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爬蟲和反爬蟲日益成為每家公司的標配系統(tǒng)。爬蟲在情報獲取、虛假流量、動態(tài)定價、惡意攻擊、薅羊毛等方面都能起到很關鍵的作用，所以每家公司都或多或少的需要開發(fā)一些爬蟲程序，業(yè)界在這方面的成熟的方案也非常多;有矛就有盾，每家公司也相應的需要反爬蟲系統(tǒng)來達到數據保護、系統(tǒng)穩(wěn)定性保障、競爭優(yōu)勢保持的目的。

然而，一方面防守這事ROI不好體現，另一方面反爬蟲這種系統(tǒng)，相對簡單的爬蟲來說難度和復雜度都要高很多，往往需要一整套大數據解決方案才能把事情做好，因此只有少量的公司可以玩轉起來。當出現問題的時候，很多公司往往束手無策。

本文將描述一種盡量簡單的反爬蟲方案，可以在十幾分鐘內解決部分簡單的爬蟲問題，緩解惡意攻擊或者是系統(tǒng)超負荷運行的狀況;至于復雜的爬蟲以及更精準的防御，需要另外討論。

整套方案會盡量簡單易懂，不會涉及到專門的程序開發(fā)，同時盡量利用現有的組件，避免額外組件的引入。內容上主要分為三大部分：

1. 訪問數據獲取。采集用戶的訪問數據，用來做爬蟲分析的數據源
2. 爬蟲封禁。當找到爬蟲后，想辦法去阻斷它后續(xù)的訪問
3. 爬蟲分析。示例通過簡單策略來分析出爬蟲

簡單的數據獲取

數據獲取是做好反爬蟲系統(tǒng)的關鍵，常見的幾種模式

 本篇，采用nginx的日志方式，這種只需要通過對常見的nginx最簡單的配置就能從遠程獲取相應的訪問日志

官方nginx配置：

log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n'; 
access_log syslog:server=127.0.0.1:9514 warden ; 

 tengine配置(編譯時帶上--with-syslog)

log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n'; 
access_log syslog:user::127.0.0.1:9514 warden ; 

 這里面需要注意的是：

• 由于較老的nginx官方版本不支持syslog，所以tengine在這塊功能上做了單獨的開發(fā)(需要通過編譯選項來啟用)，在不確定的情況下，請修改配置 文件后先使用(nginx -t)來測試一下，如果不通過，需要重新在configure時加上syslog選項，并編譯。
• 盡量獲取了跟爬蟲相關的數據字段，如果有定制的http header，可以自行加上 采用udp方式來發(fā)送syslog，可以將訪問日志發(fā)送給遠端分析服務，同時udp的方式保證nginx本身不會受到影響
• 訪問日志拿不到響應的具體內容(nginx有辦法搞定，但有代價)，無法支持業(yè)務相關的防護

簡單的爬蟲封禁

反爬蟲最后的生效，需要靠合理的封禁模式，這里比較幾種模式：

本段將介紹基于iptables的方案，雖然適用范圍較小;但是依賴少，可以通過簡單配置linux就能達到效果。

第一步

安裝ipset。ipset擴充了iptables的基本功能，可以提供更加高效的訪問控制 
 
# centos 6.5上面安裝非常簡單 
 
sudo yum install -y ipset  

第二步

在iptables中建立相應的ipset，來進行訪問權限的封禁

# 新增用于封禁的ipset 
sudo ipset -N --exist warden_blacklist iphash 
# 增加相應的iptables規(guī)則 
sudo iptables -A INPUT -m set --set warden_blacklist src -j DROP 
# 保存iptables 
sudo service iptables save  

第三步

獲取當前封禁的ip黑名單，并導入到iptables里面去

sudo ipset --exist destroy warden_blacklist_tmp; sudo ipset -N warden_blacklist_tmp iphash; echo "1.1.1.1,2.2.2.2" | tr , "\n" | xargs -n 1 -I {} sudo ipset -A warden_blacklist_tmp {} ; sudo ipset swap warden_blacklist_tmp warden_blacklist 

這里為了盡可能的提升效率，作了以下事情：

• 建立臨時ipset，方便做操作
• 將當前封禁黑名單中的ip提取出來，加入到此ipset(示例中用了最簡單的echo來展示，實際可相應調整)
• 將ipset通過原子操作與iptables正在使用的ipset作交換，以最小的代價將最新的黑名單生效

簡單的爬蟲策略

要能精確的分析爬蟲，需要強大的數據分析平臺和規(guī)則引擎，來分析這個IP/設備/用戶分別在短時間區(qū)間/長時間范圍里的行為特征和軌跡，這里涉及到了非常復雜的數據系統(tǒng)開發(fā)，本文將通過簡單的shell腳本描述比較簡單的規(guī)則

例子1，封禁最近100000條中訪問量超過5000的ip

nc -ul 9514 | head -100000 | awk -F '" "' '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr | awk '$1>=5000 {print $2}' 

這里面：

1. udp服務監(jiān)聽nginx發(fā)過來的syslog消息，并取10000條，找到其中每條訪問記錄的ip
2. 通過sort 和uniq來獲取每個ip出現的次數，并進行降序排列
3. 再通過awk找到其中超過閾值的ip，這就得到了我們所需要的結果。

例子2，封禁最近100000條中user agent明顯是程序的ip

nc -ul 9514 | head -100000 | awk -F '" "' '$10 ~ /java|feedly|universalfeedparser|apachebench|microsoft url control|python-urllib|httpclient/ {print $2}' | uniq

這里面：

1. 通過awk的正則來過濾出問題agent，并將相應ip輸出
2. 關于agent的正則表達式列出了部分，可以根據實際情況去調整和積累

當然，這里只是列舉了簡單的例子，有很多的不足之處

1. 由于只采用了shell，規(guī)則比較簡單，可以通過擴展awk或者其他語言的方式來實現更復雜的規(guī)則
2. 統(tǒng)計的窗口是每100000條，這種統(tǒng)計窗口比較粗糙，好的統(tǒng)計方式需要在每條實時數據收到是對過去的一小段時間(例如5分鐘)重新做統(tǒng)計計算
3. 不夠實時，無法實時的應對攻擊行為;生產環(huán)境中，需要毫秒級的響應來應對高級爬蟲
4. .......

拼起來

所有模塊組合起來，做一個完整的例子。假設：

1. 負載均衡192.168.1.1，使用了官方nginx，并配置了syslog發(fā)往192.168.1.2
2. 192.168.1.2啟動nc server，每隔一段時間進行分析，找出問題ip，并吐給192.168.1.1
3. 192.168.1.1通過iptables進行阻攔，數據來源于192.168.1.2的分析機器

除了nginx配置和iptables基本配置，前幾段的配置略作改動：

### nginx conf@192.168.1.1 
log_format warden '" "$remote_addr" "$remote_port" "$server_addr" "$server_port" "$request_length" "$content_length" "$body_bytes_sent" "$request_uri" "$host" "$http_user_agent" "$status" "$http_cookie" "$request_method" "$http_referer" "$http_x_forwarded_for" "$request_time" "$sent_http_set_cookie" "$content_type" "$upstream_http_content_type" "$request_body"\n'; 
access_log syslog:server=192.168.1.2:9514 warden ; 
  
### 分析@192.168.1.2, 增加了結果會吐，同時每隔60分鐘跑一次，把數據返回給192.168.1.1 
 while true ; do nc -ul 9514 | head -100000 | awk -F '" "' '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -nr | awk '$1>=5000 {print $2}' | tr '\n' ',' | awk '{print $0}' | socat - UDP:192.168.1.1:9515  ; sleep 3600 ; done 
  
### 阻斷@192.168.1.1 
#基礎配置 
sudo ipset -N --exist warden_blacklist iphash 
sudo iptables -A INPUT -m set --set warden_blacklist src -j DROP 
sudo service iptables save 
  
#動態(tài)接收并更新iptables 
while true ; do sudo ipset --exist destroy warden_blacklist_tmp; sudo ipset -N warden_blacklist_tmp iphash; socat UDP-LISTEN:9515 - | tr , "\n" | xargs -n 1 -I {} sudo ipset -A warden_blacklist_tmp {} ;sudo ipset swap warden_blacklist_tmp warden_blacklist ; sudo ipset list ; done 

 以上只是簡單示例，實際中還是建議換成shell腳本

總結

本文列出一種簡單的反爬蟲方案，由于過于簡單，可以當做概念示例或者是救急方案，如果需要進一步深化，需要在以下方面去加強：

1. 強化數據源，可以通過流量獲得全量數據。目前爬蟲等網絡攻擊逐漸轉向業(yè)務密切相關的部分，往錢的方向靠近，所以需要更多的業(yè)務數據去支撐，而不僅僅是訪問日志
2. 更靈活的阻斷，需要有多種阻斷手段和略復雜的阻斷邏輯
3. 除卻ip，還需要考察用戶、設備指紋等多種追蹤方式，應對移動環(huán)境和ipv6環(huán)境下，“IP”這一信息的力不從心
4. 強化規(guī)則引擎和模型，需要考察更多用戶行為的特征，僅僅從頻率等手段只等應對傻爬蟲，同時會造成誤殺率更高
5. 建立數據存儲、溯源、統(tǒng)計體系，方便分析人員去分析數據并建立新的模型和規(guī)則。反爬蟲是一件持續(xù)性行為，需要良好的平臺來支撐。
6. 可以根據實際需要去做好反爬蟲系統(tǒng)的集成。比如nginx數據-->反爬系統(tǒng)-->nginx阻斷;F5數據-->反爬系統(tǒng)-->F5阻斷

作者介紹

豈安科技聯合創(chuàng)始人，首席產品技術官

曾擔任PayPal資深高級工程師，在可信計算，計算機風控等領域有深入的理論研究和成果;并在防欺詐和風險監(jiān)控行業(yè)有多年且深厚的工作經歷，擅長分布式系統(tǒng)和實時大數據計算。他參與豈安科技所有產品線的架構和設計，帶領團隊在數據挖掘、多媒體分析、跨數據中心分布式系統(tǒng)、高性能實時大數據計算、海量數據采集等領域進行前沿研究和產品化，幫助客戶更好的解決內部的安全和風控問題。