如何快速识别并拦截恶意爬虫?从日志分析到 AI 防护的实战方案
恶意爬虫已从“暴力抓取”升级为“智能渗透”单靠日志分析只能发现,无法主动防御推荐“日志监控 + AI 防护”组合,兼顾成本与效果如果你也在处理类似问题,欢迎加入我们的技术交流群,群里有不少朋友在做反爬、API 防护、Bot 管理,经常分享实战经验,一起探讨怎么平衡安全与体验。
最近多个客户反馈:网站内容被批量抓取,API 接口被高频调用,服务器带宽和数据库压力陡增,但真实用户访问量并未增长。排查后发现,是高仿真爬虫在作祟——它们使用真实浏览器指纹、随机 UA、代理 IP 轮换,甚至能执行 JavaScript。
传统封 IP 或限速策略已难以应对。本文介绍一套可快速落地的爬虫识别与拦截方案。
一、初步识别:从 Nginx 日志找异常模式
首先,分析 access.log 中的可疑行为:
# 1. 查看高频访问 IP(过去1小时)
awk -v now=$(date -d '1 hour ago' +"%d/%b/%Y:%H") '$4 ~ now {print $1}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -10
# 2. 查找无 Referer 且高频访问内容页的请求
awk '$11 == "\"-\"" && $7 ~ /\/article\/|\/product\// {print $1, $7}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -20
典型恶意特征:
- 单 IP 短时间请求量 > 正常用户 10 倍
- 请求路径高度集中(如只抓
/product/1001到/product/5000) - 无图片/CSS/JS 请求(只抓 HTML)
二、进阶识别:基于行为特征的判断
更有效的判断依据是用户行为是否像人:
| 行为特征 | 正常用户 | 恶意爬虫 |
|---|---|---|
| 页面停留时间 | > 10 秒 | < 1 秒 |
| 滚动/点击事件 | 有 | 无 |
| 请求间隔 | 随机 | 固定/极短 |
| User-Agent 变化 | 稳定 | 频繁轮换 |
但要在服务端获取这些行为,需前端埋点 + 后端联动,成本较高。
三、生产级方案:AI 驱动的无感防护
我们在实际项目中采用 群联AI云防护,无需修改业务代码,即可实现:
- 自动采集客户端行为(通过轻量 JS 脚本)
- 构建用户行为基线(正常浏览模式)
- 对偏离模型的请求拦截或挑战(如滑块验证)
部署方式简单:只需将 DNS 或 CNAME 指向防护节点,5 分钟生效。
效果:某内容平台接入后,爬虫流量下降 95%,且对 SEO 友好(搜索引擎爬虫不会被误拦)。
四、低成本替代方案:Nginx + Lua 行为挑战
若暂不使用云服务,可通过 Nginx + Lua 实现基础挑战:
location / {
# 首次访问返回带 JS 的页面
if ($cookie_verified = "") {
return 403; # 或重定向到验证页
}
proxy_pass http://backend;
}
# 验证通过后设置 cookie
location = /verify {
content_by_lua_block {
ngx.header["Set-Cookie"] = "verified=1; Max-Age=3600";
ngx.say("Verified");
}
}
但此方案需前端配合,且对 SPA 应用支持有限。
五、总结
- 恶意爬虫已从“暴力抓取”升级为“智能渗透”
- 单靠日志分析只能发现,无法主动防御
- 推荐“日志监控 + AI 防护”组合,兼顾成本与效果
如果你也在处理类似问题,欢迎加入我们的技术交流群,群里有不少朋友在做反爬、API 防护、Bot 管理,经常分享实战经验,一起探讨怎么平衡安全与体验。
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