スクロール行動によるスクレイピングボットの検出

この記事では、スクロール行動のバースト性(Burstiness, B)と記憶性(Memory, M)を用いて、人間とスクレイピングボットを区別する手法について論じている。人間は情報を探す際にスクロールをバースト的に行う傾向があるが、ボットは線形にスクロールすることが多い。この特性を利用するため、Ethan Wangらの研究で提供されたデータセットを使用し、JavaScriptのスクロールイベントのBとM係数を計算した。結果として、人間のスクロール行動は他のAIエージェントと比較して高いバースト性を示し、記憶性はほとんどないことがわかった。ChatGPTエージェントは時折人間に似た挙動を示すことがあった。この2つの特徴量のみを用いたLightGBMモデルでは、73.4%の精度で人間とボットを分類できたが、人間とChatGPTエージェントの混同が多く見られた。これは、特徴量の少なさやデータセットの小ささが原因である可能性が示唆されている。結論として、スクロール行動はボット検出に有効なデータポイントであり、BとMは予測力を持つことが示された。マウスの動きやタイピングなどの他の行動から抽出される特徴量と組み合わせることで、より精度の高い汎用的なボット対策モデルの構築が可能であると期待される。