报告：互联网上，73%流量来自网络爬虫 | 恶意爬虫防控指南
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緈諨の约定
2024-01-29 05:37:00
Arkose Labs发布的2023年第三季度《恶意爬虫报告》显示，恶意爬虫程序及欺诈流量占互联网流量的73%，恶意爬虫已成为互联网安全的主要威胁之一。 以下从恶意爬虫增长原因、攻击方向、辨别方法及防控手段展开分析：
恶意爬虫增长原因- 人工智能技术普及：人工智能技术的广泛应用降低了恶意爬虫的开发门槛，显著提升了其性能。例如，通过机器学习算法优化爬取策略，可绕过传统反爬机制，实现更高效的数据窃取。
- 黑灰产“犯罪即服务”（CaaS）模式：CaaS通过提供标准化攻击工具和服务，使非技术背景的攻击者也能发起恶意爬取。这种模式加速了攻击的商业化进程，导致黑灰产规模扩大，攻击频率上升。
恶意爬虫被广泛用于窃取数据、欺诈用户或破坏服务，对多个行业造成严重损失。受攻击最多的行业包括：
- 技术行业：76%的攻击率，主要针对用户数据、源代码等核心资产。
- 电子商务：65%的攻击率，通过内容抓取、账户接管、信用卡诈骗等手段窃取商业信息或直接获利。
- 社交媒体：46%的攻击率，重点窃取用户生成内容（UGC）和竞争对手信息，破坏生态平衡。
- 金融服务：45%的攻击率，通过入侵账户实施金融诈骗或窃取敏感数据。
- 游戏行业：29%的攻击率，利用撞库机器人盗取用户账户中的虚拟货币或道具。
具体场景示例：
- 票务部门：恶意爬虫抢购门票后在黑市高价转卖，导致正常消费者难以购买。
- 航空公司：25.9%的流量来自恶意爬虫，竞争对手或旅游中介抓取航班价格和座位信息，影响收入和用户体验。
- 金融机构：对冲基金使用爬虫收集库存水平、定价数据等非传统数据，2020年为此支付20亿美元。
恶意爬虫通过随机IP、匿名代理、模仿人类行为等手段规避检测，但可通过以下特征识别：
- 访问目标：集中访问包含核心信息的页面（如用户数据、商品价格），忽略无关页面。
- 访问行为：行为具有规律性、节奏性和一致性，与正常用户的随机性、灵活性差异显著。
- 访问设备：同一设备高频访问，导致访问频率、时长、深度等指标异常。
- 访问IP地址：IP来源地域、运营商分布不一致，或与正常用户偏差明显。
- 访问时间段：偏好深夜、凌晨等低流量时段，以减少被发现风险。
- 大数据建模挖掘：通过收集正常用户和恶意爬虫的访问数据，构建专属识别模型，提升准确率。
针对恶意爬虫的智能化和复杂化，需采用多层次立体防控方案：
环境加固与链路加密：
定期检测平台和App运行环境，通过代码混淆、加壳等技术保护客户端安全。
对通讯链路进行加密传输，保障端到端安全性。
精准识别与拦截：
智能验证码：利用人工智能技术阻挡恶意爬虫盗取数据，在注册、登录等关键环节实时核验和拦截恶意行为。
设备指纹技术：监控代码注入、模拟器、root等风险，通过设备唯一标识符实现精准识别和风险评估。
Dinsight风控引擎：基于多维度数据（如请求信息、设备指纹、用户行为）分析异常行为，动态调整防控策略。
动态策略更新：
Xintell智能模型平台：深度分析风险数据和业务数据，挖掘潜在威胁并构建专属风控模型，实现安全策略的实时迭代。
恶意爬虫已成为互联网安全的重大挑战，其增长源于技术普及和黑灰产商业化。通过分析攻击方向、辨别特征，并采用环境加固、智能识别和动态策略更新等手段，可构建全流程防控体系，有效降低恶意爬取风险。
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