Next Generation of Impersonator Bots: Mimicking Human Browsing on Previously Unvisited Sites
Notice bibliographique
Résumé
The development of Web bots capable of exhibiting human-like browsing behavior has long been the goal of practitioners on both side of security spectrum - malicious hackers as well as security defenders. For malicious hackers such bots are an effective vehicle for bypassing various layers of system/network protection or for obstructing the operation of Intrusion Detection Systems (IDSs). For security defenders, the use of human-like behaving bots is shown to be of great importance in the process of system/network provisioning and testing. In the past, there have been many attempts at developing accurate models of human-like browsing behavior. However, most of these attempts/models suffer from one of following drawbacks: they either require that some previous history of actual human browsing on the target web-site be available (which often is not the case), or, they assume that 'think times' and 'page popularities' follow the well-known Poisson and Zipf distribution (an old hypothesis that does not hold well in the modern-day WWW). To our knowledge, our work is the first attempt at developing a model of human-like browsing behavior that requires no prior knowledge or assumption about human behavior on the target site. The model is founded on a more general theory that defines human behavior as an 'interest-driven' process. The preliminary simulation results are very encouraging - web bots built using our model are capable of mimicking real human browsing behavior 1000-fold better compared to bots that deploy random crawling strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».