스크롤 행동으로 스크래퍼 봇 탐지: 버스트성과 메모리 분석

Detecting scraper bots through scroll behaviour

한 개발자가 스크롤 이벤트의 버스트성(B)과 메모리(M) 계수를 활용해 인간과 스크래퍼 봇을 구분하는 머신러닝 모델을 실험했다. FP-Agent 데이터셋으로 학습한 LightGBM 모델은 73.4%의 정확도를 보였으며, 인간과 ChatGPT 에이전트를 혼동하는 경향이 있었다. 저자는 스크롤 행동이 유망한 지표이지만, 실제 웹사이트에서는 다른 특징(마우스 움직임 등)과 결합해야 더 효과적일 것이라고 말한다.