הביומטריה הבלתי נראית: איסוף נתוני עכבר ברזולוציה גבוהה

תנועת עכבר היא אות בלתי מנוצל

כל אדם מזיז את סמן העכבר באופן ייחודי ומובחן - מהירות, תאוצה, רדיוס קימור ודפוסי היסוס. אותות מיקרו-התנהגותיים אלה סמויים מכלי ניתוח סטנדרטיים, אך מכילים מידע יקר ערך: האם המשתמש הוא בן אנוש או בוט? האם זהו בעל החשבון המקורי? והיכן בדיוק בממשק המשתמשים חווים בלבול או תסכול? האתגר היה לבנות תשתית ללכידה, שידור ופענוח של אות זה בקנה מידה של סביבת ייצור (Production) מבלי לפגוע בביצועי טעינת הדף.

לכידה ברזולוציה גבוהה בעלות מינימלית

שלושה אילוצים הפכו את הפיתוח למאתגר מבחינה הנדסית:

• תדירות דגימה מול גודל מידע: דגימת אירועי עכבר בתדר גבוה (100Hz ומעלה) מייצרת נפחי מידע גדולים. נפח גבוה מדי מאט את הדפדפן; נפח נמוך מדי מאבד את הדיוק של החתימה ההתנהגותית.
• תאימות לפרטיות (Privacy by Design): נתוני עכבר עשויים לחשוף כוונות משתמש רגישות. היישום חייב לעמוד באופן מלא בדרישות GDPR - ללא שידור קואורדינטות גולמיות, אלא תכונות התנהגותיות אנונימיות בלבד.
• עקביות בין מכשירים: הפיזיקה של תנועת עכבר שונה בין חומרות, מערכות הפעלה ודפדפנים שונים. מודל התנהגותי שנלמד על מחשב שולחני חייב להתאים לפרופיל המשתמש הכולל.

סוכן טלמטריה קל-משקל

טנדרס לאב בנתה סוכן JavaScript בנפח של פחות מ-5KB הלוכד, דוחס ומשדר מאפיינים התנהגותיים בזמן אמת - עם אפס השפעה על זמן טעינת העמוד.

1. דגימת אירועים אדפטיבית

במקום ללכוד כל אירוע עכבר באופן רציף, הסוכן מפעיל אלגוריתם דגימה אדפטיבי שמגביר את קצב הדגימה בעת תנועות מהירות (שבהן צפיפות המידע היא הגבוהה ביותר) ומפחית אותו בעת השהיה או מנוחה. גישה זו מצמצמת את נפח המידע ב-70% תוך שמירה על דיוק החתימה.

2. חילוץ מאפיינים על גבי המכשיר (Edge Processing)

קואורדינטות גולמיות אינן נשלחות לעולם לשרת. הסוכן מחשב מקומית וקטורי מהירות, תאוצה זוויתית, זמני היסוס ואומדני לחץ לחיצה - ומשדר אך ורק וקטור מאפיינים תמציתי ומאובטח. גישה זו מבטיחה תאימות מובנית לתקנות פרטיות מחמירות.

3. פרופיל התנהגותי מבוסס רשתות נוירונים רקורסיביות (RNN)

בצד השרת, רשת נוירונים רקורסיבית מעבדת את סדרות העיתים כדי לבנות פרופיל מוטורי ייחודי עבור כל משתמש. המודל לומד דפוסי שליטה מוטורית, מה שמאפשר לו לזהות אנומליות - כגון סוס טרויאני לשליטה מרחוק (RAT) או השתלטות על חשבון (Account Takeover) - בדיוק גבוה במיוחד ובשיעור נמוך של התראות שווא.

אבטחת מידע ותובנות UX מזרם נתונים אחד

• 99% דיוק בזיהוי בוטים: המערכת מבדילה בהצלחה בין משתמשים אנושיים לבין סקריפטים מתוחכמים המנסים לחקות תנועות עכבר אנושיות - ומאבטחת תהליכי תשלום ועסקאות רגישות.
• אימות רציף (Continuous Authentication): עבור לקוחות ארגוניים, הכלי משמש כגורם אימות פסיבי שני (MFA), הנועל את ההפעלה באופן מיידי במקרה של שינוי התנהגותי דרסטי.
• מפות חום וזיהוי הקלקות תסכול (Rage-Clicks): צוותי מוצר נעזרים בנתונים המצרפיים כדי למפות נקודות חיכוך ומחסומים בממשק, שאנליטיקה רגילה מפספסת לחלוטין.