本發明涉及計算機領域，具體為一種多維度混合反爬蟲方法、系統、介質和設備。
背景技術：
1、爬蟲技術能夠自動抓取網頁的數據，在一些含有敏感信息的網頁中，數據一旦被爬蟲抓取后將會泄露用戶的隱私。現有的網頁反爬蟲技術對爬蟲行為的檢測度不高。
2、鑒于此，有必要提供一種多維度混合反爬蟲方法、系統、介質和設備。
技術實現思路
1、本發明提供的一種多維度混合反爬蟲方法、系統、介質和設備，有效的解決了現有網頁反爬蟲技術不高的問題。
2、本發明所采用的技術方案是：
3、一種多維度混合反爬蟲方法，包括以下步驟：
4、s1、收集用戶訪問日志，提取多維特征，包括請求次數、唯一路徑數、請求時間分布、用戶代理類型、地理位置和設備信息；
5、s2、對提取的特征進行標準化處理，輸入到混合檢測模型中，所述混合檢測模型包括孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法；
6、s3、根據混合檢測模型的輸出結果，計算每個訪問行為的異常分數；
7、s4、當異常分數超過預設閾值時，判定為爬蟲行為，并觸發反制措施，包括返回虛假數據、限制訪問頻率或封禁ip；
8、s5、實時更新混合檢測模型，動態調整異常分數閾值，以適應新的爬蟲行為模式。
9、進一步的是：所述多維特征還包括請求間隔的方差和請求路徑的訪問順序。
10、進一步的是：所述混合檢測模型通過加權投票方式結合孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法的輸出結果。
11、進一步的是：所述反制措施還包括設置蜜罐頁面，誘捕爬蟲并記錄其行為。
12、進一步的是：所述方法還包括對敏感信息進行加密存儲和傳輸，并在數據發布時加入差分隱私噪聲。
13、進一步的是：所述混合檢測模型還包括深度學習模型，所述深度學習模型通過以下步驟訓練和優化：使用歷史訪問日志數據構建訓練集，標注正常用戶和爬蟲行為；將多維特征輸入到長短期記憶網絡(lstm)中，訓練模型以捕捉時間序列中的異常模式；將lstm模型的輸出與孤立森林算法、局部離群因子算法的結果進行加權融合，生成最終的異常分數；通過在線學習機制，實時更新深度學習模型的參數，以適應新的爬蟲行為模式。
14、進一步的是：所述多維特征還包括用戶行為模式特征，所述行為模式特征通過以下步驟提取：分析用戶訪問的時間序列數據，計算請求的時間間隔分布；提取用戶訪問路徑的順序模式，識別是否存在固定路徑訪問行為；結合用戶的地理位置和設備信息，判斷是否存在異常訪問行為；將行為模式特征與請求次數、唯一路徑數特征結合，輸入混合檢測模型進行異常檢測。
15、一種多維度混合反爬蟲系統，
16、日志收集模塊，用于收集用戶訪問日志；
17、特征提取模塊，用于從訪問日志中提取多維特征；
18、混合檢測模塊，用于根據多維特征計算異常分數；
19、反制模塊，用于在檢測到爬蟲行為時觸發反制措施；
20、模型更新模塊，用于實時更新混合檢測模型和動態調整異常分數閾值。
21、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理執行時實現所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
22、一種計算機設備，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中所述處理器、所述通信接口和所述存儲器通過所述通信總線完成相互間的通信：其中：
23、所述存儲器，用于存放計算機程序；
24、所述處理器，用于通過運行所述存儲器上所存放的程序來執行所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
25、發明的有益效果：
26、1、將多維特征以及混合模型進行集成，能夠更加全面的描述用戶行位，顯著提高爬蟲檢測的準確性。結合孤立森林、局部離群因子和一類支持向量機等多種算法，避免單一算法的局限性，提升模型的適應性和穩定性；通過實時更新模型和動態調整異常分數閾值，能夠快速適應新的爬蟲行為模式，減少誤報和漏報。在檢測到爬蟲行為后，自動觸發反制措施(如返回虛假數據、限制訪問頻率等)，有效阻止爬蟲進一步抓取數據。
27、2、通過設置蜜罐頁面，利用蜜罐頁面能夠設置虛假的敏感信息頁面，利用爬蟲對敏感信息的抓取實現對爬蟲的誘捕，為后續分析和模型優化提供支持。
28、3、通過深度學習，能夠實現自動的對逐漸改進的爬蟲行為模式進行自適應，提高檢測能力。
29、4、將深度學習模型的輸出與其他算法的結果進行加權融合，進一步提升檢測精度。
1.一種多維度混合反爬蟲方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述多維特征還包括請求間隔的方差和請求路徑的訪問順序。
3.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述混合檢測模型通過加權投票方式結合孤立森林算法、局部離群因子算法和一類支持向量機算法的輸出結果。
4.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述反制措施還包括設置蜜罐頁面，誘捕爬蟲并記錄其行為。
5.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述方法還包括對敏感信息進行加密存儲和傳輸，并在數據發布時加入差分隱私噪聲。
6.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述混合檢測模型還包括深度學習模型，所述深度學習模型通過以下步驟訓練和優化：使用歷史訪問日志數據構建訓練集，標注正常用戶和爬蟲行為；將多維特征輸入到長短期記憶網絡(lstm)中，訓練模型以捕捉時間序列中的異常模式；將lstm模型的輸出與孤立森林算法、局部離群因子算法的結果進行加權融合，生成最終的異常分數；通過在線學習機制，實時更新深度學習模型的參數，以適應新的爬蟲行為模式。
7.根據權利要求1所述的多維度混合反爬蟲方法，其特征在于：所述多維特征還包括用戶行為模式特征，所述行為模式特征通過以下步驟提取：分析用戶訪問的時間序列數據，計算請求的時間間隔分布；提取用戶訪問路徑的順序模式，識別是否存在固定路徑訪問行為；結合用戶的地理位置和設備信息，判斷是否存在異常訪問行為；將行為模式特征與請求次數、唯一路徑數特征結合，輸入混合檢測模型進行異常檢測。
8.一種多維度混合反爬蟲系統，其特征在于：
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理執行時實現權利要求1～7任意一項所述的多維度混合反爬蟲方法的步驟。
10.一種計算機設備，其特征在于：包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中所述處理器、所述通信接口和所述存儲器通過所述通信總線完成相互間的通信：其中：