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    過半電商網(wǎng)站訪問量來自爬蟲!“爬蟲AI化”給防控威脅帶來新挑戰(zhàn)

    8月6日消息,近日,負(fù)責(zé)支持和保護(hù)網(wǎng)絡(luò)生活的云服務(wù)提供商Akamai發(fā)布的最新SOTI報告《侵蝕您的利潤:網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序?qū)﹄娚绦袠I(yè)有何影響》顯示,在針對電商網(wǎng)站的69億次請求進(jìn)行分析時發(fā)現(xiàn),人類訪問行為占據(jù)了49%,即接近一半的訪問量來自真實用戶,而剩余的略多于一半則是由各類機器人“爬蟲”完成的。其中,高風(fēng)險類別的爬蟲占據(jù)了總爬蟲活動的27%,它們對企業(yè)的運營構(gòu)成了嚴(yán)重威脅,可能執(zhí)行諸如撞庫、數(shù)據(jù)竊取、庫存惡意抓取等惡意行為。

    爬蟲是“Robot”(機器人)的縮寫,它是一段能夠模擬正常用戶行為的代碼。與瀏覽器不同,爬蟲在執(zhí)行任務(wù)時更為高效且針對性強,能夠迅速抓取目標(biāo)信息。

    業(yè)內(nèi)根據(jù)爬蟲行為性質(zhì)與影響,將爬蟲分為幾大類:善意的爬蟲如搜索引擎,它們?yōu)樾畔⒘魍ㄅc檢索提供了便利;中性爬蟲往往很嘈雜,盡管它們?nèi)匀皇呛戏ǖ模凰鼈儗嶋H上是好機器人的一個子類別,包括不斷發(fā)送請求的合作伙伴機器人和其他頻繁調(diào)用程序API的機器人;而有害的爬蟲,則可能從事撞庫攻擊、庫存抓取等惡意行為,嚴(yán)重?fù)p害企業(yè)利益與安全。

    那么,在電商環(huán)境中,不法分子如何利用爬蟲技術(shù)從中獲利呢?

    通過爬蟲技術(shù)來搶購“全網(wǎng)最低價”商品,進(jìn)而倒賣賺取差價,是其中重要的一種獲利方式。首先,爬蟲會廣泛搜集銷售這些產(chǎn)品的網(wǎng)站數(shù)據(jù),包括價格、庫存等關(guān)鍵信息。隨后,通過對比分析,找出價格最優(yōu)、優(yōu)惠力度最大的電商平臺?;谶@些信息,不法分子可能在另一個平臺上開設(shè)店鋪,以準(zhǔn)新或全新未開封的產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)售,利用價格優(yōu)勢實現(xiàn)盈利。

    當(dāng)然,爬蟲帶來的問題遠(yuǎn)不止于此。對于電商網(wǎng)站而言,由于爬蟲與真實用戶的訪問量相當(dāng),且爬蟲通常部署在云端或高性能服務(wù)器上,其訪問效率遠(yuǎn)超普通用戶。這導(dǎo)致電商網(wǎng)站在處理爬蟲請求時可能消耗大量資源,進(jìn)而影響正常用戶的訪問體驗,降低網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率。此外,爬蟲還可能干擾市場營銷分析工具的數(shù)據(jù)收集,導(dǎo)致決策依據(jù)失真。更糟糕的是,某些爬蟲專注于抓取特定產(chǎn)品頁面的深層鏈接,可能導(dǎo)致這些頁面因請求量過大而無法正常服務(wù)。

    Akamai北亞區(qū)技術(shù)總監(jiān) 劉燁

    Akamai北亞區(qū)技術(shù)總監(jiān)劉燁向TechWeb表示,電商領(lǐng)域爬蟲如此活躍背后,有幾個原因:

    一是,在電商領(lǐng)域,設(shè)計或編寫一個爬蟲程序已變得相當(dāng)便捷,得益于互聯(lián)網(wǎng)上廣泛提供的“爬蟲即服務(wù)”(Scraper as a Service, SaaS)模式。這些服務(wù)不僅簡化了爬蟲的開發(fā)流程,還提供了豐富的功能選項,從內(nèi)容抓取到數(shù)據(jù)分析一應(yīng)俱全。盡管它們中的大多數(shù)聚焦于中性爬蟲應(yīng)用,旨在幫助用戶進(jìn)行市場調(diào)研、競品分析等非惡意活動,但同時也需警惕其潛在的濫用風(fēng)險。

    二是,隨著技術(shù)的進(jìn)步,爬蟲服務(wù)日益智能化,融入了AI和機器學(xué)習(xí)技術(shù),Bot變成了AI Botnets,它們能夠自動從多個數(shù)據(jù)源抓取內(nèi)容,通過預(yù)設(shè)的邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取與分析,最終輔助用戶制定競爭策略、優(yōu)化產(chǎn)品定位及價格策略等。這種一站式解決方案,無論是對于尋求業(yè)務(wù)增長的合法用戶,還是意圖不當(dāng)?shù)膼阂馐褂谜?,都提供了極大的便利。

    需要注意的是,爬蟲越來越難以識別。特別是采用“無頭瀏覽器”等技術(shù)的爬蟲,能夠模擬人類訪問行為,使得傳統(tǒng)安全手段難以有效識別與攔截。同時,很多Botnets,尤其是AI Botnets,采用了多種“反封禁”策略,導(dǎo)致技術(shù)上識別變得更加困難。此外,爬蟲會不斷變化,防住一次后,下一次可能會出現(xiàn)變種,這對企業(yè)構(gòu)成了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)安全手段難以有效識別與攔截。這要求電商網(wǎng)站必須采取更為先進(jìn)的策略來區(qū)分正常訪問與惡意爬蟲。

    對于企業(yè)和安全廠商來說,最大挑戰(zhàn)就是識別爬蟲的難度加大,管理和封禁這些爬蟲的難度也隨之增加。

    對此,劉燁給電商企業(yè)利用和防控爬蟲技術(shù)提出兩步走建議:首先,要能夠識別Bot;其次,針對不同類型的Bot,采取相應(yīng)的應(yīng)對措施。

    Akamai提出了雙重應(yīng)對策略:首先,在邊緣網(wǎng)絡(luò)層面,我們利用預(yù)定義的訪問異常特征和協(xié)議指紋來快速識別并限制惡意爬蟲。其次,通過深入分析訪問行為(如鼠標(biāo)移動軌跡、鍵盤敲擊模式)和設(shè)備指紋,結(jié)合機器學(xué)習(xí)模型,進(jìn)一步細(xì)化識別精度,確保對潛在威脅的精準(zhǔn)打擊。例如,對于掃描漏洞、抓取內(nèi)容或竊取用戶信息的惡意爬蟲,采用更為嚴(yán)格的防護(hù)機制;而對于那些有助于提升網(wǎng)站質(zhì)量或服務(wù)的良性爬蟲,則采取更加靈活的管理策略。同時,Akamai采取更多自動化策略。當(dāng)出現(xiàn)新的攻擊類型時,不需要人為干預(yù),策略引擎能夠自動部署新的策略,有針對性地阻止這些新攻擊。這是應(yīng)對快速變化的攻擊類型和產(chǎn)品演進(jìn)的重要措施。

    Akamai以雙重應(yīng)對策略、邊緣網(wǎng)絡(luò)快速識別及機器學(xué)習(xí)精細(xì)化識別技術(shù),不僅能夠有效抵御惡意爬蟲的侵害,還確保了電商網(wǎng)站的穩(wěn)定運行與數(shù)據(jù)安全。隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的不斷演變,Akamai將持續(xù)創(chuàng)新,為企業(yè)提供更加智能、高效的安全解決方案,引領(lǐng)行業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)的新高度。(果青)

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    2024-08-06
    過半電商網(wǎng)站訪問量來自爬蟲!“爬蟲AI化”給防控威脅帶來新挑戰(zhàn)
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