Risk Engine
Сводит request, browser, network, visitor и adaptive evidence в риск с причинами.
Подробнее →
Anti‑Bot · antibot для сайта
Антибот для сайта: выявлять автоматизацию по совокупности сигналов, а не по одному признаку
AntiPF — серверный антибот (anti-bot, bot protection) для сайтов на PHP: правила, crawler verification, Browser/Network/Adaptive signals, Risk Engine и Challenge. Как антибот-сервис на своей инфраструктуре система может начинать с режима наблюдения, чтобы сначала показать evidence и только потом менять поведение посетителя.
SHADOW-firstBrowser Signals LiteChallenge StudioVerified crawlers
Anti‑Bot pipeline
Requestheaders · URL · session
COLLECTAutomation signalswebdriver · consistency
EVIDENCERisk Enginebrowser + network + behavior
62 / 100Predicted actionChallenge
SHADOWОдин webdriver, пустой referrer или отсутствие plugins не должны автоматически означать «бот».
Когда нужен антибот
Автоматизированный трафик выглядит по‑разному — поэтому одной сигнатуры недостаточно
Боты могут использовать обычный Chromium, менять IP, имитировать переходы из браузера или приходить под User‑Agent поискового робота. AntiPF строит решение из независимых источников и сохраняет reason trace.
Headless и browser automation
Selenium, Playwright, Puppeteer и похожие инструменты могут оставлять прямые или косвенные browser/runtime‑признаки.
Ротация IP и сетей
Один и тот же поведенческий или browser‑профиль может появляться с разных IP/ASN. Смена адреса сама по себе не равна атаке.
Поддельные поисковые роботы
Строку Googlebot/YandexBot легко подставить. Для ALLOW нужна проверенная crawler identity.
Низкоинтенсивные боты
Медленный парсер или бот может не превышать грубый rate limit, поэтому важны последовательности, reputation и совокупность сигналов.
Как работает
От запроса к объяснимому решению
AntiPF разделяет сбор evidence, hard‑rules и risk. Это позволяет не смешивать «сигнал есть» с «пользователя нужно блокировать».
01Идентификация
Проверка manual rules и crawler identity.
02Browser
Automation markers и consistency‑сигналы с bounded payload.
03Network
ASN/тип сети и доступность источника данных.
04Behavior
Rate, sequence, challenge reputation и site baseline.
05Decision
Risk + hard‑rules → predicted action и Decision Trace.
Unknown ≠ false. Если источник данных недоступен, вклад должен быть NO_DATA/0, а не «признак отсутствует — значит человек».
Возможности AntiPF
Что входит в антибот-контур AntiPF
Модули можно подключать постепенно: от наблюдения до Challenge и hard‑действий.
Browser Signals Lite
Собирает ограниченные признаки автоматизации и согласованности браузера без агрессивного enumeration.
Подробнее →Challenge Studio
Проверка подозрительных посетителей с fallback, readiness и защитой от challenge loop.
Подробнее →Search Crawler Verification
Отделяет подтверждённого Googlebot/YandexBot от поддельного User‑Agent.
Подробнее →Network Intelligence
Даёт сетевой контекст и честно показывает NO_DATA / PARTIAL / STALE вместо ложного «safe».
Подробнее →Decision Trace
Показывает, какие сигналы повлияли на predicted action и какой hard‑rule имел приоритет.
Подробнее →Границы
AntiPF — не сетевой Anti‑DDoS и не обещание «100% распознавания ботов»
AntiPF работает на уровне сайта и приложения. Он помогает классифицировать и обрабатывать автоматизированный HTTP‑трафик, но не заменяет провайдера L3/L4‑фильтрации, reverse proxy или полноценный WAF.
Для объёмной атаки на канал нужен внешний сетевой слой. AntiPF можно использовать рядом с ним — для application‑уровня, crawler identity, Challenge и анализа качества трафика.
Связанные сценарии
Что ещё может быть частью задачи
FAQ
Вопросы про антибот AntiPF
Что такое антибот для сайта?
Это слой, который пытается отличить автоматизированный HTTP‑трафик от ожидаемого пользовательского и сервисного трафика и применить подходящее действие: наблюдение, разрешение, Challenge или ограничение.
Можно ли считать navigator.webdriver точным детектором бота?
Нет. Это полезный прямой сигнал автоматизации, но AntiPF не должен строить постоянный BLOCK только на одном browser‑признаке.
Работает ли AntiPF без JavaScript?
Базовые request/network/rule/crawler‑контуры работают серверно. Browser Signals требуют JavaScript‑probe; если он не выполнился, это должно трактоваться нейтрально или как NO_DATA, а не как автоматическое доказательство бота.
Можно ли сначала только собирать данные?
Да. Для Risk/Browser/Adaptive заложен SHADOW/COLLECT‑подход: собирать evidence и смотреть Decision Trace до включения enforcement.
Антибот мешает поисковым роботам?
Правильная конфигурация должна делать обратное: verified crawler имеет отдельный hard‑ALLOW и не должен проигрывать обычному risk score.
Следующий шаг
Подберём минимальную конфигурацию антибота
Пришлите домен и опишите, что именно подозреваете: парсинг, автоматизацию, накрутку, рекламу или ложных поисковых роботов.