Fraude par bot ? Scam bot ? Votre guide sur menaces liées aux bots

Les cybercriminels sont de plus en plus intelligents. Ils ne se contentent plus de cibler les utilisateurs individuels avec des e-mails de phishing ou des malwares. Les attaquants d’aujourd’hui déploient des programmes automatisés sophistiqués pour attaquer les entreprises à grande échelle. Aucune n’est trop petite pour être une cible.

Que vous dirigiez un petit site e-commerce, une plateforme SaaS ou une entreprise locale avec une présence en ligne, vous êtes une cible. La bonne nouvelle, c’est que vous n’êtes pas obligé d’être une victime. Comprendre comment fonctionne la fraude par bot et mettre en place les bonnes défenses peut protéger votre entreprise, vos clients et, en fin de compte, vos résultats financiers.

Points clés à retenir

• La sophistication de la fraude par bot ne cesse d’augmenter : les bots modernes utilisent l’IA pour imiter le comportement humain, ce qui rend leur détection bien plus complexe que celle des menaces automatisées traditionnelles.
• L’impact pour les entreprises va au-delà des pertes directes : la fraude par bot affecte plusieurs domaines, notamment l’efficacité des dépenses marketing, la confiance des clients, les coûts opérationnels et la conformité réglementaire.
• Aucun secteur n’est épargné : les attaques de bots visent les entreprises de tous secteurs, les attaquants adaptant leurs méthodes pour exploiter les vulnérabilités spécifiques à chaque industrie et modèle économique.
• La détection nécessite des approches multiples : une protection efficace contre les bots combine l’analyse comportementale, l’empreinte digitale des appareils et la surveillance en temps réel, plutôt que de s’appuyer sur une seule méthode de détection.
• La prévention vaut mieux que la réaction : une gestion proactive des bots avec des outils de détection appropriés coûte moins cher que de faire face aux conséquences d’attaques réussies, de violations de données et de dommages à la réputation après une fraude.

Qu’est-ce que la fraude par bot ?

La fraude par bot est un terme générique qui désigne toutes les formes de fraude en ligne réalisées ou facilitées par des bots malveillants. Les bots malveillants dédiés à ces attaques sont appelés scam bots. Les cybercriminels utilisent des scam bots car ils sont bien plus rapides que les humains, ce qui leur offre trois avantages :

1. Se préparer à la fraude par bot : ils peuvent effectuer des scans de vulnérabilités rapides sur de nombreux sites web.
2. Lancer des attaques frauduleuses automatisées : celles-ci comprennent le phishing automatisé, les attaques d’account takeover (par force brute, par credential stuffing) et le scalping.
3. Contourner les défenses anti-fraude : ils peuvent imiter le comportement humain pour échapper aux dispositifs de sécurité anti-bots.

Les cybercriminels mènent des attaques de fraude par bot de nombreuses façons différentes, avec de nombreux schémas de monétisation différents. Certaines sont faciles à exécuter, ciblent des objectifs peu rentables et misent sur un volume élevé d’attaques pour générer un profit.

Par exemple, à l’aide de scam bots, les attaquants peuvent envoyer un volume massif d’e-mails de spam, de commentaires de blog et de publications sur les réseaux sociaux. Même si ce type de fraude par bot affiche un très faible taux de réussite, il suffit parfois d’une ou deux victimes pour rendre l’attaque rentable.

Les scam bots peuvent également être utilisés pour mener des attaques qui ne génèrent pas directement de gains financiers, mais qui permettent à l’opérateur du bot de préparer des attaques plus graves par la suite. Dans ces cas, la fraude par bot sert de base à des attaques ultérieures.

Les bots qui tentent de créer de nouveaux comptes sur des sites de commerce électronique, ainsi que ceux qui lancent des attaques par credential stuffing, en sont de bons exemples. L’attaquant peut ensuite utiliser le compte créé ou volé pour commettre la fraude proprement dite de différentes manières.

Quels sont les différents types de fraude par bots ?

La fraude par bots n’est limitée que par la créativité des attaquants et la surface d’attaque disponible. Cela dit, voici les scénarios les plus courants de fraude par bots :

Account takeover (ATO)

Dans le cas de la fraude par account takeover, le fraudeur utilise des bots malveillants pour accéder de manière non autorisée à des comptes utilisateurs légitimes. On distingue deux formes principales d’attaque ATO :

1. Credential cracking : également connue sous le nom d’attaque par brute force, cette méthode consiste à programmer un scam bot pour deviner les identifiants d’un compte, en testant toutes les combinaisons possibles de mots de passe.
2. Credential stuffing : ici, le fraudeur dispose déjà d’un ou plusieurs identifiants volés. Il utilise ensuite un bot pour tester ces identifiants sur différents sites. Le credential stuffing exploite le fait que de nombreux utilisateurs réutilisent les mêmes mots de passe sur plusieurs services.

L’objectif est de prendre le contrôle d’un compte et d’en bloquer l’accès au véritable utilisateur. Même sans monétisation immédiate, les données contenues dans le compte (comme des informations de carte bancaire) peuvent être exploitées à des fins frauduleuses.

Dans certains cas, la monétisation est directe : un compte e-commerce piraté peut permettre d’acheter immédiatement des produits et de tenter de les récupérer.

Fraude au clic

Cette fraude consiste à utiliser des scam bots pour cliquer artificiellement sur des publicités en ligne, ce qui fiat gonfler les statistiques de clics et entraîne un gaspillage du budget publicitaire.

Les pratiques varient : des concurrents peuvent épuiser le budget publicitaire d’une entreprise en cliquant massivement sur ses annonces. Certains réseaux criminels exploitent des fermes de bot pour générer des clics frauduleux et toucher des revenus publicitaires.

Au-delà des pertes budgétaires, cette fraude fausse les données marketing, empêchant toute analyse fiable des performances des campagnes, du coût d’acquisition client et du ROI.

Scalping

Les fraudeurs utilisent des bots pour acheter instantanément des articles en édition limitée (sneakers, consoles, billets de concert…) avant les acheteurs légitimes, puis les revendent à prix fort sur des marchés secondaires.

Le scalping nuit particulièrement aux commerçants lors des lancements produits ou événements spéciaux. Les bots peuvent finaliser un achat en quelques millisecondes, ce qui rend la compétition impossible pour les utilisateurs humains.

Les sneakers sont une cible fréquente des bots de scalping

Fraude aux avis

Des scam bots publient de faux avis en ligne (positifs ou négatifs) pour manipuler la perception des consommateurs. Ce type de fraude fausse la crédibilité des systèmes d’évaluation et trompe les clients potentiels.

Certaines entreprises s’en servent pour améliorer artificiellement leur note ou dénigrer leurs concurrents. Les bots créent de faux comptes et laissent des avis qui semblent authentiques pour échapper aux systèmes de détection. La fraude aux avis sape la confiance des consommateurs et crée des déséquilibres de concurrence.

Spam de formulaires

Les bots peuvent inonder les formulaires en ligne de soumissions fictives ou malveillantes, ce qui perturbe les systèmes et nuisant à la productivité.

Les formulaires de contact, d’inscription ou d’enquête sont souvent ciblés. Le tri manuel des soumissions légitimes devient chronophage, tandis que les serveurs peuvent être surchargés, et cela affecte les performances du site. Le contenu des spams peut contenir des liens malveillants, du contenu promotionnel ou des données aléatoires.

Injection SQL

Les scam bots peuvent être programmés pour détecter ou exploiter des failles de type SQL injection. Une attaque réussie peut donner un accès non autorisé à la base de données d’un site.

Un attaquant peut ainsi accéder à des données sensibles (comme des informations bancaires), publier du contenu non désiré ou propager des malwares.

Scraping de contenu

Le scraping de contenu consiste à extraire automatiquement, via un scam bot (ou crawler), les contenus d’un site web. Il s’agit d’un « copier-coller » à grande vitesse, automatisé.

En soi, le scraping n’est pas illégal : les moteurs de recherche le pratiquent pour indexer les pages. Mais les données extraites peuvent être utilisées à des fins frauduleuses :

• boler votre code HTML/CSS pour créer un faux site e-commerce et tromper vos utilisateurs via du phishing ;
• extraire vos prix et stocks pour les transmettre à vos concurrents —  une pratique courante dans les secteurs sensibles au prix comme le voyage ;
• copier et republier votre contenu ailleurs, ce qui nuit à votre SEO. Google peut vous pénaliser pour contenu dupliqué ;
• collecter des informations clients ou de contact, ensuite revendues ou utilisées pour des campagnes frauduleuses.

Abus d’API

L’abus d’API est une autre forme courante de fraude par bot. Les scam bots peuvent cibler vos API de plusieurs manières :

• extraire des données sensibles accessibles via vos API ;
• déclencher des attaques DDoS en les saturant de requêtes, puis exiger une rançon pour lever la pression ;
• mener des attaques de credential stuffing via des appels API automatisés qui testent des identifiants volés.

Bots générés par IA et deepfakes

Les fraudeurs exploitent l’intelligence artificielle pour automatiser des campagnes de phishing, d’ingénierie sociale ou de création de fausses identités.

Les bots alimentés par l’IA peuvent créer des photos de profil réalistes, rédiger de faux avis convaincants ou simuler des profils sur les réseaux sociaux. Les technologies de deepfake permettent même de falsifier voix et visages lors de communications audio ou vidéo. Ces bots sophistiqués échappent aux méthodes traditionnelles de détection. Ils représentent une nouvelle génération de menaces dans la fraude par bots.

Comment identifier un scam bot ?

Protéger vos sites web, applications mobiles et API des scam bots malveillants peut, en théorie, sembler simple : il faut détecter leur présence, bloquer leur activité, et le tour est joué. Après tout, avec les technologies actuelles, différencier un bot d’un humain devrait être facile, non ? Malheureusement, ce n’est pas si simple. Deux défis majeurs se posent :

1. Bons bots vs mauvais bots : certains bots sont essentiels au bon fonctionnement de votre site ou application. C’est notamment le cas des crawlers de moteurs de recherche comme Google ou Bing, indispensables pour le référencement. Les bloquer par erreur pourrait nuire à votre visibilité. Or, il est souvent très difficile de faire la distinction entre un bot légitime et un bot malveillant.
2. Bots vs utilisateurs humains : les scam bots modernes imitent de plus en plus fidèlement les comportements humains. Les cybercriminels exploitent des technologies avancées, comme l’IA et l’apprentissage automatique, pour les rendre indétectables. Ils peuvent par exemple simuler des mouvements de souris non linéaires, faire varier les adresses IP utilisées ou masquer leurs empreintes techniques.

Ces défis sont réels, mais pas insurmontables. Une solution efficace de gestion des bots s’appuie généralement sur une ou plusieurs des trois approches suivantes pour identifier les scam bots.

1. Détection par défi

Cette approche consiste à soumettre les visiteurs à un test simple pour un humain, mais difficile voire impossible à résoudre pour un programme automatisé. Le CAPTCHA est l’exemple le plus connu de détection par défi.

Cependant, il faut trouver le bon équilibre. Si le test est trop simple, certains bots parviennent à le contourner. S’il est trop complexe, il nuit à l’expérience utilisateur. De plus, les bots sont aujourd’hui suffisamment avancés pour réussir jusqu’à 50 % des tests reCAPTCHA. Les cybercriminels recourent aussi à des services de fermes à CAPTCHA pour faire résoudre les challenges par des humains à distance.

Résultat : la détection par défi seule ne suffit plus.

2. Détection par signature

Cette méthode repose sur l’analyse des signatures numériques des requêtes pour identifier les bots malveillants connus. Elle consiste à collecter un maximum d’empreintes techniques, puis à les comparer à des signatures répertoriées dans des bases de données de scam bots.
L’exemple le plus courant est l’adresse IP, mais d’autres indicateurs sont également utilisés :

• exécution du navigateur dans une machine virtuelle ou un émulateur ;
• incohérences entre le système d’exploitation et les actions de l’utilisateur ;
• présence d’un navigateur headless (ex. : Nightmare, PhantomJS) ;
• propriétés manquantes ou incohérentes dans l’environnement du navigateur déclaré.

Si cette méthode est efficace contre les bots déjà identifiés, elle présente une limite importante : elle ne détecte pas les nouveaux bots ni les attaques zero-day. De plus, les IP derrière des proxys peuvent contourner ce filtrage, et les développeurs de bots savent supprimer ou masquer les attributs connus de détection.

3. Détection comportementale

Contrairement à l’approche par signature, la détection comportementale analyse les actions des visiteurs en temps réel. Le comportement est comparé à une base de référence constituée de données issues d’utilisateurs humains légitimes. Cette méthode repose sur l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique pour identifier les écarts suspects.

Voici quelques indicateurs analysés dans ce cadre :

• modèles de clics et fréquence d’interaction,
• mouvements de souris,
• saisie au clavier,
• vitesse et régularité du scroll,
• nombre total de pages vues par session,
• ,ombre total de requêtes par session,
• temps moyen passé par page.

Une solution de détection comportementale alimentée par l’IA bien entraînée peut non seulement faire la différence entre utilisateurs légitimes et scam bots, mais aussi distinguer les bons bots des mauvais.

Comment les entreprises peuvent-elles se protéger contre la fraude par bot ?

Maintenant que nous avons vu comment détecter la fraude par bots, voyons comment protéger efficacement votre entreprise. Mettre en place une véritable solution de protection contre les bots ne consiste pas à installer un simple outil de sécurité et s’en remettre à lui. Il faut bâtir une stratégie de défense globale, capable d’évoluer face aux menaces tout en garantissant une expérience fluide à vos utilisateurs légitimes. Une protection efficace contre les bots repose sur l’équilibre entre trois capacités fondamentales :

1. Détection intelligente : différencier avec précision les utilisateurs légitimes, les bots utiles (comme les moteurs de recherche) et les menaces automatisées malveillantes.
2. Réaction adaptée : appliquer la réponse appropriée selon chaque scénario, allant du blocage discret à une vérification renforcée.
3. Amélioration continue : surveiller les schémas d’attaque en temps réel et ajuster les défenses à partir de données concrètes.

Voyons à présent les méthodes de protection spécifiques qui permettent de mettre en œuvre ces capacités.

Limitation de débit

La limitation de débit surveille et limite la fréquence des actions afin de prévenir les abus automatisés. Le système impose des ralentissements ou déclenche des vérifications supplémentaires lorsque certaines actions dépassent le seuil d’un comportement humain normal. Par exemple, un utilisateur légitime ne peut pas soumettre un formulaire des centaines de fois par minute, ni parcourir un site à une vitesse surhumaine.

La limitation du débit est d’autant plus efficace lorsqu’elle est combinée à d’autres méthodes de détection. En effet, les bots avancés sont capables de ralentir leur cadence pour passer sous les radars tout en poursuivant leurs attaques.

Analyse des schémas de trafic

Les bots génèrent souvent des pics de trafic inhabituels, alors que les utilisateurs humains suivent généralement des comportements plus prévisibles. L’analyse du trafic dans le temps permet d’identifier des anomalies telles que des pics soudains corrélés à des activités frauduleuses, et d’agir de manière proactive.

L’analyse des schémas examine des critères comme la répartition géographique, les horaires d’activité et les caractéristiques des sessions. Les signaux suspects peuvent comprendre un trafic émanant de data centers, une activité coordonnée entre plusieurs adresses IP ou des regroupements géographiques inhabituels. Une analyse avancée permet même d’identifier des réseaux de bots en corrélant des sources de trafic apparemment distinctes, qui partagent des signatures comportementales ou des schémas de synchronisation similaires.

Pièges honeypot

Les honeypots (littéralement “pots de miel”) sont des éléments pièges invisibles pour les utilisateurs humains mais conçus pour attirer les bots. Bien qu’ils ne contiennent aucune donnée sensible, ils sont extrêmement efficaces pour repérer les scripts frauduleux automatisés. On retrouve, par exemple, des champs de formulaire masqués, des liens invisibles ou de fausses pages de connexion.

Lorsqu’un bot interagit avec un honeypot, cela signale une tentative automatisée, et ça fournit alors des données précieuses pour la détection et la prévention en amont. Cette méthode est particulièrement efficace contre les bots peu sophistiqués, incapables de distinguer les éléments visibles des éléments piégés.

Un honeypot piège les bots en les poussant à révéler leur véritable nature

Algorithmes d’apprentissage automatique

Les systèmes basés sur l’IA et l’apprentissage automatique permettent de détecter des schémas de bots complexes en analysant de vastes ensembles de données. Ces algorithmes ne se contentent pas de détecter les comportements suspects : ils s’améliorent au fil du temps, ce qui rend la détection toujours plus performante.

Les modèles d’apprentissage automatique sont capables d’identifier des schémas subtils qui échapperaient à une analyse humaine. Ils s’adaptent en continu aux nouvelles techniques utilisées par les bots et détectent même des méthodes d’attaque inconnues jusque-là. Leur efficacité augmente avec le volume et la qualité des données, ce qui en fait une solution particulièrement puissante pour les organisations à fort trafic.

Comment une entreprise peut-elle suivre le rythme des scam bots ?

Détecter et gérer les attaques par bots est déjà un défi en soi. Mais maintenir une protection constante, 24h/24 et 7j/7 ? C’est là que la plupart des organisations rencontrent des difficultés. Il vous faut une solution capable de collecter et d’analyser en continu les requêtes web en temps réel, tout en s’adaptant aux nouvelles menaces sans intervention manuelle permanente.

La solution de protection contre les bots de DataDome bloque les bots avancés avant qu’ils n’atteignent votre site web, votre application mobile ou votre API. Elle se déploie en quelques minutes, quel que soit votre environnement web, et fonctionne en totale autonomie. Vous recevez des notifications en temps réel lorsqu’une attaque est détectée, mais aucune intervention n’est nécessaire. Une fois votre liste blanche de partenaires approuvés définie, DataDome prend en charge l’intégralité du trafic indésirable.

Pour se prémunir contre les scans de vulnérabilités malveillants, DataDome s’appuie sur un moteur de détection à deux niveaux, combinant IA et apprentissage automatique. Notre algorithme analyse des milliards d’événements chaque jour et s’actualise en continu pour identifier aussi bien les menaces connues que les attaques zero-day.

Conclusion

Protéger votre entreprise contre la fraude par bot peut vite devenir complexe si vous n’êtes pas bien préparé. Les fraudeurs perfectionnent sans cesse leurs techniques pour exploiter vos systèmes, vos réseaux et vos actifs numériques. Sans stratégie de défense complète contre les scam bots, vous restez exposé à de nombreuses formes de fraude automatisée.

Il est essentiel d’adopter une approche proactive pour protéger vos actifs contre ces fraudes, et cela passe par le choix de la bonne solution de lutte contre les bots. Une solution capable de détecter précisément les comportements malveillants, de distinguer humains, bons bots et menaces automatisées, de réagir de façon flexible selon le contexte, et de s’adapter en continu à l’évolution des attaques. C’est exactement ce que nous avons développé chez DataDome.

Êtes-vous prêt à arrêter la fraude par bots avant qu’elle n’impacte votre activité ? Contactez DataDome dès aujourd’hui pour découvrir comment notre protection alimentée par l’IA peut sécuriser vos sites web, applications mobiles et API.