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前言

黑灰产为何盯上政务网站？

如何反爬？

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前言

       网络爬虫正在成为政务网站们最大的威胁之一。

       随着网络安全被提升到国家层面，网站安全管理和防护日趋重要，政务网站既要确保网站信息的及时和准确，又要能应对网络恶意攻击等安全事件。目前，政务服务广泛分布在交通、社保、民政、旅游、公共安全等多个领域，数据数量大、且大多和国计民生紧密关联，涉及公民个人隐私、企业商业秘密等信息，数据开放性需求带来其附加价值高。一旦遭到攻击，后果不堪设想。

        比如，2019年，最高人民法院发布的《关于“中国裁判文书网”网站建设建议的答复》提到，“大量技术公司通过爬虫系统无限制地访问非法获取裁判文书数据，造成网站负荷过大，大量正常用户请求堵塞，访问出现速度慢或部分页面无法显示等现象。”

       此外，数据显示，在针对网站的攻击中，60%的攻击对象均是政务类网站，攻击方式也是花样频出，其中国内政府网站40%—60%的网络流量均来自爬虫，在提供公众查询的服务性网站业务中，这一比例甚至更高。

图源自网络

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黑灰产为何盯上政务网站？

       网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是按照一定的规则，自动地抓取网络信息和数据的程序或者脚本。通俗点讲，网络爬虫模拟人的行为，用程序代替了人的操作，从一个链接跳转到下一个链接，就像是在网络上爬行一样遍历网页。爬虫跳转、打开、浏览等动作比人的速度快，浏览的网站的层次也更深，所以被称为网络爬虫。

       顶象与中国信通院联合发布的《数字业务安全白皮书》认为，恶意网络爬取会带来数字资产损失、用户隐私泄露和扰乱业务正常运行等三大危害，并将其列为十大业务欺诈手段之一。

       政务网站拥有大量的信息和数据以及需要较高的稳定性和可用性。而这类系统本身所拥有的大量信息，也成为攻击者觑觎的目标。

       一方面，攻击者利用爬虫程序获取公开信息，产生大量请求，使得该政务服务网站无法响应请求，形成CC攻击，造成正常用户无法访问，或是查询服务体验下降。黑产可利用从该政务服务网站获取的信息进行对外收费查询业务，造成不良的社会影响。

       另一方面，除了利用爬取数据进行牟利，更有甚者，直接挪用政府公众服务类网站所有网页及信息，进行网站克隆。克隆网站通常拥有与真实网站高度相似的域名和首页，用户一般难以辨认。然而当民众打开一个明为提供国计民生服务、实为不法平台的克隆网站，不仅会看到许多不堪入目的广告，甚至会在不知不觉中被引诱点击诈骗链接。  

       网络爬虫对政务网站的直接影响是，政府网站被大规模攻击后，网页打开缓慢、无法正常处理业务等问题会严重影响用户的使用。为此许多政府网站已经投入大量人力和资金，但在不断更新迭代的自动化攻击面前，改善并不明显。“爬虫攻击网站——系统宕机——用户投诉——耗资维护”这一过程似乎已经成为一种恶性循环。

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如何反爬？

       顶象给出的反爬解决方案是依托自身多年攻防对抗实战经验，提供了动态策略的精准防护；全链路纵深防护，避免“爬虫”的单点绕过；多维度防御，有效拦截各种恶意“爬虫”行为；无感的人机交互验证，有效反爬又不影响正常用户体验。

1、保障通信传输安全。黑灰产在业务通信传输的环节，可能会尝试篡改、爬取报文数据。通过对通讯链路的加密，可防止终端安全检测模块的数据被篡改和冒用。

2、加强业务安全策略防控。针对批量爬虫的风险特征，可将社交媒体中各个业务查询场景的请求接入业务安全风控系统。同时将终端采集的设备指纹信息、用户行为数据等传输给风控系统，通过在风控系统配置相应的安全防控策略，有效地对风险进行识别和拦截。

• 设备终端环境检测。识别客户端（或浏览器）的设备指纹是否合法，是否存在注入、hook、模拟器等风险。通常批量作弊软件大多都存在以上风险特征。
• 行为检测。基于设备行为进行策略布控。针对同设备高频查询，同IP高频查询，相同IP段反复高频查询的请求进行监控。
• 名单库维护。统计基于风控历史数据，对于存在异常行为的账号、IP段进行标注，沉淀到相应的名单库。对于名单表内的数据在做策略时进行分层，适当加严管控。
• 外部数据服务。考虑对接手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等数据服务，对于风险进行有效识别和拦截。

3、定期对平台、App的运行环境进行检测，对App、客户端进行安全加固，对通讯链路的加密，保障端到端全链路的安全。其次，部署基于顶象防御云、风控引擎和智能模型平台，构建多维度防御体系。

4、智能验证码。作为防御云的一部分，顶象智能验证码能够阻挡恶意爬虫盗用、盗取数据行为。并能够在注册、登录、查询时，对恶意账号、恶意爬取行为进行实时的核验、判定和拦截。

5、设备指纹。作为防御云的一部分，顶象设备指纹能够对代码注入、hook、模拟器、云手机、root、越狱等风险做到有效监控和拦截。

6、风控引擎。根据业务查询场景的请求、客户端采集的设备指纹信息、用户行为数据行为（鼠标的滑动轨迹、键盘的敲击速率、滑动验证码的滑动轨迹、速率、按钮点击等行为轨迹等），实现对恶意“爬虫”行为的有效识别，基于安全防控策略，有效地恶意爬取行为进行识别和拦截。

7、智能模型平台。基于业务、爬取风险与反爬策略变化，构建专属风控模型，实现安全策略的实时更迭，从而有效拦截各种恶意爬取风险。

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拓展学习：

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