摘要：利用這一業(yè)務(wù)邏輯，惡意爬蟲通過各類社工庫拿到一批手機(jī)號(hào)后可以在短時(shí)內(nèi)驗(yàn)證這批號(hào)碼是否為某一網(wǎng)站的注冊(cè)用戶。事前的甄別預(yù)防才是關(guān)鍵惡意爬蟲在給網(wǎng)站帶來可觀訪問量的同時(shí)，也帶來了難以估量的威脅和損失。

整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的流量中，真人占比有多少？

80% ？?60% ？?50% ？

根據(jù) Aberdeen Group 在近期發(fā)布的以北美幾百家公司數(shù)據(jù)為樣本的爬蟲調(diào)查報(bào)告顯示，2015 年網(wǎng)站流量中的真人訪問僅為總流量的 54.4% ，剩余的流量由 27% 的好爬蟲和 18.6% 的惡意爬蟲構(gòu)成。

惡意爬蟲占比數(shù)據(jù)與 2013 年和 2014 年相比有所下降，同時(shí)真人訪問的占比也有所提升，但這并不意味著惡意爬蟲日漸式微。一個(gè)原因是印度、印度尼西亞等高人口總數(shù)國家的互聯(lián)網(wǎng)新增人口有大幅提升，另一方面，惡意爬蟲制造者更專注于爬蟲的質(zhì)量而不是數(shù)量，如今的惡意爬蟲具有高持續(xù)性和可變性。

爬與反爬的斗爭從未間斷。過去的初級(jí)爬蟲能很明顯從異常的 Headers 信息甄別，但爬蟲制造者從一次次爬與反爬中總結(jié)出可能被封的原因，通過不斷的測試和改善爬蟲程序，更新?lián)Q代后的高持續(xù)性惡意爬蟲通常具有以下特點(diǎn)中的某幾個(gè)：

模仿真人行為

加載 Javascript 和外部資源

模擬 cookie 和 useragent

瀏覽器自動(dòng)化操作

變化的 IP 地址池

可能很多人認(rèn)為，惡意爬蟲只會(huì)威脅到少數(shù)以文本為核心價(jià)值的網(wǎng)站，其實(shí)這些能改變自己請(qǐng)求路徑和請(qǐng)求方式的偽裝者可能潛伏在任何一個(gè)網(wǎng)站的每一個(gè)角落，文本、圖片、價(jià)格、評(píng)論、接口、架構(gòu)等方方面面均有可能成為爬蟲的囊中物。

從網(wǎng)站業(yè)務(wù)安全的角度，縱容這些偽裝者的危害有以下幾點(diǎn)：

網(wǎng)站的核心文本可能在幾小時(shí)甚至幾分鐘內(nèi)就被惡意爬蟲抓取并悄無聲息的復(fù)制到別的網(wǎng)站。核心內(nèi)容被復(fù)制會(huì)極大影響網(wǎng)站和網(wǎng)頁本身在搜索引擎上的排名，低排名會(huì)導(dǎo)致訪問量降低和銷量、廣告收益降低的惡性循環(huán)。

在內(nèi)容為王、用戶粘性不高的今天，核心內(nèi)容很大程度上會(huì)影響網(wǎng)站在用戶心目中的價(jià)值。若網(wǎng)站以文本為商品作為盈利點(diǎn)，那惡意爬蟲更是影響 KPI 的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

關(guān)注網(wǎng)站： 
文學(xué)博客、招聘網(wǎng)站、論壇網(wǎng)站、電商內(nèi)的評(píng)論

比如某 APP 上線新的租車服務(wù)前，會(huì)爬取所有競品 APP 中的車型詳情及定價(jià)策略，為新服務(wù)上線打下價(jià)格優(yōu)勢。

另一個(gè)案例來自某酒店網(wǎng)站，我們?cè)跀?shù)據(jù)分析平臺(tái) Warden 實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站的客房詳情被爬蟲攻擊，機(jī)器訪問的特點(diǎn)非常明顯：

頁面被某幾個(gè) IP 超高頻訪問，單個(gè) IP每小時(shí)訪問量達(dá) 5000 以上

部分 IP 的訪問路徑極為單一，僅請(qǐng)求房價(jià)詳情頁面，無真人訪問的“首頁→搜索→詳情頁→搜索”軌跡

訪問間隔極短，且每次均請(qǐng)求不同時(shí)間段不同地域不同編號(hào)的酒店客房信息

以上特點(diǎn)能完全排除真人訪問的可能，在?數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中也觸發(fā)多個(gè)實(shí)時(shí)策略，讓我們可以協(xié)助用戶及時(shí)處理。

?* IP 點(diǎn)擊詳情

*某一條點(diǎn)擊詳情的 request 和 response 信息*

*點(diǎn)擊數(shù)及報(bào)警數(shù)統(tǒng)計(jì)，紅點(diǎn)部分為觸發(fā)報(bào)警*

這類爬蟲就是典型的價(jià)格爬蟲，如不進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷和攔截，網(wǎng)站的定價(jià)信息可能在幾小時(shí)內(nèi)就被競爭對(duì)手完全掌握。

比如某 P2P 行業(yè)客戶發(fā)現(xiàn)近幾個(gè)月理財(cái)轉(zhuǎn)讓專區(qū)的產(chǎn)品幾乎在放出 2 秒內(nèi)就被轉(zhuǎn)讓成功，而網(wǎng)站的活躍用戶并沒有大幅的增長，轉(zhuǎn)讓專區(qū)疑似被爬。

通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能在流量中能看到該轉(zhuǎn)讓頁面正在遭受爬蟲的攻擊，攻擊者能在極短時(shí)間內(nèi)獲取轉(zhuǎn)讓產(chǎn)品的收益率并自動(dòng)篩選高收益率的產(chǎn)品，甚至能實(shí)現(xiàn)腳本自動(dòng)下單購買。
?

某次聲勢浩大的營銷活動(dòng)規(guī)定新注冊(cè)用戶綁卡后能獲得一次抽獎(jiǎng)機(jī)會(huì)，由于抽獎(jiǎng)接口遺漏了其他渠道分享入口，給羊毛黨有了不綁卡也能抽獎(jiǎng)的可趁之機(jī)，造成活動(dòng)幾乎全部的獎(jiǎng)品被羊毛黨薅去。

*網(wǎng)站營銷頁面點(diǎn)擊量突增*

*風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)系統(tǒng)提示該 IP 具有高風(fēng)險(xiǎn)分值*

在事后復(fù)盤時(shí)，我們?cè)跀?shù)據(jù)分析平臺(tái)中發(fā)現(xiàn)羊毛黨活動(dòng)前疑似派出爬蟲探路，活動(dòng)匯總頁面被超高頻訪問，雖然訪問量并不集中于某幾個(gè) IP ，但有訪問地域集中于某兩個(gè)城市、訪問路徑單一且訪問間隔有規(guī)律等特點(diǎn)。另外，通過風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)系統(tǒng) Red.Q 的數(shù)據(jù)，同樣提示這些訪問 IP 的高風(fēng)險(xiǎn)分值，活動(dòng)開始后羊毛黨的訪問也有類似的訪問規(guī)律。
?
羊毛黨的活動(dòng)特性是個(gè)大話題，在此先不展開，但從案例中能看到，價(jià)格爬蟲是羊毛黨們的先鋒探路工具，攻擊者們可以通過爬蟲獲得營銷活動(dòng)的具體信息，同時(shí)能測試網(wǎng)站對(duì)高頻訪問或最大訪問量的限制，為之后的薅羊毛做鋪墊。

如果在網(wǎng)站的注冊(cè)頁面輸入一個(gè)已注冊(cè)過的號(hào)碼，通常會(huì)看到“該用戶已注冊(cè)”的提示，這一信息也會(huì)在請(qǐng)求的 response 中顯示，一些網(wǎng)站的短信接口也有類似邏輯，注冊(cè)用戶和非注冊(cè)用戶返回的字段和枚舉值會(huì)有不同。利用這一業(yè)務(wù)邏輯，惡意爬蟲通過各類社工庫拿到一批手機(jī)號(hào)后可以在短時(shí)內(nèi)驗(yàn)證這批號(hào)碼是否為某一網(wǎng)站的注冊(cè)用戶。

這個(gè)數(shù)據(jù)有什么利用價(jià)值？除了很明顯的違法欺詐外，攻擊者可以將數(shù)據(jù)打包出售給競爭對(duì)手或感興趣的數(shù)據(jù)營銷公司，完善他們的精準(zhǔn)營銷數(shù)據(jù)。

點(diǎn)擊欺詐：點(diǎn)擊欺詐會(huì)給網(wǎng)站造成實(shí)實(shí)在在的利益損失。投放廣告通常是為了觸達(dá)符合網(wǎng)站定位的潛在消費(fèi)者，爬蟲造成的點(diǎn)擊欺詐使得廣告的點(diǎn)擊率虛高，使得網(wǎng)站承擔(dān)了本不應(yīng)承擔(dān)的點(diǎn)擊費(fèi)用。從運(yùn)營角度出發(fā)，訪問量無原因的忽高忽高也不利于分析廣告投放效果。

網(wǎng)站帶寬負(fù)擔(dān)：對(duì)于帶寬有限的中小型網(wǎng)站，爬蟲可能會(huì)降低網(wǎng)頁加載速度，影響真實(shí)用戶的訪問體驗(yàn)。

惡意爬蟲在給網(wǎng)站帶來可觀訪問量的同時(shí)，也帶來了難以估量的威脅和損失。

從實(shí)際案例中我們可以看到，惡意爬蟲已經(jīng)承擔(dān)了整個(gè)攻擊環(huán)節(jié)先鋒者的重任，所以在分析網(wǎng)站的業(yè)務(wù)安全風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們可以更多的關(guān)注流量和用戶行為的異常點(diǎn)，盡可能的在惡意行為剛發(fā)生時(shí)就及時(shí)甄別并做出合理的判斷和攔截，必要時(shí)，宜采用專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)的部署。對(duì)于企業(yè)來說，事前預(yù)防遠(yuǎn)比事后補(bǔ)救重要。

反爬蟲
文章來源：http://bigsec.com/

大星 豈安科技數(shù)據(jù)分析師?
3年互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析及運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，豐富的多行業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)反欺詐經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)豈安科技產(chǎn)品運(yùn)營及不同行業(yè)不同客戶的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析。