Боты уводят до трети покупателей из онлайн-магазинов

Боты уводят до трети покупателей из онлайн-магазинов

Боты уводят до трети покупателей из онлайн-магазинов

С конца июля магазины электроники столкнулись с масштабной активностью ботов-парсеров. По оценкам специалистов, они генерировали до 70% всего трафика, что замедлило работу онлайн-площадок и затруднило их использование покупателями. В отдельных случаях, например при продаже смартфонов, такие атаки уводили у ретейлеров до трети потенциальных клиентов.

Об этом сообщили «Известия» со ссылкой на компании в сфере сетевой безопасности. Заместитель генерального директора Servicepipe Даниил Щербаков отметил, что частота автоматизированных попыток парсинга выросла в 2,5–3,5 раза, а на некоторых сайтах доля трафика от ботов достигала 70%.

Эксперты связывают рост активности парсеров с колебаниями курса рубля, которые особенно заметно влияют на цены дорогостоящей электроники — флагманских смартфонов, ноутбуков и другой техники. В условиях повышенной волатильности сбор данных о ценах конкурентов становится приоритетом для участников рынка. Пик активности пришёлся на 30 июля – 1 августа, когда нагрузка на сайты была сопоставима с пиковыми распродажами.

В сети «М.Видео – Эльдорадо» подтвердили факт автоматизированного сбора данных в этот период, отметив, что все подобные попытки блокируются и не влияют на работу сервисов и удобство клиентов.

По данным «Известий», с атаками столкнулись как минимум ещё две крупные сети электроники. Проджект-менеджер MD Audit (ГК Softline) Кирилл Левкин добавил, что подобные действия ботов затрагивают не только ретейлеров, но и девелоперов, а их эффект в ряде случаев близок к DDoS-атаке.

По словам управляющего партнёра агентства «ВМТ Консалт» Екатерины Косаревой, деятельность парсеров может уводить до трети покупателей: «Когда 50–70% трафика сайта формируется ботами, страдают скорость загрузки каталога и оформление заказов. Покупатель не ждёт и уходит туда, где всё работает быстрее, даже если это серый продавец». Она подчеркнула, что у «серых» продавцов нет официальной гарантии и прозрачной истории происхождения товара, а риск получить контрафакт или продукцию, ввезённую в обход норм, значительно выше.

«Опасность серого рынка в том, что покупатель часто получает продукцию без официальной гарантии и с повышенным риском дефектов», — отметил ведущий аналитик AMarkets Игорь Расторгуев. — «Активность парсеров создаёт благоприятные условия для таких игроков».

«Ретейлерам стоит заранее подключать защиту от ботовых атак, чтобы быть готовыми к их всплескам», — добавил Даниил Щербаков.

Руководитель отдела техподдержки продаж UDV Group Александр Уляхин предупредил, что за ботами могут стоять не только конкуренты, но и организованные киберпреступники. Поэтому при резком росте активности на периметре следует также проверять внутреннюю инфраструктуру на аномалии.

Директор платформы облачной киберзащиты Solar Space (ГК «Солар») Артём Избаенков связал всплеск атак с ослаблением мониторинга в отпускной сезон. По его словам, парсинг нередко совмещают с «микродозированными» DDoS-атаками для постепенного ослабления защиты. При этом простыми средствами вроде CAPTCHA или блокировок по IP остановить их уже сложно.

Менеджер по развитию бизнеса Kaspersky Fraud Prevention Екатерина Данилова подчеркнула важность проактивного мониторинга с применением продвинутой аналитики и технологий машинного обучения. Она также рекомендовала использовать дополнительные методы проверки подлинности пользователей, включая двухфакторную аутентификацию.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru