Projet d’Innovation Industrielle d’année 5 (PI²5) du cycle ingénieur ESILV, 2023-2024
Ce projet nous a été confié par la startup Benchr qui a comme objectif de proposer des benchmarks sur différents types de produits en ligne. Le problème étant que certains sites, principalement d’e-commerce, mettent en mesure des solutions dans le but de bloquer l’accès à leurs sites par des bots. C’est dans ce contexte que Benchr nous a proposer de travailler sur le Web Fingerprinting, une méthode très utilisée par les solutions anti-bot qui a pour but de dresser un profil de la personne qui souhaite visiter le site et en fonction de ce profil de bloquer ou non la requête. Nous avons pour but d’en apprendre plus sur cette pratique afin de déterminer comment on peut la contourner. Dans un premier temps nous nous sommes penchés sur 4 axes principaux qui pourraient nous aider à résoudre notre probleme : la qualité de l’ip, qui influe sur la crédibilité de la requête, les headers http dont l’ordre et la présence sont nécessaires afin de se faire passer pour un navigateur, la signature TLS, qui permet également de se faire passer pour un certain navigateur et enfin la récupération des données via le Javascript qui va lancer ou non un captcha en fonction des données qu’il récupere sur l’utilisateur qui fait la requête. Après cette période de recherche nous avons débuté le POC qui avait pour but de déterminer quels étaient les paramètres les plus importants et quels étaient les paramètres sur lesquels on peut osciller. Apres l’exécution de notre solution sur une trentaine de sites on peut en conclure que la qualité de l’ip est très importante, l’ordre des headers http ainsi que de la signature TLS est également importante, pour ce qui est du Javascript nous avons utilisé une bibliothèque qui se basait sur curl et qui donc n’autorisait pas le JS, a cause de ca nous avons pu voir que certains sites nous bloquaient dès la première requête.
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