Как распознать ботов, не нарушая приватность пользователей

Человек всё чаще оказывается окружён не только другими людьми, но и их «цифровыми двойниками» — автоматизированными системами, ботами, агентами. Они покупают билеты, оставляют комментарии, голосуют в онлайн-опросах, а иногда — занимаются фишингом и спамом. Парадокс: чем удобнее становится интернет, тем сложнее отличить человека от алгоритма.

Однако между защитой пользователей и нарушением их права на приватность — тонкая грань. И здесь на помощь приходят анонимные идентификационные данные — это такая технология, которая позволяет выявлять злоумышленников, не собирая личную информацию.

Анонимная идентификация — это способ распознавания пользователя по техническим или поведенческим признакам без раскрытия персональных данных.
Речь идёт не о ФИО, e-mail или номере телефона, а, например, о:

• цифровом отпечатке браузера (набор установленных шрифтов, разрешение экрана, язык интерфейса);

• поведенческих паттернах (скорость набора текста, особенности движений мыши, ритм нажатия клавиш);

• характеристиках устройства и сети (тип ОС, время отклика, IP-подсеть, прокси).

Такие данные не позволяют точно идентифицировать конкретного человека, но дают системе возможность понять: перед ней живой пользователь или автоматический агент.

Боты — не просто «технический шум». Они влияют на экономику и общественное мнение:

• создают фальшивые отзывы и искусственные рейтинги;

• продвигают политические нарративы;

• скупают билеты и дефицитные товары;

• рассылают спам и фишинговые ссылки.

Традиционные методы защиты — капчи, SMS-подтверждения, сбор персональных данных — всё чаще вызывают раздражение у пользователей и нередко нарушают законодательство о защите персональной информации.
Анонимные идентификаторы позволяют решить проблему без компромисса между безопасностью и приватностью.

Как не нарушить закон?

В России регулирование обработки данных основывается на Федеральном законе №152-ФЗ «О персональных данных». Закон прямо требует минимизации собираемой информации и обработки только тех данных, которые необходимы для конкретной цели.
Анонимные идентификационные подходы идеально вписываются в эту парадигму:

• данные не позволяют установить личность человека;

• информация не хранится в явном виде (часто хэшируется или агрегируется);

• система соблюдает принцип «privacy by design» — конфиденциальность заложена в архитектуру изначально.

Такой подход даёт компаниям возможность фильтровать подозрительную активность, не вступая в противоречие с требованиями Роскомнадзора и международных норм, включая GDPR.

• В 2022 году более 40 % всего фиксированного интернет-трафика в сегменте русскоязычного интернета (Рунете) было сгенерировано ботами.

• Из этих более 40 % трафика: доля «вредоносных» ботов (спам, захват аккаунтов, накрутка) выросла с ~19 % до ~23 % в 2022 году. i

• Согласно исследованию ( основаным на данных компании SlickJump) в Рунете число «ботов» выросло с ~2-3 % до ~23 % от пользовательской активности (или аккаунтов) начиная с ноября 2021 года. 

Важно отметить: данных об абсолютном количестве фейковых аккаунтов (например, сколько аккаунтов зарегистрировано как поддельные) по Рунету публично доступно мало или они не раскрываются подробно — большинство данных касаются долей трафика или активности, а не точных чисел аккаунтов.

Как это работает на практике?

1. Device Fingerprinting 2.0
Отпечатки устройств, которые обновляются динамически, чтобы не отслеживать человека слишком долго.

2. Поведенческая аналитика
Система видит, что пользователь движет мышью естественно, а не с идеальной машинной точностью — и делает вывод.

3. Zero-Knowledge Proofs
Пользователь может доказать, что он «настоящий», не раскрывая личных данных (даже серверу).

4. Анонимные токены
Платформа выдаёт временные «паспорта доверия»: они подтверждают, что вы прошли проверку, но не раскрывают, кто вы.

Главный вызов цифрового общества — создать доверие без тотального контроля. Анонимные идентификационные данные становятся тем самым инструментом, который позволяет платформам защищаться от манипуляций, не превращаясь в системы наблюдения. Вместо того чтобы собирать всё обо всех, можно собирать ровно столько, сколько нужно, чтобы отличить человека от машины.

Интернет развивается в сторону «умного доверия»: пользователи хотят защиты, но не хотят быть под микроскопом.
Использование анонимных идентификационных данных — это шаг к зрелой цифровой экосистеме, где безопасность и приватность не противоречат, а дополняют друг друга.

Будущее цифровой этики — не в слежке, а в умных, прозрачных и анонимных системах доверия.