我需要在我的网站上检测信息的抓取.我尝试了基于行为模式的检测,虽然相对计算量很大,但似乎很有希望.
基础是收集某个客户端的请求时间戳,并将它们的行为模式与常见模式或预先计算的模式进行比较.
更准确地说,我将请求之间的时间间隔收集到数组中,按时间函数索引：
i = (integer) ln(interval + 1) / ln(N + 1) * N + 1 Y[i]++ X[i]++ for current client
其中N是时间(计数)限制,丢弃大于N的间隔.最初X和Y用1填充.
然后,在我在X和Y中得到足够数量之后,是时候做出决定了.标准是参数C：
C = sqrt(summ((X[i]/norm(X) - Y[i]/norm(Y))^2)/k)
其中X是某些客户数据,Y是公共数据,norm()是校准函数,k是归一化系数,取决于规范类型().有3种类型：
> norm(X)= summ(X)/ count(X),k = 2
> norm(X)= sqrt(summ(X [i] ^ 2),k = 2
> norm(X)= max(X [i]),k是非空元素X的平方根
C在范围(0..1)内,0表示没有行为偏差,1表示最大偏差.
类型1的校准最适合重复请求,类型2用于重复请求,间隔很少,类型3用于非常量请求间隔.
你怎么看？如果您对您的服务进行尝试,我将不胜感激.
