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[發明專利]一種網絡爬蟲識別系統及方法有效

專利信息
申請號: 201110378160.6 申請日: 2011-11-24
公開(公告)號: CN102495861A 公開(公告)日: 2012-06-13
發明(設計)人: 肖軍;張永錚;云曉春 申請(專利權)人: 中國科學院計算技術研究所
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30
代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006 代理人: 梁揮;祁建國
地址: 100080 北*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 網絡 爬蟲 識別 系統 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及網絡安全檢測和控制領域,具體涉及一種網絡爬蟲識別系統及方法。

背景技術

網絡爬蟲是指自動提取網頁的程序,能夠按照一定的規則,自動抓取網站信息。當前對網絡爬蟲的檢測方法主要是基于閾值的方法,即計算一個IP地址訪問的次數,如果訪問次數超過了檢測閾值,則認定該IP地址采用網絡爬蟲獲取網站信息。

顯然,該方法具有檢測滯后時間長等不足。根據訪問次數的檢測方法,為了獲得降低檢測誤差,需要將檢測閾值設置的足夠大,以便于能夠準確區分爬蟲行為與正常訪問行為,由于檢測閾值較大,檢測滯后時間較長。

發明內容

為解決上述問題,本文提供了一種網絡爬蟲識別方法及系統。

與現有技術中已公開的方法相比,本發明具有如下目的:(1)識別迅速;(2)識別準確率高。

一種網絡爬蟲識別系統,其特征在于,包括:

緩沖模塊,用于保存進入系統的請求,在系統開始運行時,所述請求發送至訓練模塊,在訓練時間結束,該請求發送至識別模塊;

訓練模塊,用于將所述請求進行訓練以及學習相應的請求,進行可疑度運算;

識別模塊,用于分析提交至識別模塊的請求,識別爬蟲,記錄其源地址,依據源地址進行過濾,對來自爬蟲地址的數據進行丟棄;

轉發模塊,用于轉發訓練模塊以及識別模塊允許通過的請求。

所述的識別系統,其特征在于,所述訓練模塊還包括:

學習模塊,用于初始化參數,設定訓練時間閾值,收到不同請求,根據所述不同請求建立數據結構。

所述的識別系統,其特征在于,所述學習模塊收到的不同請求包括:新的請求會話、內嵌對象請求會話和/或歷史請求會話。

所述的識別系統,其特征在于,所述學習模塊,用于收到的不同請求時,根據當前時間,淘汰已經不活躍的會話,刪除相應數據結構。

所述的識別系統,其特征在于,所述學習模塊,用于收到歷史請求會話,找到對應會話的數據結構,記錄該請求會話的URL,為該請求會話的前一個請求的URL,與該請求會話的URL計數加1,進行可疑度運算。

所述的識別系統,其特征在于,所述學習模塊,用于收到內嵌對象請求會話,為該請求會話新建一個數據結構,并設該請求會話的第一個請求會話為空,同時空為該請求會話的第一個請求會話的計數加1,進行可疑度運算。

所述的識別系統,其特征在于,所述學習模塊,用于收到新的請求會話,為該會話建立相應的數據結構,并記錄該請求會話的URL,該請求會話作為會話的第一個請求的次數加1,進行可疑度運算。

所述的識別系統,其特征在于,還包括:

可疑度運算模塊,用于對會話的一個請求,設所有請求計數的最大值為M,那么對一個計數為X的請求,其可疑度為1-X/M;對一個請求URL,其所有后續請求URL計數的最大值為M,那么對一個請求計數為X的URL,其訪問請求轉換可疑度為1-X/M,通過所有頁面,作為會話第一個請求的計數,設所有請求的最大值為M,那么對一個計數為X的請求,其作為一個會話首請求的可疑度為1-X/M,其中M為最大化網頁頁面統計次數、X為單一網頁頁面統計次數。

所述的識別系統,其特征在于,所述識別模塊還包括:

過濾模塊,用于初始化參數:設定可疑判別閾值、可疑次數計數、可疑次數閾值,不活躍會話淘汰時間閾值,收到不同請求,根據所述不同請求建立數據結構。

所述的識別系統,其特征在于,所述過濾模塊收到的不同請求包括:新的請求會話、內嵌對象請求會話和/或歷史請求會話。

所述的識別系統,其特征在于,所述過濾模塊,用于收到不同請求,根據當前時間,淘汰已經停止的會話,刪除相應數據結構。

所述的識別系統,其特征在于,所述過濾模塊,還用于收到內嵌請求會話時,該請求來自一個新請求會話,為該會話新建數據結構,并設該會話的第一個請求URL為空,獲取首請求為空的異常度,如果異常度大于可疑判別閾值,可疑次數計數加1,根據當前時間,淘汰已經停止的會話,刪除相應數據結構。

所述的識別系統,其特征在于,所述過濾模塊,還用于收到新的請求會話,為該會話新建數據結構,并設該會話的第一個請求為當前請求,獲取該請求作為會話首請求的可疑度,如果可疑度大于可疑判別閾值,可疑次數計數加1,如果可疑次數計數大于可疑判別閾值,則認為該會話為爬蟲。

所述的識別系統,其特征在于,所述過濾模塊,還用于收到歷史請求會話時,獲取計算請求轉換可疑度,如果可疑度大于可疑判別閾值,可疑次數計數加1,如果可疑次數計數大于可疑判別閾值,則認為該會話為爬蟲。

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