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惡意爬蟲正在搞垮你的網(wǎng)站,這屆“網(wǎng)絡(luò)流氓”真不好對付

安全
著名調(diào)查機構(gòu)Aberdeen Group在2019年做過一次調(diào)查,真實訪客的流量,只占到全網(wǎng)流量的62.8%,其余的37.2%是機器人(Bot)刷出來的流量。

在整個互聯(lián)網(wǎng)中,真實訪客的流量有多少?90%?70%?還是50%?

著名調(diào)查機構(gòu)Aberdeen Group在2019年做過一次調(diào)查,真實訪客的流量,只占到全網(wǎng)流量的62.8%,其余的37.2%是機器人(Bot)刷出來的流量。

惡意Bot

在這些Bot流量中,惡意Bot占比高達(dá)24.1%,早在2015年,這一數(shù)據(jù)僅為18.6%。短短5年時間里,惡意Bot占比上升6個百分點,這個比例意味著什么?

如果企業(yè)經(jīng)營一家網(wǎng)站,可能意味著,24%的用戶是假的;策劃一個線上活動,其中24%的獎品,會被Bot刷走;24%的服務(wù)器資源會被浪費……

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對于一個正在成長的企業(yè)而言,是相當(dāng)致命的。惡意Bot能在各個方面對企業(yè)正常業(yè)務(wù)產(chǎn)生廣泛影響。

(1) 惡意注冊

2020年底,微信發(fā)布公告,封禁涉嫌惡意注冊的300萬個賬號,因惡意注冊被封禁的賬號,已經(jīng)超過620萬個。

如此龐大的注冊數(shù)量,將導(dǎo)致企業(yè)無法獲得真實的用戶數(shù)據(jù),從而在做出決策時,產(chǎn)生偏差。短時間內(nèi)大量注冊,也會給服務(wù)器帶來壓力。惡意注冊的賬號如果在市場上流通,還會給企業(yè)帶來政策法規(guī)方面的風(fēng)險。

(2) 非法登錄

2018年,一名英國男子對17個網(wǎng)站發(fā)起暴力破解,竊取超過16.5萬條用戶信息,并將它們打包在暗網(wǎng)進(jìn)行售賣。

通過Bot進(jìn)行撞庫和暴力破解,攻擊者可以非法獲取賬號敏感信息,例如姓名、手機號等等,可以將這些信息打包販賣。而且還可以盜取賬號資產(chǎn),或者權(quán)限,用于非法目的。

(3) 非法抓取

2019年,今日頭條因為大量抓取百度搜索結(jié)果,被百度以不正當(dāng)競爭為由起訴,索賠9000萬元。

非法抓取大案不止,小案不斷,因為爬蟲抓取他人信息的案件時有發(fā)生。站在企業(yè)角度上看,被惡意爬蟲光顧,業(yè)務(wù)核心數(shù)據(jù)被抓取,對手輕易獲取這些信息,會導(dǎo)致網(wǎng)站競爭力下降。

(4) 惡意刷票

大量惡意刷票搶票Bot,會讓正常用戶無法購買所需的票。競爭對手通過惡意Bot搶票,再退票,讓企業(yè)業(yè)務(wù)無法開展,造成損失。

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(5) 活動作弊

無論企業(yè)想舉辦什么線上活動,惡意Bot都是一大威脅。通常情況下,企業(yè)都會設(shè)置一些簡單的防刷策略,但無法完全避免被羊毛黨薅羊毛。像零元購、秒殺、搶紅包、優(yōu)惠券,被羊毛黨薅走的事情屢見不鮮。

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防御惡意Bot

既然惡意Bot會嚴(yán)重影響企業(yè)正常業(yè)務(wù),那么該怎么防御呢?一般可采取六種方法。

(1) 限制源IP

直接限制源IP的請求速度,簡單粗暴。這種方式有一定風(fēng)險,例如在秒殺、搶購活動中,瞬間請求激增,如果源IP請求被限制,誤報率很高。比起惡意Bot,過高的誤報率反而會造成更嚴(yán)重的后果。限制源IP一般只作為輔助手段。

(2) Cookie支持

Cookie支持可識別一些比較簡單的Bot程序。簡單的Bot程序不支持Cookie,我們可以在服務(wù)端寫入Cookie的方式,來識別是否是Bot。由于Bot支持Cookie的時間成本很低,所以這一方式的效果較為有限。

(3) Bot行為分析

由于惡意Bot是通過模仿正常用戶行為進(jìn)行請求,具備一定的特征,通過分析和識別這些特征,即可檢測出惡意Bot。

但“行為”是一個抽象概念,判斷難度較高,一般企業(yè)難以投入大量時間和精力研究,只有專門從事安全工作的公司,會做出行為分析方案。例如蔚可云的“BotGuard爬蟲管理”,可通過情報庫、訪問控制、陷阱誘導(dǎo)、人機交互、機器學(xué)習(xí)等技術(shù),對訪客進(jìn)行行為分析,識別惡意Bot。

(4) IP情報信息分析

正常流量在相近的一段時間內(nèi),行為是正常的,而異常IP則不同。例如被用來發(fā)動DDoS的一臺肉雞,并不會只用來發(fā)動一次攻擊,而是會在一段時間內(nèi),一直處于攻擊狀態(tài)。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),對歷史事件進(jìn)行威脅分析,能提前發(fā)現(xiàn)惡意Bot,并進(jìn)行防御。

《第47次互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計報告》顯示,網(wǎng)站安全事件和信息系統(tǒng)漏洞,正在逐年減少,例如網(wǎng)站被篡改數(shù)量,2020年較2019年同期下降22.7%,但惡意Bot卻在逐年增加,已成為企業(yè)不可忽視的一股黑產(chǎn)勢力,防御惡意Bot任重而道遠(yuǎn)。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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