Em um mundo digital cada vez mais interconectado, o Ameaça de bots O malicioso evoluiu drasticamente. Esses programas automatizados, projetados para simular comportamentos humanos, Eles representam até 50 % do tráfego da Internet e são usados em fraude publicitária, criação de contas falsas e ataques a sistemas biométricos.
Sua detecção implica projetar uma camada de segurança extra que proteja dados confidenciais. No entanto, sistemas atuais, como códigos Captchasele Análise de tráfego e o Autenticação multifatorialEles têm vulnerabilidades significativas.
Os bots mais avançados conseguem superar essas barreiras, aproveitando as técnicas de inteligência artificial para copiar os comportamentos humanos quase perfeitamente.
O papel das biometrias comportamentais
Os bots atingiram um nível alarmante de sofisticação: Eu imito movimentos do mouse, a cadência do clique ou escrevendo nas telas de toque. Isso levanta um desafio crucial para os sistemas de segurança tradicionais que geralmente são incapazes de distinguir entre um humano real e um bot.
Dada essa realidade, é essencial melhorar e evoluir métodos de detecção, desenvolvendo soluções capazes de se adaptar a ameaças emergentes.
É aqui que o Biometrias comportamentaisTecnologia que identifica os usuários por meio de seus padrões de comportamento, interagindo com dispositivos digitais. Esta é uma nova linha de defesa que promete mudar as regras do jogo, especificamente a análise do timbre do movimento humano.
Como o Timbre distingue uma voz humana de um sintético, no movimento humano, o Timbre reflete irregularidades únicas derivadas de processos biomecânicos e neuromotores. Essas características são extremamente difíceis de imitar para os bots, o que os torna uma característica distinta para a detecção.
Desmascarar os bots que imitam humanos
Nesse cenário, na Universidade de Las Palmas de Gran Canaria, desenvolvemos o Projeto Biotimbreque propõe uma abordagem disruptiva baseada no ciclo SAED (sigla para sintetizar, atacar, avaliar, detectar).
Isso não apenas procura fortalecer a detecção de bots, mas também melhorar sua capacidade de simulação através da síntese avançada dos movimentos humanos. Assim, o primeiro passo é sintetizar: os bots mais realistas são criados incorporando o “sino” do movimento humano, que inclui as imperfeições naturais dos sistemas neuromotores e musculares.
Esses bots gerados são usados para simular ataques e avaliar a eficácia dos detectores atuais. Os resultados obtidos são analisados para identificar pontos fracos nos sistemas de detecção.
Graças a isso, os modelos melhoram iterativamente através do treinamento com amostras cada vez mais realistas.
Sinergia entre geração e detecção
A inovação do ciclo SAED está em sua capacidade de melhorar as duas extremidades do espectro de segurança cibernética. Por um lado, criamos bots mais poderosos: incluindo Bell em modelos generativos, os bots se tornam indistinguíveis de movimentos humanos reais.
Por outro lado, detectores mais eficazes podem ser projetados: a exposição a bots mais avançados permite treinar detectores que excedem as capacidades dos sistemas atuais e aumentam sua precisão e robustez.
Implicações futuras
A análise e a síntese do sino não apenas têm aplicações em segurança cibernética. Seu potencial se estende a setores como a saúde, para monitorar movimentos em pacientes com doenças neurodegenerativas e educação, para avaliar o desenvolvimento motor em crianças, por exemplo. Essa abordagem oferece um novo padrão na interação humana-máquina e na proteção de nossa identidade digital.
A luta contra os bots é um desafio constante, mas, ao aproveitar nossos próprios golpes comportamentais únicos, podemos estar um passo à frente na corrida de segurança.
Moisés Díaz CabreraProfessor de Física Aplicada, Universidade de Las Palmas de Gran Canaria y Miguel Ángel Ferrer BallesterProfessor de teoria e comunicações de sinais, Universidade de Las Palmas de Gran Canaria
Este artigo foi publicado originalmente em A conversa. Leia o original.
