IMA5 2018/2019 P42

Présentation générale

Description

Les empreintes de navigateur sont un moyen pour traquer les utilisateurs sans leur consentement, et sans laisser de traces, mais peuvent être également utilisés pour détecter des bots ou pour lutter contre la fraude. Les empreintes sont directement produits par les navigateurs et sont distribués par ces derniers sans autorisation préalable. Des contre-mesures contre le traçage d'empreintes de navigateur existent, notamment pour contourner les contrôles de sécurité contre les bots ou les fraudeurs. Il est ainsi question d'appliquer les avancées récentes de l'apprentissage automatique afin d’augmenter l’efficacité du fingerprinting ainsi que de détecter des cas d'incohérence ou de fraude. La collecte de données et la validation se fera à travers le site web http://amiunique.org .

Objectifs

L'objectif du projet est de mettre en place un algorithme utilisant les techniques du Reinforcement Learning (RL), afin de permettre à des bots informatiques, basés sur Pupetteer et Chrome Headless, ou d'autres technologies, de passer outre les défenses des sites web actuels. Il est ainsi question de permettre à notre bot, a travers un apprentissage basé sur des actions suivis de récompenses, d'apprendre par lui-même les actions nécessaires afin de s'éviter la détection.

Préparation du projet

Choix techniques : matériel et logiciel

Il n'y a aucun matériel particulier à utiliser dans le cadre de ce projet. Il serait néanmoins utile d'avoir accès à un ordinateur disposant d'une puissance calcul conséquente. Les langages de programmation utilisés seront les suivants :

• Javascript pour la mise en place du bot
• Python pour la mise en place des algorithmes de RL

Enfin, nous travaillerons tout au long de notre documentation dans l'environnement OpenAI (Python), qui propose de nombreuses ressources adaptés au Reinforcement Learning.

Liste des tâches à effectuer

Dans le cadre du projet, il est nécessaire de développer des connaissances avancés dans le domaine du Reinforcement Learning, qui constitue une branche à part du Machine Learning. Il est également nécessaire de développer une connaissance de l'état de l'art en terme de défense contre les bots informatiques. Enfin, dans l'objectif de répondre aux buts du projet, nous appliquerons nos connaissances en Reinforcement Learning, en choisissant et adaptant l'algorithme le plus approprié à notre problème. Il est également nécessaire de mettre en place en environnement d'entraînement factice afin de permettre à notre bot de procéder à son apprentissage, sans risquer un bannissement de l'adresse IP depuis laquelle le bot agit.

Calendrier prévisionnel

Nous tenterons dans un premier temps, idéalement dans le premier mois, de se documenter dans les domaines suivants :

• La théorie du Reinforcement Learning et l'implémentation des algorithmes
• L'état de l'art en terme de détection des bots
• L'état de l'art en terme d'implémentation de bots informatiques

Durant les mois suivants (Mi-Octobre 2018 - Décembre 2018), les objectifs seront :

• Mise en place de l'environnement d'expérimentation des bots implémentés
• Mise en place des algorithmes à utiliser
• Amélioration des algorithmes mise en place.

Enfin, les derniers mois seront consacrés aux tests et aux comparaisons entre différentes techniques utilisés.