IPIPGO Dynamischer IP-Proxy Werkzeug zur Erkennung von dynamischen Proxy-IPs, Szenarien zur Verwendung von dynamischen Proxys

Werkzeug zur Erkennung von dynamischen Proxy-IPs, Szenarien zur Verwendung von dynamischen Proxys

Niederfrequenz-Crawler-Schutz mit Dynamic Proxy Seconds IP Als Netzwerksicherheitsingenieur habe ich oft mit einer Vielzahl von Netzwerkangriffen und Crawling-Verhaltensweisen zu tun. Darunter auch dynamische ...

Werkzeug zur Erkennung von dynamischen Proxy-IPs, Szenarien zur Verwendung von dynamischen Proxys

Niederfrequenz-Crawler-Schutz mit dynamischem Proxy Second IP Dialing
Als Netzwerksicherheitsingenieur habe ich oft mit einer Vielzahl von Netzwerkangriffen und Crawling-Verhalten zu tun. Eine der Herausforderungen, mit denen wir häufig konfrontiert werden, sind Crawler mit niedriger Frequenz und dynamischen Proxys, die IPs im Sekundentakt anwählen. In diesem Beitrag werde ich einige Erfahrungen und Tipps zur Verhinderung solcher Angriffe weitergeben.

Gefahren durch niederfrequentes Krabbelgetier
Zunächst sollten wir uns über die Gefahren von Low-Frequency-Crawlern im Klaren sein. Low-Frequency-Crawler verwenden in der Regel dynamische Proxys und Second-Dial-IPs, um menschliches Verhalten zu imitieren und so die Anti-Crawler-Strategie einer Website zu umgehen. Sie besuchen Websites in der Regel nicht häufig, sondern crawlen mit einer geringeren Frequenz, um von der Website nicht erkannt zu werden. Diese Art von Crawler-Verhalten führt zwar nicht zu einer massiven Überlastung des Netzes und zu Datenverlusten, stellt aber eine gewisse Gefahr für den normalen Betrieb der Website und die Datensicherheit dar.

Analyse der Verhaltensmuster von Crawlern mit niedrigen Frequenzen
Um niedrigfrequente Crawler wirksam zu verhindern, müssen wir zunächst ihre Verhaltensmuster eingehend analysieren. Wir können Website-Zugriffsprotokolle und Verkehrsdaten überwachen, um die Häufigkeit der IP-Zugriffe und die Zugriffszeitintervalle zu analysieren. Darüber hinaus können wir auch einige Tools zur Analyse des Netzwerkverkehrs, wie z. B. Wireshark, verwenden, um die Netzwerkanforderungspakete von Crawlern mit geringer Zugriffsfrequenz zu erfassen und zu analysieren. Durch diese Analysen können wir die Verhaltensmuster von Crawlern mit geringer Zugriffshäufigkeit besser verstehen, um gezielte Präventionsstrategien zu entwickeln.

Verwendung der Technologie zur Identifizierung des dynamischen IP-Proxys
Für die Merkmale von Crawlern, die nur selten dynamische Proxys und Second-Dial-IPs verwenden, können wir einige Techniken zur Identifizierung von IP-Proxys einsetzen, um sie zu verhindern. Eine gängige Methode ist die Verwendung des Mechanismus der schwarzen und weißen IP-Liste, d. h. das Hinzufügen bekannter dynamischer Proxys und Second-Dial-IP-Adressen zur schwarzen Liste und das Verweigern ihrer Zugriffsanfragen. Gleichzeitig können wir auch einen eigenen IP-Proxy-Pool einrichten, regelmäßig hochwertige Proxy-IP-Adressen aktualisieren und Programme zur automatischen Erkennung und Filterung bösartiger dynamischer Proxys und Second-Dial-IPs einsetzen.

Beispiel-Code:

import requestsdef check_proxy(proxy).
url = 'http://www.example.com' # Wechsel zu einer bestimmten Website-Adresse
headers = {
User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, wie Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
}
try.
response = requests.get(url, headers=headers, proxies={'http': proxy, 'https': proxy}, timeout=3)
if response.status_code == 200: if response.status_code == 200: if response.status_code == 200
return True
return True: if response.status_code == 200: return True
return False
except: return False
return False

def get_valid_proxy():
proxy_pool = ['http://1.1.1.1:8888', 'http://2.2.2.2:8888', 'http://3.3.3.3:8888'] # Wechseln Sie zu Ihrem eigenen Pool von Proxy-IP-Adressen.
valid_proxy_pool = []
for proxy in proxy_pool.
if check_proxy(proxy).
valid_proxy_pool.append(proxy)
sonst: valid_proxy_pool.append(proxy)
valid_proxy_pool.append(proxy else)
return valid_proxy_pool

Begrenzen Sie die Häufigkeit der Besuche von Crawlern mit niedriger Frequenz
Neben der Identifizierung und Sperrung bösartiger IP-Adressen können wir auch Vorkehrungen treffen, indem wir die Zugriffshäufigkeit von Crawlern mit niedriger Zugriffshäufigkeit begrenzen. Wir können auf der Grundlage der statistischen Zugriffsdaten einen angemessenen Schwellenwert für die Zugriffshäufigkeit festlegen und die Zugriffshäufigkeit in den Backend-Verfahren der Website beschränken. Wenn wir feststellen, dass die Zugriffshäufigkeit einer IP-Adresse den voreingestellten Schwellenwert überschreitet, können wir die IP-Adresse vorübergehend sperren, um zu verhindern, dass sie übermäßigen Zugriffsdruck auf die Website ausübt.

Beispiel-Code:

from flask import Flask
from flask_limiter importieren Begrenzer
from flask_limiter.util import get_remote_address

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(app, key_func=get_remote_address)

@app.route('/api')
@limiter.limit('10 pro Minute')
def api(): return 'Hallo, Welt!
return 'Hallo, Welt!

Schlussbemerkungen
Im Bereich der Netzsicherheit ist die Verhinderung von Crawler-Angriffen mit geringer Häufigkeit eine komplexe und wichtige Aufgabe. Durch die Analyse der Verhaltensmuster von Niedrigfrequenz-Crawlern, den Einsatz von IP-Proxy-Identifizierungstechniken und die Einschränkung der Zugriffshäufigkeit können wir die Sicherheit und Stabilität von Websites wirksam schützen. Um echte Netzsicherheit zu erreichen, müssen wir natürlich auch ständig die neuesten Angriffsmethoden und Präventionstechniken erlernen und studieren, um mit den sich ständig ändernden Bedrohungen der Netzsicherheit fertig zu werden. Möge es uns gelingen, gemeinsam eine sicherere Netzumgebung zu schaffen!

Dieser Artikel wurde ursprünglich von ipipgo veröffentlicht oder zusammengestellt.https://www.ipipgo.com/de/ipdaili/7034.html
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作者: ipipgo

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