Detección de bots en reportes estadísticos

• Autores: Catá, Juan Manuel; Lira, Ariel Jorge; De Giusti, Marisa Raquel
• Año de publicación: 2016
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Bibliotecología; Ciencias Informáticas; Bots; Estadísticas; Repositorio institucional
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Las estadísticas de un repositorio institucional son una herramienta básica que asiste el proceso de toma de decisiones y gestión del repositorio. Por este motivo, es importante que la información provista por estas estadísticas sea información precisa y confiable, en particular los registros de acceso y descarga. Los repositorios digitales concentran una gran cantidad de enlaces entrantes y muchos contenidos de calidad por lo que resultan de mucho interés para los bots que navegan la World Wide Web. Si bien la mayoría de los bots respetan las reglas básicas establecidas en los archivos robots.txt, muchos de ellos no lo hacen e incluso hay algunos que no se identifican como tales y se hacen pasar por agentes de usuario normales. A pesar de las medidas que se toman para evitar el acceso de bots maliciosos, un número importante de estos logra filtrarse y efectuar miles de accesos indeseados. Se genera, en consecuencia, gran cantidad de datos espurios que llevan a estadísticas poco fiables y que en última instancia entorpecen el proceso de gestión del repositorio Para solucionar el problema planteado, se comenzó desarrollar una mecanismo que, a partir del análisis, permita filtrar los accesos de bots normales y bloquear los accesos de bots maliciosos o con mal comportamiento. Las pruebas iniciales con la herramienta han permitido identificar un número elevado de accesos correspondientes a bots maliciosos que, al filtrarlos, permiten obtener resultados estadísticos mucho más veraces.
Statistics are an essential tool for institutional repositories which assists the decision making process and repository management. Therefore, the information they provide must be precise and reliable, specially those based on access and download logs. When a digital repository grows and brings together large amounts of incoming links and high quality content, it acquires of great significance for bots. Most bots follow the basic rules established in robots.txt files, nevertheless many do not do it, and some of them do not identify themselves as bot masquerading as normal users. Despite the measures taken to avoid access to malicious bots, a large amount of them manage to seep and make thousands of unwanted access. Therefore a large number of spurious data is generated which leads to unreliable statistics and hinders the repository management process. In order to solve this problem, a mechanism was developed to analyse, detect and filter access from malicious or misbehave bots. Initial tests with this tool allowed to identify a large number of access comming from malicious bots that, after being filtered, allows to get much more sound and reliable statistics results.
Ibero-American Science and Technology Education Consortium (ISTEC)