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龍圖騰網(wǎng)恭喜中電科長江數(shù)據(jù)有限公司申請(qǐng)的專利一種抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119520172B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510090258.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)一種抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由程曦;李吉;凡樂成設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的當(dāng)前訪問行為的訪問數(shù)據(jù)和訪問日志獲取當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問行為參數(shù)；根據(jù)基于訪問數(shù)據(jù)更新后的訪問日志構(gòu)建訪問行為特征矩陣，從訪問行為特征矩陣中獲取當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問特征參數(shù)；根據(jù)多個(gè)歷史訪問行為對(duì)應(yīng)的樣本訪問行為參數(shù)和樣本訪問特征參數(shù)及其樣本爬蟲結(jié)果進(jìn)行模型訓(xùn)練獲得的預(yù)設(shè)爬蟲識(shí)別模型，獲得當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的爬蟲識(shí)別結(jié)果；在爬蟲識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的當(dāng)前訪問行為是惡意爬蟲行為時(shí)進(jìn)行爬蟲對(duì)抗。本申請(qǐng)?zhí)岣吡丝古老x防御效率和全面性，確保正常響應(yīng)合法用戶請(qǐng)求并有效保護(hù)敏感信息和加密數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種抗爬蟲監(jiān)測(cè)處理方法，其特征在于，包括：實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前訪問行為的訪問數(shù)據(jù)；所述訪問數(shù)據(jù)包括當(dāng)前訪問行為的訪問標(biāo)識(shí)、訪問類型、訪問時(shí)間、請(qǐng)求URL；獲取訪問日志，根據(jù)所述訪問數(shù)據(jù)和所述訪問日志獲取所述當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問行為參數(shù)；所述訪問行為參數(shù)包括訪問類型、訪問間隔、訪問頻率、行為模式；所述根據(jù)所述訪問數(shù)據(jù)和所述訪問日志獲取所述當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問行為參數(shù)，包括：從所述訪問日志中提取包含所述訪問標(biāo)識(shí)的歷史訪問行為的訪問數(shù)據(jù)，作為參考訪問數(shù)據(jù)；根據(jù)所述訪問類型和訪問時(shí)間，從所述參考訪問數(shù)據(jù)獲取與當(dāng)前訪問行為的訪問類型相同且訪問時(shí)間相鄰的歷史訪問行為，計(jì)算該歷史訪問行為的訪問時(shí)間與當(dāng)前訪問行為的訪問時(shí)間之間的時(shí)間間隔，獲得當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問間隔；根據(jù)所述請(qǐng)求URL和訪問時(shí)間，從所述參考訪問數(shù)據(jù)以及當(dāng)前訪問行為的訪問數(shù)據(jù)中獲取所述訪問標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的歷史訪問行為和當(dāng)前訪問行為構(gòu)成的訪問請(qǐng)求序列，獲得當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的行為模式；根據(jù)所述訪問類型和訪問時(shí)間，從所述參考訪問數(shù)據(jù)獲取以及當(dāng)前訪問行為的訪問數(shù)據(jù)中獲取單位時(shí)間內(nèi)相同訪問類型的訪問行為的次數(shù)，獲得所述當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問頻率；基于所述訪問數(shù)據(jù)更新所述訪問日志，并根據(jù)更新后的訪問日志構(gòu)建訪問行為特征矩陣，從所述訪問行為特征矩陣中獲取所述當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問特征參數(shù)；所述訪問特征參數(shù)包括爬蟲風(fēng)險(xiǎn)類型、訪問頻率標(biāo)準(zhǔn)差、訪問頻率均值以及訪問時(shí)間分布序列；所述爬蟲風(fēng)險(xiǎn)類型是根據(jù)訪問頻率標(biāo)準(zhǔn)差、訪問頻率均值以及訪問時(shí)間分布序列確定的，用于表征初步判斷爬蟲結(jié)果，且所述爬蟲風(fēng)險(xiǎn)類型包括低頻正常請(qǐng)求、高頻疑似爬蟲請(qǐng)求、集中時(shí)段正常請(qǐng)求、均勻分布疑似爬蟲請(qǐng)求、突發(fā)高峰請(qǐng)求；所述根據(jù)更新后的訪問日志構(gòu)建訪問行為特征矩陣，包括：提取更新后的訪問日志中所有訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問標(biāo)識(shí)，并獲取更新后的訪問日志中所有訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問行為參數(shù)；以更新后的訪問日志中所有訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問標(biāo)識(shí)為矩陣行，以更新后的訪問日志中所有訪問行為對(duì)應(yīng)的訪問行為參數(shù)為矩陣列，構(gòu)建所述訪問行為特征矩陣；輸入所述訪問行為參數(shù)和所述訪問特征參數(shù)至預(yù)設(shè)爬蟲識(shí)別模型，獲得所述預(yù)設(shè)爬蟲識(shí)別模型輸出的所述當(dāng)前訪問行為對(duì)應(yīng)的爬蟲識(shí)別結(jié)果；所述預(yù)設(shè)爬蟲識(shí)別模型是根據(jù)多個(gè)歷史訪問行為對(duì)應(yīng)的樣本訪問行為參數(shù)和樣本訪問特征參數(shù)及其樣本爬蟲結(jié)果進(jìn)行模型訓(xùn)練獲得的；在所述爬蟲識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的所述當(dāng)前訪問行為是惡意爬蟲行為的情況下，對(duì)所述當(dāng)前訪問行為進(jìn)行爬蟲對(duì)抗。

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