本發(fā)明涉及計算機領域，具體為一種多維度混合反爬蟲方法、系統(tǒng)、介質和設備。
背景技術：
1、爬蟲技術能夠自動抓取網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)，在一些含有敏感信息的網(wǎng)頁中，數(shù)據(jù)一旦被爬蟲抓取后將會泄露用戶的隱私?，F(xiàn)有的網(wǎng)頁反爬蟲技術對爬蟲行為的檢測度不高。
2、鑒于此，有必要提供一種多維度混合反爬蟲方法、系統(tǒng)、介質和設備。
技術實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供的一種多維度混合反爬蟲方法、系統(tǒng)、介質和設備，有效的解決了現(xiàn)有網(wǎng)頁反爬蟲技術不高的問題。
2、本發(fā)明所采用的技術方案是：
3、一種多維度混合反爬蟲方法，包括以下步驟：
4、s1、收集用戶訪問日志，提取多維特征，包括請求次數(shù)、唯一路徑數(shù)、請求時間分布、用戶代理類型、地理位置和設備信息；
5、s2、對提取的特征進行標準化處理，輸入到混合檢測模型中，所述混合檢測模型包括孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法；
6、s3、根據(jù)混合檢測模型的輸出結果，計算每個訪問行為的異常分數(shù)；
7、s4、當異常分數(shù)超過預設閾值時，判定為爬蟲行為，并觸發(fā)反制措施，包括返回虛假數(shù)據(jù)、限制訪問頻率或封禁ip；
8、s5、實時更新混合檢測模型，動態(tài)調整異常分數(shù)閾值，以適應新的爬蟲行為模式。
9、進一步的是：所述多維特征還包括請求間隔的方差和請求路徑的訪問順序。
10、進一步的是：所述混合檢測模型通過加權投票方式結合孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法的輸出結果。
11、進一步的是：所述反制措施還包括設置蜜罐頁面，誘捕爬蟲并記錄其行為。
12、進一步的是：所述方法還包括對敏感信息進行加密存儲和傳輸，并在數(shù)據(jù)發(fā)布時加入差分隱私噪聲。
13、進一步的是：所述混合檢測模型還包括深度學習模型，所述深度學習模型通過以下步驟訓練和優(yōu)化：使用歷史訪問日志數(shù)據(jù)構建訓練集，標注正常用戶和爬蟲行為；將多維特征輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(lstm)中，訓練模型以捕捉時間序列中的異常模式；將lstm模型的輸出與孤立森林算法、局部離群因子算法的結果進行加權融合，生成最終的異常分數(shù)；通過在線學習機制，實時更新深度學習模型的參數(shù)，以適應新的爬蟲行為模式。
14、進一步的是：所述多維特征還包括用戶行為模式特征，所述行為模式特征通過以下步驟提?。悍治鲇脩粼L問的時間序列數(shù)據(jù)，計算請求的時間間隔分布；提取用戶訪問路徑的順序模式，識別是否存在固定路徑訪問行為；結合用戶的地理位置和設備信息，判斷是否存在異常訪問行為；將行為模式特征與請求次數(shù)、唯一路徑數(shù)特征結合，輸入混合檢測模型進行異常檢測。
15、一種多維度混合反爬蟲系統(tǒng)，
16、日志收集模塊，用于收集用戶訪問日志；
17、特征提取模塊，用于從訪問日志中提取多維特征；
18、混合檢測模塊，用于根據(jù)多維特征計算異常分數(shù)；
19、反制模塊，用于在檢測到爬蟲行為時觸發(fā)反制措施；
20、模型更新模塊，用于實時更新混合檢測模型和動態(tài)調整異常分數(shù)閾值。
21、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理執(zhí)行時實現(xiàn)所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
22、一種計算機設備，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中所述處理器、所述通信接口和所述存儲器通過所述通信總線完成相互間的通信：其中：
23、所述存儲器，用于存放計算機程序；
24、所述處理器，用于通過運行所述存儲器上所存放的程序來執(zhí)行所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
25、發(fā)明的有益效果：
26、1、將多維特征以及混合模型進行集成，能夠更加全面的描述用戶行位，顯著提高爬蟲檢測的準確性。結合孤立森林、局部離群因子和一類支持向量機等多種算法，避免單一算法的局限性，提升模型的適應性和穩(wěn)定性；通過實時更新模型和動態(tài)調整異常分數(shù)閾值，能夠快速適應新的爬蟲行為模式，減少誤報和漏報。在檢測到爬蟲行為后，自動觸發(fā)反制措施(如返回虛假數(shù)據(jù)、限制訪問頻率等)，有效阻止爬蟲進一步抓取數(shù)據(jù)。
27、2、通過設置蜜罐頁面，利用蜜罐頁面能夠設置虛假的敏感信息頁面，利用爬蟲對敏感信息的抓取實現(xiàn)對爬蟲的誘捕，為后續(xù)分析和模型優(yōu)化提供支持。
28、3、通過深度學習，能夠實現(xiàn)自動的對逐漸改進的爬蟲行為模式進行自適應，提高檢測能力。
29、4、將深度學習模型的輸出與其他算法的結果進行加權融合，進一步提升檢測精度。
1.一種多維度混合反爬蟲方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述多維特征還包括請求間隔的方差和請求路徑的訪問順序。
3.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述混合檢測模型通過加權投票方式結合孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法的輸出結果。
4.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述反制措施還包括設置蜜罐頁面，誘捕爬蟲并記錄其行為。
5.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述方法還包括對敏感信息進行加密存儲和傳輸，并在數(shù)據(jù)發(fā)布時加入差分隱私噪聲。
6.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述混合檢測模型還包括深度學習模型，所述深度學習模型通過以下步驟訓練和優(yōu)化：使用歷史訪問日志數(shù)據(jù)構建訓練集，標注正常用戶和爬蟲行為；將多維特征輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(lstm)中，訓練模型以捕捉時間序列中的異常模式；將lstm模型的輸出與孤立森林算法、局部離群因子算法的結果進行加權融合，生成最終的異常分數(shù)；通過在線學習機制，實時更新深度學習模型的參數(shù)，以適應新的爬蟲行為模式。
7.根據(jù)權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述多維特征還包括用戶行為模式特征，所述行為模式特征通過以下步驟提?。悍治鲇脩粼L問的時間序列數(shù)據(jù)，計算請求的時間間隔分布；提取用戶訪問路徑的順序模式，識別是否存在固定路徑訪問行為；結合用戶的地理位置和設備信息，判斷是否存在異常訪問行為；將行為模式特征與請求次數(shù)、唯一路徑數(shù)特征結合，輸入混合檢測模型進行異常檢測。
8.一種多維度混合反爬蟲系統(tǒng)，其特征在于：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1～7任意一項所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
10.一種計算機設備，其特征在于：包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中所述處理器、所述通信接口和所述存儲器通過所述通信總線完成相互間的通信：其中：