня. Кожен IP підтримує методи API та надає прозору статистику трафіку відповідно до політик KYC та AML.
