Bot Detection w E-Commerce
Opis projektu
Badania nad wykrywaniem botów w sklepach e-commerce przy użyciu metod behawioralnych, grafowych i heurystycznych. Fokus na real-world deployment i proprietarne oraz publiczne datasety.
Kluczowe publikacje (with-pdf)
- kadel-botracle-bot-detection-2024 — BOTracle: 3-stage bot detection (Heuristic→SGAN→DGCNN)
- zhao-bot-detection-gnn-ecommerce-2026 — GraphSAGE dla session-URL graph
- li-alibaba-click-fraud-2021 — click fraud detection (Alibaba)
Referencje (metody)
- dhamnani-botcha-malicious-traffic-2021 — Botcha baseline
- li-good-bot-bad-automated-2021 — IEEE S&P: characterization
- see-mouse-dynamics-bot-2023 — Mouse dynamics + metadata
- abou-daya-botchase-2020 — BotChase (graph-based)
- hamilton-graphsage-inductive-2017 — GraphSAGE (fundament)
Datasety
- adobe-ecommerce-bot-traffic — BOTracle proprietary dataset
- e-commerce-bot-logs-2026 — GraphSAGE dataset (real e-commerce)
- elfw-2031 — e-commerce websites fraud dataset
Aktywne kierunki badań
- BOTracle public replication (idea #20) - reprodukcja na publicznym zbiorze
- DataLayer-based detection (idea #19) - client-side GA4/GTM events
- GraphSAGE + behavioral features (kombinacja obu metod)
- Multi-method benchmark (heuristic vs ML vs GNN)
Venue docelowe
- Główne: USENIX Security, ACM CCS, NDSS, The Web Conference
- Alternatywne: IMC, RAID, ACSAC
Tagi wyszukiwania
#bot-detection #ecommerce #behavioral-features #graphsage #web-traffic