大數據時代,爬蟲技術在方便數據收集的同時
也可用于盜取商業數據,為企業業務帶來諸多風險
價格、商品信息盜取
評分、評論信息盜取
原創內容盜取
占用帶寬資源
引起服務器宕機
影響用戶訪問體驗
廣告點擊欺詐
羊毛黨薅羊毛
影響數據統計
四層智能攔截模型,層層過濾風險流量,提供全面安全保障
基于物理設備、瀏覽器訪問信息等多維度終端環境信息,根據設備指紋準確區分真實用戶與機器流量。
利用自動化腳本實現的批量業務請求與真實用戶形成的會話數據和訪問數據之間的差異,結合龐大數據庫,準確攔截惡意流量。
將網頁訪問數據與風險庫的龐大數據進行智能分析比對,結合用戶個性化防護設置,放行正常訪問流量,驗證風險流量,封禁惡意爬蟲流量。
利用 CNN 進行攻擊模式識別,對業務事件中產生的軌跡等行為數據建模分析,從數百種維度中識別出異常模式,構建具有自我進化能力的安全模型,提升智能模型安全性能。
配備 4 種爬蟲處置方式:監控模式,驗證碼模式,封禁模式和假數據模式。可針對業務需求不同、情景不同靈活配置,提升安全性的同時,顯著降低誤傷概率。
支持用戶根據自身業務特點,個性化配置智能攔截模型。同時,爬蟲處置方式可與智能攔截模型靈活組合,適配不同業務安全需求,智能過濾流量。
從多個維度收集訪問流量數據,對惡意爬蟲及攻擊站點進行全面分析,動態監控網站流量及防御情況,迅速掌控網站實時安全動態,為爬蟲管理決策提供依據。
專業分析團隊
隱私保障
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