Bot Detektion

Das Projekt Machine Learning-gestützte Bot-Erkennung für E-Commerce beschäftigt sich damit, Machine Learning-assistierte Methoden zu untersuchen, um Automated Threats, oft auch als Bots bezeichnet, umfassend zu klassifizieren und somit Angriffe abwehren zu können, deren Ziel es ist, mittels automatischer Methoden einen Vorteil gegenüber legitimen Kunden beim Kauf von besonders wertvollen Artikeln zu erlangen. Diese Art von Angriffen sind schwer zu detektieren, da sie oft mit Symptomen einhergehen, die auch bei klassischen Angriffen wie Denial of Service, Scanning oder Enumeration zu beobachten sind. Im E-Commerce-Bereich spielen diese Arten von Angriffen eine besondere und zunehmende Rolle. Neben Enthusiasten und Privatpersonen hat sich eine Industrie von Bot-Entwicklern und Resellern herausgebildet, die eine zunehmende Bürde bis hin zu ernsthafter Bedrohung für E-Commerce Anbieter darstellen.

Das Forschungsvorhaben hat das Ziel, Machine Learning Methoden zu untersuchen, um für den E-Commerce Bereich das Klassifikationsproblem für Automated Threats ganzheitlich zu lösen. Wir wollen darüber hinaus prüfen inwieweit sich die gefundenen angewandten Methoden auch auf andere Branchen übertragen lassen. In einem ersten Projekt im Rahmen der Förderung von IFAF Explorativ wurde eine intensive Literaturrecherche durchgeführt. Damit ist es gelungen, den Stand der Forschung zu explorieren und das Thema genauer abzugrenzen. Es hat sich gezeigt, dass die bisherige Forschung sich vor allem auf klassische Fraud Detection, die hauptsächlich auf finanziellen Missbrauch, nicht aber ganzheitlich auf Automated Threats abzielt. Auch lassen graphenbasierte Methoden, die in der jüngeren Forschung eine größere Aufmerksamkeit erfahren haben, eine natürliche Anwendung für unser Anwendungsfeld vermuten. Wir wollen auch Ansätze aus anderen Bereichen wie dem Natural Language Processing und dem Image Processing auf Anwendbarkeit untersuchen.

Die Kooperation wird mit Europas führendem Händler für Mode, Zalando SE angestrebt. Eine erste Infrastruktur zur Durchführung von Experimenten auf AWS wurde im Laufe des IFAF Explorativ Projektes bereits erstellt.

Mit diesem Forschungsvorhaben wollen wir einen Beitrag zur Anwendung von Machine Learning Methoden auf Automated Threat Detection liefern, der im Zuge der aktuell ansteigenden Bedrohungssituation auch für den Wirtschaftsstandort Deutschland von großer Bedeutung ist.