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现实生活中，其实很多人都与爬虫“打过交道”。
比方，逢年过节之时，为确保能买到回家火车票，有人会抉择应用“抢票软件”，这个软件就是利用网络爬虫来登录铁路售票网络，并爬取票务信息，而后辅以批量化、自动化和高速化的购票流程解决，从而能以毫秒级的刷新来获取人工购票难以企及的信息和速度劣势。显然，这种“充钱加塞”的形式显然对失常渠道的购票者有失偏心。
就连最高人民法院旗下的“中国裁判文书网”也难逃爬虫侵扰，以至于用户口碑载道。
2019 年，最高人民法院公布的《对于“中国裁判文书网”网站建设倡议的回答》提到，“大量技术公司通过爬虫零碎无限度地拜访非法获取裁判文书数据，造成网站负荷过大，大量失常用户申请梗塞，拜访呈现速度慢或局部页面无奈显示等景象。”
再比方，2019 年，国内外不少网站经营者埋怨遭逢了一些搜索引擎爬虫的拜访，因拜访频率过高，一度令一些网站瘫痪。“短短一上午工夫就收到了 46 万次申请，消耗掉服务器 7.42GB 流量。这对均匀日活可能都没有过千的小网站来说，曾经算得上一次小型的 DDoS 攻打。”一位遭逢搜索引擎爬虫的网站经营者对此感叹道。
网络爬虫不光耗费“被爬取方”网站的流量，同时可能“抓走”网站页面的数据，因而常引发纷争。
因此， 爬虫与反爬技术是一场无休止之战，发动攻打的一方须要思考如何“尖锐其矛”，而防守一方则须要思考如何“牢固其盾”。
爬虫与反爬虫，一场无休止和平
事实上，最早的爬虫起源于搜索引擎。搜索引擎是善意的爬虫，能够检索你的所有信息，并提供给其余用户拜访。为此他们还专门定义了 robots.txt 文件，作为君子协定，这是一个双赢的场面。
然而事件很快被一些人毁坏了。爬虫很快就变的不再“小人”了。
当小人协定生效，咱们开始改用技术手段拦截爬虫的入侵。比方从拜访数量上发现爬虫，当咱们在某一网站浏览过快时，零碎往往会要求输出验证码，就是因为这种疾速浏览的行为很靠近爬虫。或者是不定期扭转 HTML 标签，使之无奈与 Web 排序匹配来限度爬虫。
当初比拟常见的反爬虫技术手段次要有，检测 Header 信息；设置 IP 拜访频率，剖析同一 IP 或同一设施在短时间内屡次拜访同一页面或进行雷同操作；辨认 UA、通过动静页面减少爬取难度、验证码反爬等形式。
明天咱们要说的就是顶象无感验证的反爬虫技术。
下药要对症，反爬要治根
一般来说，通过验证码来反爬，其外围原理是爬虫通过网页抓取数据，当某一用户拜访次数过多后，零碎就会狐疑你是否是实在用户，也就是说会让申请跳转到验证码页面，只有输出正确的验证码能力持续拜访网站，而验证码诞生之初的目标就是为了辨别人和机器的区别，天然也就能拦挡爬虫。
但随着 AI 技术的深刻，这样的反爬技术也很容易被破解，这个时候就须要咱们比对方更智能、更聪慧。
在顶象看来，要想防住爬虫，就要从本源动手。首先咱们要晓得爬虫平台间的数据如何传输，能力在此基础建设平安可信的通信链路，其次，在保障平安可信的通信链路根底上，须要思考是否反对多种危险的疾速判断，是否能够进行回溯及服务监控；最初，在与爬虫的反抗层面，须要思考是否可能进行疾速的反抗调整，并将相应的人机验证工具作为撑持。
基于此，顶象在继续一直的攻防反抗间也研发出了一套反爬体系建设计划。
首先，反爬技术计划要针对爬虫体系做基础设施的建设筹备，保障后续的反爬危险判断有得力的数据或者产品工作作为撑持，比方决策引擎、设施指纹、人机验证码等，以决策引擎为例。
决策引擎基于流计算技术，具备毫秒级输入决策后果的能力。实时决策通过可视化形式能够让策略专家或客户业务人员配置出场景的反爬策略。在反爬策略里反对应用名单库（如 IP 黑名单、手机号黑名单）、模型，可按工夫序列的疾速计算（如某 IP 近一天注册次数），同时具备丰盛的模块。
同时，在通信链路层面，须要进行强加密，Web 端的 JS、挪动端的 SDK 均须要通过加固爱护，进步攻击者逆向的难度。
其次，在策略层面，须要建设基于场景的反爬策略，比方同设施关联的 IP 数异样、爬虫 IP 黑名单封禁、爬虫危险设施辨认等等。
在处理层，须要进行危险分层，并下发不同的处理指令，比方零碎断定为无风险 / 低危险时，则放行；零碎断定为中危险是，则需进行人机验证；零碎判断为高风险时，则立刻阻断。
最初，在数据的剖析总结层面，可依据数据报表进行监控回溯，查看历史触发状况，进而对反爬策略进行优化降级。
综上， 反爬虫不再是一个繁难工具，而是具备智能交互，数据采集，实时计算，模型剖析，决策判断等能力综合性平安零碎。
顶象反爬解决方案基于设施指纹对实现对各类危险和模拟器、真机的辨认，以及 Dinsight 危险决策引擎毫秒级实时决策对行为剖析（鼠标的滑动轨迹、键盘的敲击速率、滑动验证码的滑动轨迹、速率、按钮点击等行为轨迹等），实现对歹意“爬虫”行为的无效辨认；通过智能无感验证的人机交互防护，间接拦挡“爬虫”对敏感数据的爬取；利用 Xintell 智能模型平台建设基于业务场景的策略模型，从而对反爬成果进行实时优化，良好防备歹意爬取的危险。
此外，顶象反爬解决方案依靠多年攻防反抗实战经验，提供了动静策略的精准防护；全链路纵深防护，防止“爬虫”的单点绕过；多维度进攻，无效拦挡各种歹意“爬虫”行为；无感的人机交互验证，无效反爬又不影响失常用户体验。
值得注意的是，顶象最新推出的第五代验证码搭载了顶象业务平安进攻云，通过顶象进攻云线上的全链路危险防控产品对互联网、金融等行业的舞弊伎俩进行监控、黑产特征分析、业务危险辨认造成危险情报，通过同行业、跨行业的危险情报信息共享，买通上下游防控链路，链接各行业的“信息孤岛 ”，从而赋予了新一代验证码依据危险动静实现自我降级迭代的能力。
在防破解方面，第五代验证码更是有本人的“秘密武器”，不仅可能行为轨迹模型检测来进行辨认，并且集成了验证魔方，实现被动反抗。同时，第五代验证码专有的动静加解密混同算法也进一步减少了破解难度。
简言之，顶象第五代验证码不仅能够辨认歹意爬虫，拦挡爬虫，还能够通过顶象进攻云的能力对歹意爬虫做出精准画像，不仅要用户晓得知其为，更知其所以为。
反爬是一场全行业的集体行动
有一种说法是，爬虫奉献了互联网 50% 的流量，它对于互联网的凋敝功不可没。但该技术同时也因“用处”而充斥争议。爬虫是一项见不得“阳光”的技术，它宽泛使用，却少有人违心抵赖在应用它。因为它经常被用作非法收集信息的工具，站上数据隐衷、数据安全的对立面。
不难看出，爬虫技术本无罪，有罪的是那些拿爬虫来作恶的人。
因而，要禁止反爬须要全行业的共同努力。
近几年，国家在监管层面也开始器重反爬技术。
2019 年 5 月，被称为“中国版 GDPR”的《数据安全治理方法》征求意见稿公布，第 16 条规定，网络运营者采取自动化伎俩拜访收集网站数据，不得障碍网站失常运行；如自动化拜访收集流量超过网站日均流量三分之一，网站要求进行自动化拜访收集时，该当进行。
2021 年又相继颁布了一系列网络安全法律法规，包含《数据安全法》、《要害信息基础设施平安爱护条例》、《网络产品安全漏洞治理规 定》、《个人信息保护法》等，将数据安全回升至国家平安层面，也使企业与组织在数据处 理与网络安全方面，进入了有法可依、有法必依的新时代。
不难想象，随着监管越来越严格，爬虫技术的应用边界也将更加清晰。企业也该当要时时留神不要触碰边界，毕竟， 爬虫只是技术，灰色的是“助恶者”。
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