- 更高级的识别方法
- 行为分析与机器学习
- 可以通过收集一段时间内的用户行为数据，包括请求的时间分布、页面停留时间、鼠标移动和点击行为（如果可以获取相关信息）等。对于正常用户，这些行为具有一定的规律性和随机性。而恶意爬虫通常缺乏这些复杂的行为模式。例如，机器学习模型可以学习正常用户在不同类型页面的停留时间分布，当一个请求源在页面上停留时间极短（如几乎瞬间访问大量页面），就可能被判定为恶意爬虫。
- 利用机器学习算法（如决策树、支持向量机、深度学习中的循环神经网络等）来分析这些行为特征。通过对大量标记为正常和恶意的请求数据进行训练，模型可以学习到区分两者的模式。例如，训练一个分类模型，将请求的频率、User – Agent 特征、页面访问顺序等作为输入特征，输出为正常或恶意。当新的请求到来时，模型可以进行实时判断。
- 验证码挑战机制
- 在识别出可疑的爬虫行为后，可以弹出验证码。正常用户可以通过手动输入验证码来证明自己是人类。例如，当某个 IP 的请求频率突然升高，WAF 可以向该 IP 发送的下一个请求中嵌入验证码。如果请求源能够正确输入验证码，说明可能是正常用户操作过于频繁；如果多次无法通过验证码，就可以判定为恶意爬虫。
- 还可以采用智能验证码，如根据用户的行为动态调整验证码的难度。对于行为比较可疑但还不确定的请求，弹出相对简单的验证码；对于高度可疑的请求，弹出更复杂的验证码，如需要识别扭曲的文字或者进行拼图操作的验证码。
- 行为分析与机器学习
- 封禁策略的优化
- 动态封禁时长
- 对于首次发现的轻度恶意爬虫行为，可以设置较短的封禁时长，如 1 – 2 小时。这样可以给可能是误判的正常用户一个机会重新访问。而对于多次被判定为恶意爬虫的 IP，封禁时长可以逐步增加，从一天到一周，甚至永久封禁。
- 根据恶意爬虫的行为严重程度来调整封禁时长。如果只是偶尔超出请求频率阈值，封禁时间可以较短；但如果涉及到尝试突破安全防护或者进行大规模的数据抓取，就应该实施较长时间的封禁。
- 封禁范围调整
- 除了直接封禁 IP，还可以根据情况封禁特定的请求路径或者资源。例如，如果发现恶意爬虫主要针对某个特定的产品详情页面进行过度抓取，可以暂时限制该 IP 对这个页面的访问，而允许访问其他页面。
- 对于来自某个网络区域（如某个特定国家或地区的 IP 段）出现大量恶意爬虫行为的情况，可以对该区域的 IP 进行部分限制，如限制访问频率或者要求更严格的验证，而不是直接全部封禁。
- 解封机制
- 提供申诉渠道，允许被封禁的用户（如果是误判）进行申诉。要求用户提供能够证明自己是正常用户的证据，如提供账号信息（如果网站有用户账号系统）、说明访问目的等。
- 自动解封机制可以根据封禁时长和行为改善情况来实施。例如，对于短时间封禁的 IP，如果在封禁期间没有再次检测到恶意行为，到期后自动解封；对于长时间封禁的 IP，经过一段时间的观察（如一周内没有恶意行为）后，可以考虑解封。
- 动态封禁时长