腾讯云网站管家WAF：AI驱动的爬虫/Bot程序管理方案

一、恶意爬虫Bot程序带来的业务风险

1.1 行业现状

• 恶意爬虫Bot程序广泛分布于：出行、社交、电商、O2O、公共行政、运营商、自媒体、地图、新闻等行业
• 互联网恶意流量中恶意爬虫占比高达23.46%（腾讯安全云鼎实验室2018年数据）

1.2 主要风险类型

1. 信息泄露风险

   • 商品数据、订单数据、用户数据等被恶意抓取
   • 典型案例：某大型生活服务类站点简历数据泄露

2. 业务运营风险

   • 爬虫比价、库存抓取带来的营销策略竞争风险
   • 站点内容被未授权抓取、转载（如某二次元文化社区案例）
   • 刷票、羊毛党、垃圾注册、短信接口滥刷等

3. 自动化攻击风险

   • 撞库攻击
   • 漏洞嗅探
   • DDoS攻击
   • CC攻击
   • 垃圾邮件发送

4. 站点负载风险

   • 恶意流量占用服务器资源
   • 影响正常用户访问速度与体验

二、爬虫Bot程序管理面临的挑战

2.1 流量构成特点

• 正常人类访问流量
• Bot程序流量（占30%-60%），包括：
  • 友好型Bot：搜索引擎爬虫、广告程序、第三方合作伙伴程序、Robots协议友好程序
  • 恶意Bot：信息爬取程序、比价程序、木马程序、撞库程序等

2.2 检测难点

1. 绕过技术：

   • 模拟UA/Refer/Cookie
   • 支持JS响应伪造客户端指纹
   • 使用浏览器插件完成攻击
   • 模拟真人行为
   • 使用动态IP进行分布式攻击

2. 规则设定平衡：

   • 规则过松：容易被绕过
   • 规则过严：可能误杀友好爬虫或正常流量

三、腾讯云网站管家WAF的AI解决方案

3.1 整体策略

• 管理而非杜绝：先识别分类，再针对性管控
• AI引擎核心能力：
  • 流量画像
  • 行为模型匹配
  • 行为标签识别

3.2 关键技术

1. 会话追踪与行为模型检测

   • 追踪目标会话全过程
   • 基于多维特征模型而非简单阈值：
     • 站点业务特征模式
     • 页面访问频率
     • 访问层级关系
   • 建立正常人类访问特征和爬虫Bot访问特征标签

2. 持续进化能力

   • 腾讯海量业务访问数据作为训练样本
   • 算法泛化能力适应新爬虫样本
   • 云鼎实验室持续提供最新恶意爬虫样本

3. 威胁情报整合

   • 腾讯安全大数据威胁情报平台：
     • 爬虫库
     • 僵尸网络数据
     • 全球代理、高匿名代理、Tor代理数据
   • 作为判定决策的重要依据

3.3 方案优势

• 能够识别超低速爬取行为（传统基于速率的检测难以发现）
• 精准区分：
  • 人类正常访问
  • 友好爬虫
  • 恶意爬虫
• 可视化呈现Bot程序流量分类

四、实施建议

1. 部署腾讯云网站管家WAF服务

   • 集成AI引擎的爬虫Bot管理能力
   • 提供免费试用

2. 策略配置建议

   • 根据业务需求设置差异化管控策略
   • 定期查看流量分析报告调整规则

3. 持续监控

   • 关注云鼎实验室发布的最新爬虫趋势报告
   • 及时更新威胁情报库

五、总结

腾讯云网站管家WAF通过AI技术实现了对爬虫Bot程序流量的精准识别和管理，解决了传统规则检测易被绕过的问题。其核心价值在于：

1. 基于行为模型而非简单规则，提高检测准确性
2. 管理而非杜绝的温和策略，避免业务影响
3. 腾讯生态的安全大数据支持，持续进化能力
4. 可视化管理和灵活的策略配置

该方案特别适合面临爬虫威胁的电商、社交、O2O、公共服务等各类网站平台，能有效降低恶意爬虫带来的业务风险。