Come evitare la rilevazione dell'automazione tramite attacchi di timing: protezione in Selenium e Puppeteer

Gli attacchi di timing sono un metodo di rilevazione dei bot basato sull'analisi dei tempi di esecuzione delle azioni nel browser. I moderni sistemi anti-frode di Facebook, Google, TikTok e altre piattaforme analizzano non solo cosa fai, ma anche quanto velocemente. Clic veloci, caricamenti di pagina istantanei, assenza di pause naturali: tutto ciò rivela l'automazione. In questo articolo esamineremo i metodi tecnici di protezione contro gli attacchi di timing per gli sviluppatori che lavorano con Selenium, Puppeteer e browser anti-detect.

Cosa sono gli attacchi di timing e come funzionano

Un attacco di timing è un metodo di rilevazione dell'automazione basato sulla misurazione degli intervalli di tempo tra le azioni dell'utente. I sistemi anti-frode raccolgono telemetria: quanto tempo è passato dal caricamento della pagina al primo clic, quanto velocemente scorre l'utente, se ci sono pause durante la compilazione dei moduli. Questi dati vengono confrontati con modelli comportamentali di persone reali.

Le principali metriche temporali analizzate dai sistemi di protezione sono:

• Time to First Interaction (TTFI) — tempo dal caricamento della pagina alla prima azione (clic, scorrimento, inserimento di testo). I bot di solito iniziano a interagire immediatamente dopo il caricamento del DOM, mentre un umano — dopo 0.5-3 secondi.
• Click timing patterns — intervalli tra i clic. Gli script automatizzati spesso cliccano con la stessa frequenza (ad esempio, esattamente ogni 2 secondi), mentre un umano — in modo caotico.
• Typing speed consistency — velocità di digitazione. I bot inseriscono testo istantaneamente o con un ritardo costante tra i caratteri, mentre un umano — con una velocità variabile e pause.
• Mouse movement velocity — velocità di movimento del cursore. Selenium per impostazione predefinita teletrasporta istantaneamente il cursore nel punto desiderato, mentre un umano muove il mouse con accelerazione e decelerazione.
• Scroll behavior — schemi di scorrimento della pagina. I bot spesso scorrono esattamente un numero fisso di pixel, mentre un umano — in modo irregolare, con fermate.

I sistemi di rilevazione utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare queste metriche. Creano un profilo comportamentale e calcolano la probabilità che l'utente sia un bot. Se gli schemi temporali sono troppo perfetti o troppo veloci — è un campanello d'allarme.

Metodi di rilevazione dell'automazione tramite schemi temporali

I moderni sistemi anti-frode utilizzano diversi livelli di analisi delle caratteristiche temporali. Esaminiamo tecniche specifiche utilizzate da Facebook, Google, Cloudflare e altre piattaforme.

1. Analisi del Performance API

I browser forniscono il Performance API, che raccoglie telemetria dettagliata sul caricamento della pagina. I sistemi anti-frode analizzano:

// Esempio di dati del Performance API
performance.timing = {
  navigationStart: 1234567890000,
  domLoading: 1234567890150,      // +150ms
  domInteractive: 1234567890300,  // +300ms
  domComplete: 1234567890500,     // +500ms
  loadEventEnd: 1234567890600     // +600ms
}

// Schemi sospetti per i bot:
// - Caricamento troppo veloce (domComplete < 200ms)
// - Intervalli perfettamente uniformi tra gli eventi
// - Assenza di ritardi nel caricamento delle risorse esterne

I browser headless (soprattutto le versioni più vecchie di Puppeteer e Selenium) mostrano spesso valori anormalmente rapidi per navigationStart e domLoading, perché non caricano immagini, font e altre risorse come un browser normale.

2. Analisi del Timing degli Eventi

I tracker JavaScript monitorano i timestamp di tutti gli eventi (clic, movimenti del mouse, pressioni dei tasti) e analizzano gli schemi:

// Esempio di raccolta della telemetria degli eventi
const events = [];

document.addEventListener('click', (e) => {
  events.push({
    type: 'click',
    timestamp: performance.now(),
    x: e.clientX,
    y: e.clientY
  });
});

// Analisi di schemi sospetti:
// - I clic avvengono esattamente ogni N millisecondi
// - Nessun micro-movimento del mouse prima del clic
// - Il primo clic avviene istantaneamente dopo il caricamento della pagina

3. Dinamiche di Digitazione

Durante la compilazione dei moduli, i sistemi anti-frode analizzano la dinamica delle pressioni dei tasti — un indicatore biometrico unico per ogni persona:

• Dwell time — tempo di pressione del tasto (da keydown a keyup). Per un umano varia da 50 a 200 ms, per i bot è costante.
• Flight time — tempo tra il rilascio di un tasto e la pressione del successivo. Per un umano — da 100 a 500 ms con variazioni, per i bot — ritardo fisso.
• Typing rhythm — ritmo generale di digitazione. Un umano fa pause per la punteggiatura, corregge errori, i bot no.

Imitazione dei ritardi umani nel codice

Il primo livello di protezione contro gli attacchi di timing è l'aggiunta di ritardi tra le azioni. Ma è importante non limitarsi a inserire time.sleep(2), ma imitare un comportamento naturale.

Imitazione di base dei ritardi in Python (Selenium)

import time
import random
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

def human_delay(min_sec=0.5, max_sec=2.0):
    """Ritardo casuale che imita un umano"""
    delay = random.uniform(min_sec, max_sec)
    time.sleep(delay)

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://example.com")

# Ritardo prima della prima azione (l'umano legge la pagina)
human_delay(1.5, 4.0)

# Clic sul elemento
button = driver.find_element(By.ID, "submit-btn")
button.click()

# Ritardo prima della prossima azione
human_delay(0.8, 2.5)

Imitazione avanzata con distribuzione normale

La distribuzione uniforme (uniform) appare innaturale. I ritardi umani seguono una distribuzione normale con outlier:

import numpy as np

def realistic_delay(mean=1.5, std_dev=0.5, min_val=0.3, max_val=5.0):
    """
    Ritardo con distribuzione normale
    mean: tempo medio di ritardo
    std_dev: deviazione standard
    min_val, max_val: limiti (per evitare valori estremi)
    """
    delay = np.random.normal(mean, std_dev)
    delay = max(min_val, min(max_val, delay))  # Limitiamo l'intervallo
    time.sleep(delay)
    return delay

# Utilizzo
realistic_delay(mean=2.0, std_dev=0.7)  # Media 2 sec, ma con variazioni

Ritardi contestuali

Diverse azioni richiedono tempi diversi. Crea profili di ritardo per diversi scenari:

class HumanBehavior:
    """Profili di ritardo per diversi tipi di azioni"""
    
    @staticmethod
    def page_load_delay():
        """Ritardo dopo il caricamento della pagina (lettura del contenuto)"""
        return realistic_delay(mean=2.5, std_dev=1.0, min_val=1.0, max_val=6.0)
    
    @staticmethod
    def before_click():
        """Ritardo prima del clic (cercare l'elemento con gli occhi)"""
        return realistic_delay(mean=0.8, std_dev=0.3, min_val=0.3, max_val=2.0)
    
    @staticmethod
    def before_typing():
        """Ritardo prima di iniziare a digitare"""
        return realistic_delay(mean=1.2, std_dev=0.5, min_val=0.5, max_val=3.0)
    
    @staticmethod
    def between_form_fields():
        """Ritardo tra i campi del modulo"""
        return realistic_delay(mean=0.6, std_dev=0.2, min_val=0.2, max_val=1.5)

# Utilizzo nello script
driver.get("https://example.com/login")
HumanBehavior.page_load_delay()

username_field = driver.find_element(By.ID, "username")
HumanBehavior.before_typing()
# ... inserimento del login ...

HumanBehavior.between_form_fields()

password_field = driver.find_element(By.ID, "password")
HumanBehavior.before_typing()
# ... inserimento della password ...

Randomizzazione dei tempi di esecuzione delle azioni

Ritardi identici tra le azioni sono un'anomalia statistica. Se esegui 100 istanze dello script, e tutte cliccano sul pulsante esattamente dopo 2.5 secondi dal caricamento — questo è facilmente rilevabile. È necessaria una randomizzazione su più livelli.

1. Randomizzazione dell'ordine delle azioni

Aggiungi variabilità nella sequenza delle azioni. Ad esempio, prima di compilare un modulo a volte scorri la pagina, a volte no:

def fill_form_naturally(driver):
    # 30% di probabilità di scorrere la pagina prima di compilare
    if random.random() < 0.3:
        driver.execute_script("window.scrollBy(0, 200)")
        human_delay(0.5, 1.5)
    
    # 20% di probabilità di cliccare in un punto casuale (imitazione della lettura)
    if random.random() < 0.2:
        body = driver.find_element(By.TAG_NAME, "body")
        body.click()
        human_delay(0.3, 0.8)
    
    # Azione principale — compilazione del modulo
    username_field = driver.find_element(By.ID, "username")
    type_like_human(username_field, "myusername")

2. Velocità di digitazione variabile

Invece di inserire testo istantaneamente, imita la digitazione carattere per carattere con velocità variabile:

def type_like_human(element, text):
    """Inserimento di testo con imitazione della velocità di digitazione umana"""
    for char in text:
        element.send_keys(char)
        
        # Ritardo di base tra i caratteri
        base_delay = random.uniform(0.05, 0.15)
        
        # Pause aggiuntive su spazi e punteggiatura
        if char in [' ', '.', ',', '!', '?']:
            base_delay += random.uniform(0.1, 0.3)
        
        # "Ritardi di riflessione" casuali (5% di probabilità di una lunga pausa)
        if random.random() < 0.05:
            base_delay += random.uniform(0.5, 1.5)
        
        time.sleep(base_delay)
    
    # A volte facciamo un errore di battitura e correggiamo (10% di probabilità)
    if random.random() < 0.1:
        time.sleep(random.uniform(0.2, 0.5))
        element.send_keys(Keys.BACKSPACE)
        time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))
        element.send_keys(text[-1])  # Reinseriamo l'ultimo carattere

3. Puppeteer: inserimento lento del testo

In Puppeteer c'è un'opzione integrata delay per il metodo type(), ma deve essere randomizzata:

// Utilizzo di base (NON raccomandato — ritardo fisso)
await page.type('#username', 'myusername', { delay: 100 });

// Approccio corretto — randomizzazione per ogni carattere
async function typeWithVariableSpeed(page, selector, text) {
  await page.click(selector);
  
  for (const char of text) {
    await page.keyboard.type(char);
    
    // Ritardo casuale da 50 a 150 ms
    let delay = Math.random() * 100 + 50;
    
    // Pausa aggiuntiva sugli spazi
    if (char === ' ') {
      delay += Math.random() * 200 + 100;
    }
    
    // Pause lunghe casuali (5% di probabilità)
    if (Math.random() < 0.05) {
      delay += Math.random() * 1000 + 500;
    }
    
    await page.waitForTimeout(delay);
  }
}

// Utilizzo
await typeWithVariableSpeed(page, '#username', 'myusername');

Movimento naturale del mouse e velocità di scorrimento

Selenium e Puppeteer per impostazione predefinita non muovono il cursore del mouse — lo teletrasportano istantaneamente nel punto desiderato e cliccano. Questo è uno dei segni più evidenti di automazione. Per imitare il movimento umano del mouse sono necessarie librerie speciali.

Libreria pyautogui per un movimento fluido del mouse

La libreria pyautogui consente di muovere il cursore lungo una curva di Bézier con accelerazione e decelerazione:

import pyautogui
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

def move_mouse_naturally(driver, element):
    """Movimento fluido del mouse verso l'elemento imitando un umano"""
    # Otteniamo le coordinate dell'elemento
    location = element.location
    size = element.size
    
    # Punto target (centro dell'elemento + piccola casualità)
    target_x = location['x'] + size['width'] / 2 + random.randint(-5, 5)
    target_y = location['y'] + size['height'] / 2 + random.randint(-5, 5)
    
    # Movimento fluido con velocità variabile
    # duration — tempo di movimento (0.5-1.5 sec per realismo)
    duration = random.uniform(0.5, 1.5)
    
    # tweening — funzione di accelerazione (easeInOutQuad imita il movimento umano)
    pyautogui.moveTo(target_x, target_y, duration=duration, tween=pyautogui.easeInOutQuad)
    
    # Piccola pausa prima del clic (l'umano non clicca istantaneamente)
    time.sleep(random.uniform(0.05, 0.15))
    
    # Clic
    element.click()

Importante: Questo metodo funziona solo se Selenium controlla una finestra di browser reale (non headless). Per la modalità headless, il movimento del mouse è inutile, poiché i sistemi anti-frode non vedono il cursore.

Puppeteer: imitazione del movimento del mouse

In Puppeteer puoi utilizzare la libreria ghost-cursor per un movimento realistico del cursore:

// Installazione: npm install ghost-cursor
const { createCursor } = require("ghost-cursor");
const puppeteer = require("puppeteer");

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: false });
  const page = await browser.newPage();
  const cursor = createCursor(page);
  
  await page.goto("https://example.com");
  
  // Movimento fluido verso l'elemento e clic
  const button = await page.$("#submit-btn");
  await cursor.click(button);  // Il cursore si muove lungo una curva di Bézier!
  
  // Alternativamente — movimento verso le coordinate
  await cursor.move("#username");  // Muoviamo semplicemente il cursore senza cliccare
  await page.waitForTimeout(300);
  await cursor.click();  // Clicchiamo nella posizione attuale
})();

Imitazione dello scorrimento

Un umano non scorre la pagina esattamente per 500 pixel alla volta. Lo scorrimento deve essere irregolare, con pause e a volte scorrendo all'indietro:

def scroll_like_human(driver, target_position=None):
    """
    Imitazione dello scorrimento umano
    target_position: posizione target in pixel (se None — scorriamo fino in fondo)
    """
    current_position = driver.execute_script("return window.pageYOffset;")
    
    if target_position is None:
        # Scorriamo fino in fondo alla pagina
        target_position = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight;")
    
    while current_position < target_position:
        # Passo di scorrimento casuale (100-400 pixel)
        scroll_step = random.randint(100, 400)
        current_position += scroll_step
        
        # Scorriamo
        driver.execute_script(f"window.scrollTo(0, {current_position});")
        
        # Pausa tra gli scorrimenti (l'umano legge il contenuto)
        time.sleep(random.uniform(0.3, 1.2))
        
        # A volte scorriamo un po' indietro (10% di probabilità)
        if random.random() < 0.1:
            back_scroll = random.randint(50, 150)
            current_position -= back_scroll
            driver.execute_script(f"window.scrollTo(0, {current_position});")
            time.sleep(random.uniform(0.2, 0.6))

# Utilizzo
scroll_like_human(driver, target_position=2000)  # Scorriamo fino a 2000px

Tempi di caricamento delle pagine e richieste AJAX

I sistemi anti-frode analizzano non solo le azioni dell'utente, ma anche le caratteristiche di caricamento delle pagine. I browser headless spesso si caricano in modo anormalmente veloce, poiché non caricano immagini, non eseguono alcuni script, non rendono il CSS.

Problema: caricamento troppo veloce

Confronta i valori tipici del Performance API per un browser normale e headless:

Soluzione: ritardo forzato nel caricamento

Aggiungi un ritardo artificiale dopo il caricamento della pagina, in modo che le metriche appaiano più naturali:

def load_page_naturally(driver, url):
    """Caricamento della pagina con imitazione di un tempo di caricamento naturale"""
    start_time = time.time()
    driver.get(url)
    
    # Aspettiamo il caricamento completo del DOM
    WebDriverWait(driver, 10).until(
        lambda d: d.execute_script("return document.readyState") == "complete"
    )
    
    # Calcoliamo il tempo di caricamento reale
    actual_load_time = time.time() - start_time
    
    # Se il caricamento è stato troppo veloce (< 1 sec), aggiungiamo un ritardo
    if actual_load_time < 1.0:
        additional_delay = random.uniform(1.0, 2.5) - actual_load_time
        time.sleep(additional_delay)
    
    # Ritardo aggiuntivo per "leggere la pagina"
    time.sleep(random.uniform(0.5, 2.0))

# Utilizzo
load_page_naturally(driver, "https://example.com")

Attesa delle richieste AJAX

I siti moderni caricano contenuti in modo asincrono tramite AJAX. Se il tuo script inizia a interagire prima che tutte le richieste AJAX siano completate — è sospetto. Utilizza attese esplicite:

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

def wait_for_ajax(driver, timeout=10):
    """Attesa del completamento di tutte le richieste AJAX (jQuery)"""
    WebDriverWait(driver, timeout).until(
        lambda d: d.execute_script("return jQuery.active == 0")
    )

# Per siti senza jQuery — attesa di un elemento specifico
def wait_for_dynamic_content(driver, selector, timeout=10):
    """Attesa dell'apparizione di un elemento caricato dinamicamente"""
    WebDriverWait(driver, timeout).until(
        EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, selector))
    )
    # Ritardo aggiuntivo dopo l'apparizione dell'elemento
    time.sleep(random.uniform(0.3, 0.8))

Impostazione della protezione nei browser anti-detect

Se lavori con arbitraggio, multi-accounting o altre attività in cui l'anonimato è critico, utilizza browser anti-detect: Dolphin Anty, AdsPower, Multilogin, GoLogin. Hanno meccanismi di protezione integrati contro gli attacchi di timing, ma devono essere configurati correttamente.

Dolphin Anty: impostazione della digitazione umana

In Dolphin Anty c'è una funzione "Human Typing" — imitazione automatica della digitazione umana. Impostazione:

• Apri il profilo del browser → scheda "Automazione"
• Attiva "Emulazione della digitazione umana"
• Configura le impostazioni:
  • Velocità media di digitazione: 150-250 caratteri/minuto (velocità realistica)
  • Variazione: 30-50% (scostamento della velocità tra i caratteri)
  • Pausa sulla punteggiatura: attivata (pause sui segni di punteggiatura)
  • Errore di battitura casuale: 2-5% (errori di battitura casuali con correzione)

Dopo di che, qualsiasi input di testo tramite l'API Dolphin imiterà automaticamente un umano.

AdsPower: impostazione del movimento del mouse

AdsPower consente di registrare i modelli di movimento del mouse di un utente reale e riprodurli:

1. Apri il profilo → "Impostazioni avanzate" → "Comportamento del mouse"
2. Seleziona la modalità "Registra utente reale":
   • Apri il browser in modalità normale
   • Esegui azioni tipiche (clic, scorrimento, movimenti del mouse)
   • AdsPower registrerà le traiettorie dei movimenti
3. Durante l'automazione tramite l'API, AdsPower riprodurrà i modelli registrati con variazioni

Multilogin: Canvas Noise e WebGL Timing

Multilogin aggiunge rumore (noise) nei fingerprint di Canvas e WebGL, influenzando gli attacchi di timing legati al rendering:

• Profilo → "Impostazioni fingerprint" → "Canvas"
• Attiva "Canvas Noise" (aggiunge micro-ritardi nel rendering del Canvas)
• Attiva "WebGL Metadata Masking" (maschera le caratteristiche della GPU che influenzano la velocità di rendering)

Questo protegge dalla rilevazione tramite l'analisi del tempo di esecuzione di Canvas.toDataURL() e delle operazioni WebGL.

Tecniche avanzate per eludere la rilevazione del timing

Per piattaforme particolarmente protette (Google, Facebook, siti bancari) i metodi di base potrebbero non essere sufficienti. Esaminiamo tecniche avanzate.

1. Sostituzione del Performance API

È possibile sovrascrivere i metodi del Performance API per restituire valori realistici invece di quelli reali:

// Iniezione di script per sostituire performance.now()
const script = `
  (function() {
    const originalNow = performance.now.bind(performance);
    let offset = 0;
    let lastValue = 0;
    
    performance.now = function() {
      const realValue = originalNow();
      // Aggiungiamo rumore casuale al tempo
      const noise = Math.random() * 2 - 1; // da -1 a +1 ms
      let fakeValue = realValue + offset + noise;
      
      // Garantiamo monotonicità (il tempo non va indietro)
      if (fakeValue <= lastValue) {
        fakeValue = lastValue + 0.1;
      }
      
      lastValue = fakeValue;
      return fakeValue;
    };
  })();
`;

// Puppeteer: iniezione al momento della creazione della pagina
await page.evaluateOnNewDocument(script);

Attenzione: Questo metodo può essere rilevato tramite il controllo dell'integrità dei metodi nativi. Utilizzalo solo su siti senza una forte protezione.

2. Limitazione della CPU e della rete

Il Chrome DevTools Protocol consente di rallentare artificialmente la CPU e la rete, in modo che le metriche di caricamento appaiano più naturali:

// Puppeteer: rallentamento della CPU di 2 volte
const client = await page.target().createCDPSession();
await client.send('Emulation.setCPUThrottlingRate', { rate: 2 });

// Rallentamento della rete (emulazione 3G)
await page.emulateNetworkConditions({
  offline: false,
  downloadThroughput: 1.5 * 1024 * 1024 / 8, // 1.5 Mbps
  uploadThroughput: 750 * 1024 / 8,          // 750 Kbps
  latency: 40                                 // ritardo di 40ms
});

Questo aumenterà il tempo di caricamento delle pagine e l'esecuzione di JavaScript, rendendo il profilo più simile a quello di un utente reale con una velocità media di internet.

3. Imitazione dell'attività in background

Gli utenti reali non rimangono su una sola scheda — passano da una scheda all'altra, minimizzano le finestre, si distraggono. Imitare questo:

async function simulateTabSwitch(page) {
  // Emuliamo il passaggio a un'altra scheda (Page Visibility API)
  await page.evaluate(() => {
    Object.defineProperty(document, 'hidden', {
      get: () => true,
      configurable: true
    });
    
    document.dispatchEvent(new Event('visibilitychange'));
  });
  
  // Pausa (l'utente guarda un'altra scheda)
  await page.waitForTimeout(Math.random() * 3000 + 2000);
  
  // Torniamo alla scheda
  await page.evaluate(() => {
    Object.defineProperty(document, 'hidden', {
      get: () => false,
      configurable: true
    });
    
    document.dispatchEvent(new Event('visibilitychange'));
  });
}

// Utilizzo: distraiamoci casualmente durante il lavoro
if (Math.random() < 0.15) {  // 15% di probabilità
  await simulateTabSwitch(page);
}

4. Utilizzo di reali User Timing marks

Alcuni siti creano i propri timestamp tramite User Timing API. Aggiungi timestamp realistici:

// Creazione di timestamp realistici
await page.evaluate(() => {
  // Imitazione del "pensare" dell'utente prima dell'azione
  performance.mark('user-started-reading');
  
  setTimeout(() => {
    performance.mark('user-found-button');
    performance.measure('reading-time', 'user-started-reading', 'user-found-button');
  }, Math.random() * 2000 + 1000);
});

5. Rotazione dei proxy per ridurre la correlazione statistica

Anche se ogni istanza del tuo script ha ritardi randomizzati, i sistemi anti-frode possono rilevare la correlazione se tutte le richieste provengono da un solo IP. Utilizza la rotazione dei proxy:

• Per scraping e attività di massa: proxy di data center con rotazione automatica ogni 5-10 minuti
• Per lavorare con i social media e la pubblicità: proxy residenziali con legame alla sessione (sticky sessions)
• Per piattaforme mobili (Instagram, TikTok): proxy mobili con rotazione a tempo o su richiesta

La rotazione degli IP riduce la probabilità che il sistema anti-frode possa raccogliere abbastanza dati per un'analisi statistica dei tuoi schemi di timing.

Conclusione

Gli attacchi di timing sono un metodo complesso di rilevazione dell'automazione che richiede un approccio complessivo alla protezione. Le principali conclusioni sono:

• Non utilizzare ritardi fissi — randomizza sempre il tempo tra le azioni utilizzando una distribuzione normale
• Imita i ritardi contestuali — diverse azioni richiedono tempi diversi (lettura della pagina ≠ clic sul pulsante)
• Aggiungi variabilità nella sequenza delle azioni — scorrimenti, clic, cambi di scheda casuali
• Utilizza un movimento fluido del mouse — librerie ghost-cursor (Puppeteer) o pyautogui (Selenium)
• Imita una velocità di digitazione naturale — inserimento carattere per carattere con pause sui segni di punteggiatura
• Configura i browser anti-detect — Dolphin Anty, AdsPower e Multilogin hanno meccanismi di protezione integrati contro gli attacchi di timing
• Combina con proxy di alta qualità — la rotazione degli IP riduce la possibilità di analisi statistica

Ricorda: non esiste una protezione perfetta. I sistemi anti-frode evolvono continuamente, aggiungendo nuovi metodi di rilevazione. Il tuo compito è avvicinare il comportamento dello script a quello di un utente reale e aggiornare regolarmente i metodi di elusione.

Se lavori con l'automazione dei browser per scraping, testing o altre attività, ti consigliamo di utilizzare proxy residenziali — offrono il massimo livello di anonimato e minimizzano il rischio di rilevazione per indirizzo IP. Per piattaforme mobili, i proxy mobili sono più adatti, poiché imitano utenti reali di operatori mobili.