Тема выпускной квалификационной работы: «Обнаружение веб-ботов на основе модели доверия». Целью работы является исследование проблемы безопасности вебресурсов и разработка модели доверия для блокировки автоматизированного трафика. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Исследование особенностей веб-ботов. 2. Анализ существующих методов обнаружения веб-ботов. 3. Разработка метода блокировки автоматизированного трафика на основе модели доверия. 4. Разработка архитектуры системы обнаружения и блокирования автоматизированного трафика. 5. Экспериментальная оценка эффективности разработанного метода с использованием веб-приложения. Объектом исследования настоящей выпускной квалификационной работы являются веб-ресурсы. Предметом исследования является метод блокировки автоматизированного трафика на веб-ресурсах. На основе проведенного исследования была разработана классификация веб-ботов. В результате анализа существующих методов обнаружения и блокировки веб-ботов была выбрана модель доверия. Разработана система обнаружения и блокировки автоматизированного трафика, учитывающая поведения узла или пользователя на веб-ресурсе. Проведены эксперименты для определения эффективности разработанной системы. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем обнаружения веб-ботов.

The topic of the graduate qualification work is "Web-bot detection based on the trust model". The purpose of the study is to investigate the problem of security of web resources and the development of a trust model for blocking automated traffic. The research set the following goals: 1. Research of web bots’ features. 2. Analysis of existing web bot detection methods. 3. Development of a method for blocking automated traffic based on the trust model. 4. Development of an architecture for detecting and blocking automated traffic. 5. Experimental evaluation of the effectiveness of the developed method using a web application. The research object is web resource. The subject of the study is the method of blocking automated traffic in web resources. Based on this research, a classification of web bots was developed. As a result of the analysis of existing methods of detecting and blocking web bots, a trust model was selected. A system for detecting and blocking automated traffic that considers the behavior of the node or user on the web resource was developed. Experiments were conducted to determine the effectiveness of the developed system. The results can be used as a basis for designing web bot detection systems.