Detectar bots de scraping mediante el comportamiento de scroll
Detecting scraper bots through scroll behaviour
Un investigador ha aplicado los coeficientes de ráfaga (burstiness) y memoria a los eventos de scroll para distinguir humanos de bots. En pruebas con el conjunto de datos FP-Agent, un modelo LightGBM con solo dos características logró una precisión del 73,4%. El autor sugiere que este método podría proteger sitios como Wikipedia, aunque reconoce que necesita combinarse con otras señales para ser efectivo en entornos reales.
El comportamiento de scroll parece ser un punto de datos relevante para distinguir bots de humanos, y la ráfaga y la memoria han demostrado tener poder predictivo en un entorno controlado.