爬虫&反爬&反反爬&风控

基于反爬系统和浏览安全体系

相比逆向更加有亲和力，逆向只有最后一刻才能得到成就感

所有反爬的手段只有两个

  1. 鉴权阻止进入（开发端拦截）
  2. 高频组织数据大面积泄露 / 防止服务器崩溃（风控层面）

app 和 web 整体的思想和逻辑是不变的

  1. 最开始的本质只是采集数据 >>> 因为我们在获取数据的时候 人为采集太费时间

  2. 采集数据 （招投标 工商信息。外卖 等等） 转变>>>> 采购 | 抢票 | 模拟登录 | 自动渗透| 刷票| 黄牛| >>> 转变鉴权时期 (没有意识到数据的价值)

  3. 协议采集 逆向成本高 资源低 性能好 ＞让采集成本高 第一优先级 鉴权 高频拦截

  4. 真机采集 逆向成本低 资源高 性能低 ＞ 高频拦截

  5. web自动化 指纹浏览器 rpc rpa

  6. app 真机 改机 沙箱 群控 rpc

所谓的反爬的原理 就是利用 浏览器和协议爬虫脚本之间的区别去拦截流量

密码学

明文 ——> 加密——> 密文——> 解密——> 明文

密码学的研究领域可分为密码编码学（cryptography）和密码分析学（cryptanalysis）两个分支

类似于反爬与爬虫 前者负责加密 后者负责加密

举个例子

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code_book = {
    "a": "1",
    "b": "2",
    "c": "3",
}

def encrypt(t):
    return ''.join([code_book[i] for i in t])

name = "bccba"
print(encrypt(name))

这就完成了 bccba 到 23321的过程

常用加密算法

  1. 对称加密算法： AES 、DES、 3DES、
  2. 国密 SM1234
  3. 非对称加密算法：RSA、DCC、DSA
  4. 哈希摘要算法：MD5、Sha系列、

基于GRPC的反爬虫

PB的技术实现。序列化和反序列化

https://github.com/protocolbuffers/protobuf

原理就是读取 proto文件从而解析 获取里面的pack 和 message

进而创建一个数据载荷。然后把这个数据载荷去发送

要明白攻击者的方式。这很重要。没有攻击何谈防御？

一、鉴权绕过

以web为例 常见的鉴权绕过有以下几种

  1. 攻击者以鉴权去猜测实现逻辑和原理
    1. 适用场景：鉴权很容易，基本一眼或者是hook一下就能搞出来的逆向，常见：base64 md5 hash等
    2. 对抗方法：提升加密的强度，把简单的加密更换掉（des）
  2. 攻击者通过JS逆向，复现前端的加密，改写为爬虫程序能够运行加密方法（即，纯算，在爬虫圈使用纯算绕过强校验鉴权）
    1. 适用场景：防御者使用的加密简单且标准，通常为标准的AES等算法，或者虽然是防御自设算法，但是算法长度很短（纯逻辑仅几百或者几十行）
    2. 对抗方式：提升鉴权的加密强度，使用魔改标准算法或者更强的自研算法
  3. 攻击者通过JS逆向，将前端的核心加密代码剥离出来，利用Node 或者其他引擎模拟执行JS
    1. 适用场景：防御者的加密较为复杂，但是代码相对来说容易读懂，能够大致或者相对容易找到核心代码，并且扣除玻璃代码部分相对容易。
    2. 对抗方式：增加反渗透能力（包括但不局限于：控制台检测，JS代码混淆，逻辑VMP，wasm，鼠标指纹融合）
  4. 攻击者通过JS逆向和开发能力，将前端的大部分核心函数全部获取，利用Node去模拟执行——补环境。
    1. 适用场景：JS执行引擎的时候，不管难度如何，只要锁定核心代码，直接执行即可。
    2. 对抗方式：在鉴权的时候，加入设备指纹，环境指纹（1.可以对抗补环境，2. 可以为后续流量风控收集数据）
  5. 攻击者使用RPA/RPC/指纹浏览器/自动化/真机/进行实时采集。指纹与真实浏览器相差无几。
    1. 适用场景：逆向难度高，破解鉴权难度大，数据量小，且需求为一次性需求。
    2. 对抗方式：利用大数据风控与业务侧相结合。增加对方采集成本，比如账号 IP 、

整个Web主流的手段路径就是这些 冷门的暂时不记录了。逆向是挖洞绕过门，反爬是造门。防止大部分进入就行了。永远记住，反爬只是拦截流量 而不是锁死流量。

少部分进入 再通过风控分析 逐步封死

APP端：算法方面能精通且能稳定爬取已经是人中龙凤。更多的还是针对设备指纹方面的对抗，大部分都是基于对端的hook以及防护检测。

二、鉴权引入方式

Cookie Header params-get params-post
持久性 自由设置 仅支持一次请求 仅支持一次请求 仅支持一次请求
兼容性 良好 优秀 优秀 优秀
自由度 高 低 低 低
长度限制 4k 64k 2k 理论上无限制
业务对接 方便 一般 一般 较差

某些引入方式很简单 不同公司和业务选型不同 可以同时选择多种

某些头部尤其是国外设计。会多种整合到一起。

三、设备指纹挖掘和设计

  1. 挖掘路线

    1. 工作量大 推进难度大 也是最能体现价值的地方对于特性的挖掘越深入，兼容性就会处理的越好。最后的 结果就越好，整体难度防守就高。

  2. 在鉴权检测中渗入设备指纹的主要目的

    1. 对抗补环境（主要功能）
    2. 为大数据流量风控提供数据基础（主要功能 ）
    3. 为加密提供更多的原始数据，增加破解难度

  3. 植入设备指纹的注意事项

    1. 多版本浏览器的兼容性
    2. 低端 配置客户端的执行效率与兼容性
    3. 需要对指纹进行合理的分配（即合理搭配植入的方式）

  4. 植入常见方式（通常下面几个方式会综合出现）

    1. 将植入的指纹以明文加密形式传输给解密服务器
    2. 将植入的指纹以映射压缩的形式传输给解密服务器
    3. 将植入的指纹以破坏性压缩（hash 等摘要算法）再加密或者直接传输给解密服务器
    4. 将指纹合法性提前计算，并传输给解密服务器

  5. 关于语言特性问题

    这部分严格来说，不算设备指纹，但是一般情况下，在攻击者视角与设备指纹的拦截成都是类似的，所以勉强可以划分进来。在某些不同浏览器 中有众多神奇的特性，可以用来判断段明文来源是否符合浏览器特征

四、TLS检测的具体设计

  1. tls检测设计

    1. 不同网络环境下，不同的浏览器/系统，都对应着不同的tls指纹，但是 所有的请求库在没有进行过魔改过下 即改底层请求的逻辑与监测点，几乎都是一致的。

  2. 黑名单检测

    1. 通过简单实验，将市面上大部分常用的请求库的特征都测试出来，然后封禁入黑名单即可。检测到黑名单就直接杀掉

  3. 白名单检测（web）

    难度MAX级别

    目前为止没有产品能实现，但是海外防火墙对此方向的识别的精度就非常高。改检测方案的实现难度与工作量非常大。从三个步骤来说

    1. 进行大量的的人工测试，将大部分系统(主流系统)/浏览器（大版本即可）/网络环境（含不同运营商）/ 平台（微信浏览器等） 指定拦截规则。
    2. 进行灰度测试，结合现有风控系统/ 设备指纹（UA,显卡，机器性能，网络状态..）进行策略分析，判断误杀率
    3. 调整拦截方案，重复进行灰度测试，直到误杀率降低至可接受范围。进而上线
    4. 紧盯各个版本浏览器的状态，随时判断误杀情况，避免造成生产事故。

  4. 白名单检测 （APP）

    由于IOS/ 安卓 发送请求时。Tls指纹不会发生改变，所以白名单很好设置。只需要把开发时设置的请求库Tls指纹设置为白名单。一般就不会出现明显异常。但是移动端爬虫还是谨慎点。策略非必要不上

五、请求拦截引入设计

  1. 特点

    1. 有点类似于无感验证码引入的感觉（其实就是无交互式的验证码 即无感验证码）

  2. 优与劣

    优势

    • 易于集成，可以通过简单的配置和嵌入代码块快速集成到现有代码中，无需参与业务代码
    • 维护方便，可由专人维护，减少业务
    • 维护成本低，只需要维护单JS即可
    • 低耦合，符合代码规范
    • 灵活性良好，业务修改与拦截无关

    劣势

    • 与业务代码难以绑定，安全性 会在一定程度大打折扣，可以结合验证码
    • 可操作内容有限，无法与页面元素与其他参数鉴权所融合。

  3. 适用范围

    1. 业务范围广
    2. 所有业务均有安全性规范
    3. 安全性要求不高

六、关于鉴权总结

  1. 概念明晰

    描述反爬领域实现异常拦截的一种形式， 所谓鉴权就是鉴定权限。通过客户端传输过来的密文进行分析，确定本次请求是否合理的一种防止，而这个方式的整个过程被称之鉴权检测过程。换言之，鉴权是一个动词，针对于密文进行但请求合法性检测的整个过程。他是一个整体概念

  2. 关于数据流量风控与鉴权的关系

    不再是单一请求，而是整体请求。 在鉴权没有办法拦截的情况而采集的一种更加强力的措施（真机对抗），所以通过鉴权过程，虽然是合法的内容，但是会留下很多设备指纹。利用这种痕迹，从宏观再去进行身份识别，确定哪些请求是同一个身份。再去拦截这个身份的过程。所以她和鉴权还是有一点差距的。反爬的目的不是拦截所有请求，而是过滤乃至增加对方的成本。彻底拦截是不显示的一件事。

  3. 一个正常的鉴权系统的要求

    1. 兼容性（业务要求满足）
    2. 加密方案（魔改算法/自研算法/实验室算法）
    3. 反渗透方案（混淆，测试拦截，格式化检测）
    4. 性能
    5. 设备指纹 环境的挖掘
    6. 鉴权检测系统
    7. 蜜罐埋点设计
    8. 格式与传值内容规范
    9. 传值多样性 接口多样性
爬虫&反爬&反反爬&风控
https://hybpjx.cn/2024/08/23/爬虫&反爬&反反爬&风控/
作者
hybpjx
发布于
2024年8月23日
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