

摘要:本文介紹了一種基于動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)爬蟲(chóng)防護(hù)管控方案,通過(guò)該方案提供面向Web系統(tǒng)和數(shù)據(jù)接口層面的主動(dòng)防御,甄別假冒正常行為的各類(lèi)爬蟲(chóng),實(shí)現(xiàn)對(duì)爬蟲(chóng)全自動(dòng)安全檢測(cè)、預(yù)警與防護(hù),保障業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在共享、流動(dòng)、公開(kāi)過(guò)程處于保護(hù)和合法利用的狀態(tài),避免信息泄露、提升業(yè)務(wù)可用性,該方案在安徽移動(dòng)實(shí)現(xiàn)和推廣后取得了預(yù)期的效果。
關(guān)鍵詞:主動(dòng)防御;爬蟲(chóng);數(shù)據(jù)安全;應(yīng)用安全
爬蟲(chóng)是一種通過(guò)自動(dòng)化程序獲取網(wǎng)絡(luò)資源的技術(shù)。爬蟲(chóng)通過(guò)模擬瀏覽器行為,向目標(biāo)業(yè)務(wù)網(wǎng)站或接口發(fā)送請(qǐng)求,獲取業(yè)務(wù)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容,并進(jìn)行解析、存儲(chǔ)等操作。爬蟲(chóng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于搜索引擎、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。但也有部分不法分子會(huì)利用爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行惡意攻擊,如數(shù)據(jù)竊取、服務(wù)器攻擊等。
一、當(dāng)前爬蟲(chóng)技術(shù)的問(wèn)題
當(dāng)前,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)受到空前關(guān)注,對(duì)數(shù)據(jù)爭(zhēng)奪引發(fā)的安全對(duì)抗也愈加激烈,運(yùn)營(yíng)商承載全網(wǎng)核心高價(jià)值數(shù)據(jù)而遭到海量爬蟲(chóng)攻擊,被爬取后的數(shù)據(jù)會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上泛濫,用于非正常的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)以及線下非法數(shù)據(jù)售賣(mài),或者經(jīng)二次分析、加工后對(duì)外提供有償服務(wù)。隨著爬蟲(chóng)技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)利用惡意IP地址庫(kù)、限制訪問(wèn)頻率的反爬技術(shù)已經(jīng)無(wú)法達(dá)到反爬效果,爬取運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)站、接口和公民個(gè)人信息造成了安全威脅。
(一)權(quán)益侵占和業(yè)務(wù)欺詐
攻擊者利用爬蟲(chóng)獲取業(yè)務(wù)信息,使用外掛工具,模擬人工業(yè)務(wù)使用的過(guò)程。例如,通過(guò)自動(dòng)化工具,模擬注冊(cè)、登錄、搶靚號(hào)、養(yǎng)號(hào)等行為,不僅侵害正常用戶(hù)權(quán)益,且會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生影響。例如,批量注冊(cè)的賬號(hào)從事刷留言、搶拍、破壞生態(tài)等。高頻率的快速業(yè)務(wù)辦理對(duì)服務(wù)器也構(gòu)成CC拒絕服務(wù)攻擊,大量消耗服務(wù)器的性能,使系統(tǒng)服務(wù)無(wú)法響應(yīng)正常請(qǐng)求,或使查詢(xún)服務(wù)體驗(yàn)下降[1]。
(二)數(shù)據(jù)批量爬取管控困難
爬蟲(chóng)技術(shù)正在利用 AI技術(shù)進(jìn)行快速演變和升級(jí),可以模擬正常業(yè)務(wù)操作邏輯,并繞過(guò)現(xiàn)有處理JavaScript、解析驗(yàn)證碼、模擬用戶(hù)代理,使信安部門(mén)傳統(tǒng)的基于規(guī)則的爬蟲(chóng)檢測(cè)方法變得不夠有效,因?yàn)檫@些智能爬蟲(chóng)可以繞過(guò)簡(jiǎn)單的檢測(cè)機(jī)制。為了防止和檢測(cè)爬蟲(chóng)程序,需要不斷更新和改進(jìn)防護(hù)機(jī)制。
(三)社會(huì)影響惡劣
黑產(chǎn)利用從運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)站系統(tǒng)爬取的信息進(jìn)行對(duì)外收費(fèi)查詢(xún)業(yè)務(wù),造成不良的社會(huì)影響。
(四)國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)泄露
部分營(yíng)利機(jī)構(gòu)、國(guó)內(nèi)團(tuán)體、國(guó)外研究機(jī)構(gòu)對(duì)開(kāi)放的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)進(jìn)行拖庫(kù)式爬取,從而實(shí)時(shí)掌握國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)。
為了應(yīng)對(duì)智能爬蟲(chóng)和反爬蟲(chóng)技術(shù)發(fā)展,運(yùn)營(yíng)商需要采取更高級(jí)的防護(hù)措施,包括使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)識(shí)別異常行為模式,建立行為分析模型,從而區(qū)分真實(shí)用戶(hù)和爬蟲(chóng)程序。此外,持續(xù)地研究和更新防護(hù)機(jī)制,以跟上新興的爬蟲(chóng)和反爬蟲(chóng)技術(shù)也至關(guān)重要。
二、基于動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)防爬蟲(chóng)安全體系
動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)以動(dòng)態(tài)技術(shù)為核心,通過(guò)對(duì)訪問(wèn)客戶(hù)端環(huán)境的采集和全訪問(wèn)記錄實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)接入客戶(hù)端數(shù)據(jù)的融合,并通過(guò)來(lái)源IP、賬號(hào)信息對(duì)各平臺(tái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與信譽(yù)評(píng)分,實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)業(yè)務(wù)信息聯(lián)動(dòng)與威脅感知,達(dá)到精準(zhǔn)識(shí)別與攔截惡意自動(dòng)化非法爬蟲(chóng)請(qǐng)求的目的,對(duì)網(wǎng)站和數(shù)據(jù)接口業(yè)務(wù)層面的主動(dòng)防御,甄別偽裝和假冒正常行為的已知和未知自動(dòng)化爬蟲(chóng)攻擊,保護(hù)運(yùn)營(yíng)商和用戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)。
(一)動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)主要功能
動(dòng)態(tài)安全防護(hù)平臺(tái)功能分為動(dòng)態(tài)技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和動(dòng)態(tài)響應(yīng)三部分。首先,動(dòng)態(tài)技術(shù)。針對(duì)爬蟲(chóng)攻擊防護(hù)。提供針對(duì)網(wǎng)站和訪問(wèn)的保護(hù),采用動(dòng)態(tài)安全技術(shù),可以通過(guò)動(dòng)態(tài)封裝、動(dòng)態(tài)驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)混淆、動(dòng)態(tài)令牌四大核心動(dòng)態(tài)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)訪問(wèn)客戶(hù)端的人機(jī)識(shí)別,并且形成設(shè)備指紋和唯一標(biāo)識(shí)。其次,業(yè)務(wù)威脅感知。通過(guò)對(duì)客戶(hù)端訪問(wèn)日志的記錄,客戶(hù)端數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集,將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)分析、威脅建模、機(jī)器學(xué)習(xí),透視用戶(hù)的異常行為,輸出威脅評(píng)分、業(yè)務(wù)威脅呈現(xiàn)和攻擊畫(huà)像。最后,動(dòng)態(tài)響應(yīng)。針對(duì)數(shù)據(jù)分析輸出的爬蟲(chóng)威脅打分,可以采用不同的響應(yīng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)爬蟲(chóng)的延時(shí)、導(dǎo)入特定頁(yè)面、動(dòng)態(tài)挑戰(zhàn)等攔截。
(二)爬蟲(chóng)對(duì)抗策略設(shè)計(jì)
從海量事例中爬蟲(chóng)手法上分析得知,攻擊者依托自動(dòng)化工具發(fā)起爬蟲(chóng)攻擊,業(yè)界將自動(dòng)化工具劃分為5個(gè)級(jí)別,每個(gè)級(jí)別的工具具有不同的特點(diǎn),防護(hù)難度也層層提升,如圖1所示。
利用動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的動(dòng)態(tài)技術(shù)與AI智能分析技術(shù)集合對(duì)5個(gè)級(jí)別的自動(dòng)化工具進(jìn)行防護(hù),實(shí)現(xiàn)防爬蟲(chóng)攻擊,以下是對(duì)抗思路:
第一級(jí):簡(jiǎn)單腳本和工具
描述:該類(lèi)工具是自動(dòng)化工具中使用最廣泛的一種,特點(diǎn)是運(yùn)行效率高、對(duì)資源的占用較低,該類(lèi)工具不具備JS解析能力,如Sqmap、Python等。
對(duì)抗策略:采用動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行保護(hù),驗(yàn)證每個(gè)訪問(wèn)請(qǐng)求是否攜帶了動(dòng)態(tài)令牌,該類(lèi)工具無(wú)JS解析能力,無(wú)法生成令牌。因此,所有采用該類(lèi)工具生成的訪問(wèn)請(qǐng)求都被攔截,工具發(fā)起爬蟲(chóng)訪問(wèn)失敗。
第二級(jí):具備JS解析能力的工具
描述:該類(lèi)工具如AWVS、Appscan、CasperJS等具備JS解析能力,具有基本瀏覽器的能力,它們可以生成動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)動(dòng)態(tài)令牌。
對(duì)抗策略:該類(lèi)工具可以執(zhí)行動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)下發(fā)的JS腳本生成令牌,通過(guò)動(dòng)態(tài)令牌驗(yàn)證。但動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)會(huì)對(duì)請(qǐng)求方的客戶(hù)端環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)驗(yàn)證,驗(yàn)證客戶(hù)端請(qǐng)求環(huán)境是否真實(shí),從而識(shí)別來(lái)自該類(lèi)工具的訪問(wèn)請(qǐng)求,并進(jìn)行實(shí)時(shí)攔截,使攻擊者的攻擊行為失效,保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)正常運(yùn)行。
第三級(jí):腳本驅(qū)動(dòng)瀏覽器
描述:該類(lèi)工具如WebDriver、瀏覽器插件是真實(shí)的瀏覽器環(huán)境,可以生成動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)動(dòng)態(tài)令牌,并通過(guò)環(huán)境驗(yàn)證。
對(duì)抗策略:該類(lèi)工具的攻擊方式對(duì)攻擊效率具有較大影響,動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)對(duì)客戶(hù)端進(jìn)行行為驗(yàn)證,能夠識(shí)別WebDrive等工具訪問(wèn)行為并進(jìn)行攔截,使攻擊者的攻擊行為受阻。
第四級(jí):錄屏操作
描述:該類(lèi)工具如Sikuli、按鍵精靈等是真實(shí)的瀏覽器環(huán)境,并能夠模擬人的動(dòng)作,可以生成Botgat動(dòng)態(tài)令牌,通過(guò)環(huán)境驗(yàn)證和用戶(hù)行為驗(yàn)證。
對(duì)抗策略:針對(duì)該層級(jí)的動(dòng)態(tài)防護(hù)技術(shù)已經(jīng)無(wú)法直接防護(hù),需要采用行為分析技術(shù)對(duì)海量訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI智能分析,對(duì)威脅打分,再通過(guò)可編程對(duì)抗功能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)對(duì)抗。
第五級(jí):真人操作
描述:真人操作主要有群控和真人操作2個(gè)種類(lèi)。
對(duì)抗策略:該層級(jí)完全依靠真人操作,一般稱(chēng)為“群控”,因此不能簡(jiǎn)單通過(guò)對(duì)工具的識(shí)別判斷攻擊行為,但動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)可以利用前端精準(zhǔn)采集、后端行為分析發(fā)現(xiàn)“群控”類(lèi)攻擊行為,通過(guò)可編程對(duì)抗功能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)響應(yīng)對(duì)抗。
三、基于動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)反爬蟲(chóng)應(yīng)用場(chǎng)景
(一)漏洞合規(guī)
集團(tuán)總部和通管局的安全工作中,漏洞合規(guī)是重點(diǎn)檢查目標(biāo),其業(yè)務(wù)的安全性將直接影響用戶(hù)的總體考評(píng)。動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)針對(duì)自動(dòng)化攻擊的防護(hù)和未知安全威脅的防護(hù),包含自動(dòng)化攻擊、賬號(hào)盜用、漏洞掃描、越權(quán)訪問(wèn)及網(wǎng)頁(yè)后門(mén),避免被因漏洞而扣分[2]。
(二)賬戶(hù)安全
防撞庫(kù):防止利用已泄露的用戶(hù)名口令進(jìn)行批量登錄,嘗試獲取可登錄賬號(hào)。
防暴破:防止利用工具對(duì)密碼實(shí)施暴力破解,以獲得可登錄賬號(hào)。
防掃號(hào):防止利用已知弱密碼庫(kù),遍歷用戶(hù)名(號(hào)段),獲得可登錄賬號(hào)。
(三)防范業(yè)務(wù)欺詐
防“薅流量”:防止對(duì)贈(zèng)送流量方式的促銷(xiāo)業(yè)務(wù),通過(guò)自動(dòng)化工具批量爬取促銷(xiāo)流量。
防靚號(hào)搶占:防止通過(guò)工具模擬業(yè)務(wù)辦理操作,搶占靚號(hào)資源,非法高價(jià)出售獲利。
防模擬繳費(fèi):防止通過(guò)工具模擬繳費(fèi)業(yè)務(wù),批量繳費(fèi)。
防越權(quán)受理:防止利用業(yè)務(wù)邏輯漏洞,越權(quán)辦理業(yè)務(wù)。
防權(quán)益搶占:防止利用工具采用“薅羊毛”的方式非法搶占正常用戶(hù)合法權(quán)益。
防止查詢(xún)不辦理:防止通過(guò)工具方式模擬查詢(xún),占用業(yè)務(wù)帶寬降低查詢(xún)接口性能。
(四)防數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)
防掃描:防止黑客通過(guò)漏掃工具掃描網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和應(yīng)用漏洞,爬蟲(chóng)爬取網(wǎng)站結(jié)構(gòu)信息、業(yè)務(wù)和商品等信息。
防零日攻擊:防止利用web零日漏洞的命令腳本攻擊。
防批量話費(fèi)查詢(xún):防止利用邏輯漏洞或者合法身份,通過(guò)工具批量查詢(xún)和導(dǎo)出用戶(hù)話費(fèi)、業(yè)務(wù)詳單。
防客戶(hù)數(shù)據(jù)遍歷:防止利用漏洞或者合法身份,通過(guò)工具批量查詢(xún)導(dǎo)出客戶(hù)資料。
(五)護(hù)網(wǎng)重保運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景
在護(hù)網(wǎng)、重保期間的封網(wǎng)前后,與日常運(yùn)營(yíng)不同的是用戶(hù)不會(huì)有新安全策略定制,也不會(huì)有新的業(yè)務(wù)集群增加,用戶(hù)主要需要關(guān)注運(yùn)行時(shí)的安全,只需要重點(diǎn)關(guān)注所有防護(hù)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的異常,而不用重復(fù)調(diào)整動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái),依靠其動(dòng)態(tài)技術(shù)防護(hù)海量爬蟲(chóng)嗅探攻擊等0day攻擊和加密攻擊。
四、基于動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)反爬蟲(chóng)安全建設(shè)效果
根據(jù)安徽移動(dòng)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)安全能力建設(shè)項(xiàng)目要求,安徽公司安全室組織了動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)工程建設(shè)工作,動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)集群部署于黃山路2號(hào)樓503云機(jī)房,于2023年12月正式上線運(yùn)行,上線滿足“三同步”及業(yè)務(wù)安全管控要求,動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)具有動(dòng)態(tài)防護(hù)、數(shù)據(jù)分析、爬蟲(chóng)威脅模型和動(dòng)態(tài)響應(yīng)等功能。上線后系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,已經(jīng)監(jiān)控M域整個(gè)集群中網(wǎng)格通、行銷(xiāo)和管家、集團(tuán)管家等6個(gè)系統(tǒng)的防護(hù),對(duì)外提供了爬蟲(chóng)攻擊防護(hù)、漏洞掃描等自動(dòng)化攻擊阻斷,新集群新節(jié)點(diǎn)配置便捷,具有線上業(yè)務(wù)防止違規(guī)操作、防營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)業(yè)務(wù)接口惡意爬取、護(hù)網(wǎng)重保等能力[3]。動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的建設(shè)和投入使用,解決了原應(yīng)用類(lèi)安全設(shè)備與業(yè)務(wù)高效防護(hù)不匹配的現(xiàn)狀。在安徽移動(dòng)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)安全能力建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)剛啟動(dòng)時(shí),對(duì)于安全上線、安全需求和設(shè)計(jì)方案進(jìn)行調(diào)研,對(duì)現(xiàn)運(yùn)行業(yè)務(wù)系統(tǒng)及用戶(hù)端不進(jìn)行改造和侵入前提下,提升反爬蟲(chóng)機(jī)制,降低了安全運(yùn)營(yíng)成本,達(dá)到了如下預(yù)期:
第一,不采用驗(yàn)證碼,不影響用戶(hù)的前提下進(jìn)行爬蟲(chóng)訪問(wèn)的識(shí)別攔截。對(duì)爬蟲(chóng)識(shí)別攔截過(guò)程中,無(wú)驗(yàn)證碼出現(xiàn),提升了用戶(hù)體驗(yàn)。
第二,可以識(shí)別多IP源低頻率的爬蟲(chóng)訪問(wèn)。通過(guò)瀏覽器指紋技術(shù),可以對(duì)爬蟲(chóng)客戶(hù)端進(jìn)行標(biāo)識(shí),并對(duì)爬蟲(chóng)更換IP的行為進(jìn)行溯源分析,識(shí)別此類(lèi)型爬蟲(chóng)的訪問(wèn)。
第三,可以防護(hù)模擬合法業(yè)務(wù)邏輯的批量信息拖取,對(duì)于黑客在竊取賬號(hào)后,以合法身份登錄系統(tǒng)后進(jìn)行越權(quán)、信息批量拖取等攻擊的防護(hù)能力。對(duì)于登錄過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)安全防護(hù),防止撞庫(kù)、密碼破解、登錄后批量信息拖取的行為,保障系統(tǒng)安全。
第四,利用JS代碼獲取瀏覽器信息的能力,除常規(guī)User-Agent信息外,通過(guò)JS獲取瀏覽器指紋信息、真實(shí)版本、操作系統(tǒng)版本,為安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)支撐。相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)全量保存,為分析業(yè)務(wù)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。
第五,系統(tǒng)具備完善的訪問(wèn)日志記錄,日志包括訪問(wèn)客戶(hù)端信息、查詢(xún)目標(biāo)信息,并提供相應(yīng)的日志分析。訪問(wèn)日志采用全量記錄方式,即記錄異常請(qǐng)求,也記錄正常請(qǐng)求,同時(shí)還可以根據(jù)需求,定制采集需要的參數(shù)、字段,為溯源分析提供數(shù)據(jù)[4]。
系統(tǒng)上線后監(jiān)測(cè)安徽移動(dòng)網(wǎng)格通、行銷(xiāo)和管家、集團(tuán)管家業(yè)務(wù)一個(gè)月(以2024-02-01到2024-03-01數(shù)據(jù)為例)內(nèi)訪問(wèn)量超過(guò)24億次,月均攔截異常請(qǐng)求超過(guò)35萬(wàn)次,其中全網(wǎng)站平均爬蟲(chóng)訪問(wèn)21萬(wàn)次。剔除白名單后,對(duì)其中的8026萬(wàn)次請(qǐng)求進(jìn)行了防護(hù),異常占比達(dá)到 4.4%。對(duì)防護(hù)系統(tǒng)開(kāi)啟攔截模式后,異常請(qǐng)求被阻斷,提升了業(yè)務(wù)可能性和用戶(hù)體驗(yàn)。如表1所示。
安徽移動(dòng)動(dòng)態(tài)應(yīng)用防護(hù)平臺(tái)的建設(shè)為網(wǎng)格通、行銷(xiāo)和管家、集團(tuán)管家業(yè)務(wù)提供了自主可控業(yè)務(wù)安全防護(hù)產(chǎn)品,用于應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)遭受爬蟲(chóng)攻擊的安全風(fēng)險(xiǎn)。任務(wù)包括防爬規(guī)范制定、系統(tǒng)建設(shè)與推廣,建設(shè)內(nèi)容立足于M域業(yè)務(wù)安全,從動(dòng)態(tài)安全模塊建立、反爬蟲(chóng)威脅模型、可編程對(duì)抗響應(yīng)等多個(gè)維度多種手段,提升了業(yè)業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)的自動(dòng)化爬蟲(chóng)防護(hù)能力,為業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)運(yùn)行保駕護(hù)航。
作者單位:肖銘遠(yuǎn) 澳門(mén)科技大學(xué)
王歡 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)安徽有限公司
參考文獻(xiàn)
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