扒一扒恶意爬虫UA那些不为人知的秘密(图文)

爬虫与 UA：基础概念

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在互联网的广袤世界里，爬虫和用户代理（User - Agent，简称 UA）是两个既熟悉又神秘的存在。先来说说爬虫，它就像是互联网中的 “蜘蛛”，按照一定的规则，自动地在网页间穿梭，抓取我们需要的数据。从电商平台的商品信息，到新闻网站的文章内容，从学术数据库的研究论文，到社交平台的用户动态，只要你能想到的数据，爬虫都有可能将其收入囊中。比如，一些数据分析公司会利用爬虫收集各大电商平台上同类商品的价格、销量等信息，以此为企业提供市场分析和决策依据。
而 UA 则像是爬虫或者浏览器的 “身份证”，在每一次网络请求中，UA 都会随着请求发送到服务器端。它包含了丰富的信息，如使用的浏览器类型（Chrome、Firefox、Safari 等）、操作系统（Windows、MacOS、Linux、Android、iOS 等），甚至还可能包含设备型号（如 iPhone 14、华为 P50 等） 。服务器通过识别 UA，可以判断出请求的来源，从而返回适合该设备或浏览器的内容。比如，当你用手机浏览器访问网页时，服务器根据 UA 识别出你是移动端设备，就会返回经过优化的移动端页面，以提供更好的浏览体验。

恶意爬虫 UA：隐藏在网络暗处的威胁

（一）恶意爬虫 UA 的危害

恶意爬虫 UA 就像是互联网世界中的 “黑客”，它们的存在给网站和企业带来了巨大的危害。在数据安全方面，恶意爬虫 UA 可能会在短时间内大量抓取网站的敏感数据，如用户的个人信息、商业机密、价格策略等 。一旦这些数据落入不法分子手中，后果不堪设想。比如，一些电商平台曾遭遇恶意爬虫 UA 的攻击，用户的姓名、地址、联系方式等信息被泄露，不仅给用户带来了骚扰和安全隐患，也让电商平台面临着巨大的信任危机和法律风险。
在网站性能方面，恶意爬虫的频繁访问会大量消耗服务器的带宽、CPU 和内存等资源，导致服务器负载过高，网站响应速度变慢，甚至出现瘫痪的情况。曾经有一家小型新闻网站，由于受到恶意爬虫 UA 的疯狂攻击，服务器不堪重负，连续数小时无法正常访问，大量用户流失，广告商也纷纷撤资，给网站造成了严重的经济损失。

（二）常见恶意爬虫 UA 特征

1. 特殊标识：在众多恶意爬虫 UA 中，一些具有特殊标识的爬虫较为常见，例如 MJ12bot 和 AhrefsBot 。MJ12bot 是英国著名 SEO 公司 Majestic 的网络爬虫，AhrefsBot 则来自知名 SEO 公司 Ahrefs。它们的主要目的并非为网站带来流量，而是抓取网页数据，提供给需要做 SEO 的专业人士使用。以 AhrefsBot 为例，它的数据库中存储着超过 12 万亿条链接，每天会不断执行和监控 Ahrefs 的在线营销活动，每 24 小时访问超过 60 亿个网页，每 15 - 30 分钟就更新一次索引。如此高频的访问，无疑会增加网站服务器的负担。

2. 异常行为：恶意爬虫 UA 常常表现出异常行为。它们可能会频繁访问网站，在短时间内对同一个页面发起多次请求，远远超出正常用户的访问频率。有些恶意爬虫还会试图快速索引整个网站，不放过任何一个角落，这种行为会严重影响网站的正常运行。部分恶意爬虫甚至会无视网站的访问规则，强行访问被禁止的页面，试图获取敏感信息。

3. 伪装特征：为了躲避网站的检测和防范，许多恶意爬虫 UA 会伪装成常见的浏览器。但在细节上，它们往往会露出马脚，比如伪装的浏览器版本号与实际情况不符。正常情况下，Chrome 浏览器的版本更新会遵循一定的规律，而恶意爬虫 UA 伪装的 Chrome 浏览器版本号可能会出现混乱，或者是早已过时的版本却声称是最新版 。它们在请求头信息中的其他字段也可能存在异常，通过仔细分析这些异常细节，我们就能识别出这些伪装的恶意爬虫。

如何识别恶意爬虫 UA

（一）分析请求头信息

在识别恶意爬虫 UA 的过程中，分析请求头信息是至关重要的第一步。请求头就像是网络请求的 “说明书”，其中的 User - Agent 和 Referer 等标识符蕴含着大量关于请求来源的线索 。
User - Agent 字段是识别爬虫的关键信息。正常的浏览器 UA 通常包含浏览器类型、版本号、操作系统等详细信息，并且符合一定的格式规范。例如，Chrome 浏览器的 UA 可能是 “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36” ，从这个 UA 中，我们可以清晰地知道这是在 Windows 10 系统上运行的 Chrome 91 版本浏览器发出的请求。而恶意爬虫的 UA 可能会出现各种异常情况，比如格式不完整、版本号不合理、或者使用了常见的爬虫标识。有些恶意爬虫的 UA 可能只是简单的 “Python - Requests/2.25.1” ，直接暴露了其爬虫的身份，因为这是 Python 的 Requests 库默认的 UA。还有些恶意爬虫会试图伪装成浏览器，但在细节上却漏洞百出，如将 Chrome 的版本号设置为一个根本不存在的数字，或者使用早已过时的浏览器 UA 格式。
Referer 字段也能为我们提供重要线索。它表示请求的来源页面，正常的用户访问通常会遵循一定的页面跳转逻辑，Referer 字段的值也会符合这种逻辑。比如，用户从电商平台的商品列表页点击进入商品详情页，那么商品详情页请求的 Referer 字段就应该是商品列表页的 URL。而恶意爬虫往往不会遵循这种逻辑，它们可能会直接访问目标页面，导致 Referer 字段为空，或者伪造一个不合理的 Referer 值。曾经有一家电商网站发现，一些恶意爬虫在抓取商品价格信息时，Referer 字段要么为空，要么是一些毫不相关的网址，通过对这些异常 Referer 的追踪，成功识别并阻止了大量恶意爬虫的访问。

（二）行为模式分析

除了分析请求头信息，行为模式分析也是识别恶意爬虫 UA 的重要手段。恶意爬虫在访问频率、访问顺序等行为模式上与正常用户有着显著的区别。
在访问频率方面，正常用户的访问行为通常是分散且有一定时间间隔的。比如，我们在浏览新闻网站时，会逐篇阅读感兴趣的文章，每篇文章的阅读时间可能在几分钟到十几分钟不等，而且在阅读过程中还会进行一些其他操作，如评论、分享等。而恶意爬虫则不同，它们为了在短时间内获取大量数据，会以极高的频率发送请求。一些恶意爬虫可能会在几秒钟内对同一个页面发起几十次甚至上百次请求，远远超出了正常用户的访问频率。曾经有一个小型论坛网站，突然遭受大量访问，服务器负载急剧升高。通过分析日志发现，一些 IP 地址在短短一分钟内对论坛的各个帖子页面发起了数百次请求，这些异常的高频率请求正是恶意爬虫的典型特征。
访问顺序也是判断的关键。正常用户在浏览网站时，通常会按照网站的页面结构和逻辑进行操作，比如从首页进入分类页面，再进入具体内容页面，并且在每个页面上的停留时间也会根据内容的丰富程度和自身的兴趣而有所不同。而恶意爬虫往往会无视这些逻辑，它们可能会跳过首页，直接访问网站的深层页面，或者按照特定的顺序快速遍历网站的所有页面，试图获取尽可能多的数据。有一家在线教育平台发现，某些访问者总是直接访问课程详情页面，而且在极短的时间内就访问了平台上的大量课程，完全不符合正常用户的访问顺序，经调查确认这些访问来自恶意爬虫。

（三）借助工具与技术

在识别恶意爬虫 UA 的过程中，借助各种工具与技术可以大大提高我们的效率和准确性。日志分析工具、防火墙等都是我们的得力助手。
日志分析工具能够帮助我们深入了解网站的访问情况。通过对服务器日志的分析，我们可以获取到每个请求的详细信息，包括请求时间、请求 IP、请求的 URL、User - Agent 等 。一些专业的日志分析工具，如 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana），不仅可以收集和存储海量的日志数据，还具备强大的数据分析和可视化功能。我们可以利用这些工具对日志进行筛选、统计和分析，找出其中的异常请求。比如，通过设置查询条件，筛选出在短时间内请求次数超过一定阈值的 IP 地址，或者找出使用特定异常 UA 的请求记录。通过对这些异常请求的进一步分析，我们就能识别出恶意爬虫的踪迹。
防火墙则是网站的第一道防线，它可以对进出网站的网络流量进行监控和过滤。一些高级的防火墙，如 Web 应用防火墙（WAF），具备强大的反爬虫功能。WAF 可以根据预设的规则，对请求进行实时检测和分析。如果发现某个请求的行为模式、请求头信息等符合恶意爬虫的特征，WAF 就可以立即采取措施，如拦截请求、限制访问频率或者要求进行验证码验证等 。有一家金融网站在部署了 WAF 后，成功拦截了大量恶意爬虫的访问，保障了网站的安全和稳定运行。

应对恶意爬虫 UA 的策略

面对恶意爬虫 UA 的威胁，我们不能坐以待毙，必须采取一系列有效的策略来应对，从技术层面和法律与管理层面双管齐下，为网站和数据安全保驾护航。

（一）技术层面

1. 设置 UA 黑名单：在宝塔 Apache 防火墙等工具中，设置 UA 黑名单是一种简单而有效的方法。我们可以将已知的恶意爬虫 UA 标识添加到黑名单中，当这些恶意爬虫发起请求时，防火墙会根据黑名单规则进行拦截，阻止其访问网站。比如，对于前面提到的 MJ12bot 和 AhrefsBot 等常见恶意爬虫，只需将它们的名称作为关键词添加到 UA 黑名单中，就能实现对它们的有效拦截 。在设置 UA 黑名单时，要特别注意关键词的准确性，确保不会误拦正常的访问请求。

2. 限制访问频率：利用缓存工具如 Redis 分布式缓存或 Caffeine 本地缓存，可以记录每个 IP 或客户端的请求次数，并设置阈值限制单个 IP 地址的访问频率。以 Redis 为例，我们可以使用它的原子操作来实现对请求次数的统计和限制。当一个 IP 地址在短时间内的请求次数超过设定的阈值时，系统可以采取相应措施，如暂时封禁该 IP 地址一段时间，或者要求其进行验证码验证后才能继续访问 。通过这种方式，可以有效防止恶意爬虫通过大量高频请求来耗尽服务器资源。

3. 身份验证与授权：要求用户登录或提供 API 密钥才能访问特定数据，是阻止未经授权爬虫的重要手段。对于一些包含敏感信息或重要数据的页面，只有经过身份验证和授权的用户才能访问。比如，许多金融机构的网站，用户必须先登录自己的账户，经过严格的身份验证流程，包括密码验证、短信验证码验证、指纹识别等多种方式，才能查看账户余额、交易记录等敏感信息 。对于 API 接口，提供 API 密钥的方式可以确保只有授权的应用程序或用户能够调用接口获取数据，从而有效阻止恶意爬虫的非法访问。

（二）法律与管理层面

1. 明确协议条款：在网站服务条款中明确禁止爬虫抓取数据，并声明对于违反条款的行为将追究法律责任，这可以起到一定的威慑作用。虽然有些恶意爬虫可能无视这些条款，但当我们发现数据被恶意抓取并造成损失时，这些条款可以作为我们采取法律行动的重要依据。比如，一些知名的内容创作平台在服务条款中明确规定，未经授权的爬虫抓取平台上的原创文章属于侵权行为，平台将保留追究法律责任的权利 。一旦发现有恶意爬虫侵犯版权，平台就可以依据这些条款，通过法律途径维护自身权益。

2. 监控与告警：实现自动告警能力是及时发现和处理爬虫行为的关键。当系统检测到异常流量或符合恶意爬虫特征的访问时，能够自动发出告警通知，如通过邮件、短信、企业微信等方式通知网站管理员。管理员在收到告警后，可以及时介入，对爬虫的请求进行进一步分析和处理。例如，一家电商网站通过设置实时监控和自动告警系统，当发现某个 IP 地址在短时间内对商品价格页面发起大量请求时，系统立即向管理员发送短信告警。管理员收到告警后，迅速对该 IP 地址进行调查，确认是恶意爬虫后，及时采取封禁 IP 等措施，有效保护了网站的数据安全。

总结与展望

恶意爬虫 UA 作为网络世界中的潜在威胁，其特殊标识、异常行为和伪装特征等都给网站和数据安全带来了极大的挑战。它们不仅会导致数据泄露、隐私侵犯，还会造成服务器负载过高、网站性能下降等问题，严重影响了网站的正常运营和用户体验 。
识别和应对恶意爬虫 UA 是一场持续的战斗。我们需要不断提高技术水平，加强对恶意爬虫 UA 的监测和分析能力，及时发现并阻止它们的攻击。同时，法律和管理层面的措施也至关重要，明确的协议条款和严格的监控告警机制，能够对恶意爬虫行为起到有效的威慑和约束作用 。
随着网络技术的不断发展，恶意爬虫的技术也在不断升级，未来的反爬虫工作将面临更大的挑战。但我们也有理由相信，随着人工智能、大数据等新技术在反爬虫领域的应用，我们将能够更精准地识别和防范恶意爬虫。比如，利用人工智能算法对海量的网络请求数据进行分析，能够快速准确地判断出哪些是恶意爬虫的请求；通过大数据技术对恶意爬虫的行为模式进行学习和预测，提前制定防范策略 。在法律层面，相关法律法规也将不断完善，为打击恶意爬虫行为提供更有力的法律支持，共同营造一个安全、健康的网络环境。

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