近年，ブラウザ上で特定の処理や情報収集を自動的に行うプログラム「Webボット」を悪用した被害が増加している.これ を検知するためにセッション情報を用いた検知方法が研究されている.しかし，既存の方法ではリアルタイム検知が難しいことが課題である. 　
本論文では，マウスカーソルと教師あり機械学習モデルを用いた手法 を提案する.実験として，マウスの動きを取得できるWebサイトを作成し，データを収集した.その後，取得したデータ361個をLightGBMを用いて学習した. 結果としてボット検出可能であるほどの精度が出たが，これはデータに人間とボットで大きな差異があることが要因と考えられる.