網絡爬蟲安全:90後小夥,用軟件非法搬運他人原創視頻被判刑

央視《今日說法》欄目近日報道了一名程序員開發非法視頻搬運軟件獲利超700多萬,最終獲刑的案例。

國內某知名短視頻平臺報警稱,有人在網絡上售賣一款視頻搬運軟件,使用軟件的人可以繞過平臺的審覈機制,一鍵“搬運”竊取他人作品非法轉載投稿。警方調查發現,在這背後是一條違法犯罪的產業鏈條,犯罪團伙的上游開發製作非法軟件,通過更改短視頻平臺的代碼,逃避平臺監管。

 

 

犯罪嫌疑人 90 後程序員周某交代,這款軟件主要用於非法搬運視頻,支持視頻鏡像,去水印,草稿替換,攝像頭替換等功能,修改後的視頻支持在快手、抖音、嗶哩嗶哩、小紅書、西瓜視頻等主流視頻平臺一鍵發佈,從而協助他人實現賬號“快速漲粉”目的。從 2022 年 5 月到20 23 年 3 月份,周某累計獲利 700 多萬元。目前周某已被判有期徒刑 3 年、緩刑 5 年;而負責軟件銷售的從犯陳某被判有期徒刑 3 年、緩刑 3 年 2 個月。

 


違法視頻搬運軟件是網絡爬蟲

該案件中,非法下載視頻內容的軟件是網絡爬蟲。網絡爬蟲,又被稱爲網頁蜘蛛,網絡機器人,是按照一定的規則,自動地抓取網絡信息和數據的程序或者腳本。

 

 

 

 

2022年11月,頂象防禦雲業務安全情報披露,某社交媒體平臺遭遇持續性的網絡爬蟲盜取。大量用戶信息和原創內容被網絡爬蟲盜取,被黑灰產轉售給競爭對手或直接用於惡意營銷。

數據顯示,2023年全球數據盜取量將達到1900億條,其中超過80%的數據來自網絡爬蟲。網絡爬蟲通常會通過編程的方式自動訪問網站,獲取用戶信息或數據。這類行爲不僅侵犯了用戶的隱私,也給企業造成了巨大的經濟損失。

 


如何發現偷盜視頻的爬蟲?

現在的網絡爬蟲程序具有隨機 IP 地址、匿名代理、身份修改、模仿人類操作行爲等特徵,非常難檢測和阻止,需要在多個維度進行識別與分析。

 

 

一是訪問目標。惡意的網絡爬蟲的目的是獲取網站、App的核心信息,比如用戶數據、商品價格、評論內容等,因此它們通常只會訪問包含這些信息的頁面,而忽略其他無關的頁面。

二是訪問行爲。網絡爬蟲是由程序自動執行的,按照預設的流程和規則進行訪問,因此它們的行爲具有明顯的規律性、節奏性和一致性,與正常用戶的隨機性、靈活性和多樣性有很大差異。

三是訪問設備。惡意的網絡爬蟲的目標是在最短時間內抓取最多信息,因此它們會使用同一設備進行大量的訪問操作,包括瀏覽、查詢、下載等,這會導致該設備的訪問頻率、時長、深度等指標異常。

四是訪問IP地址。惡意的網絡爬蟲爲了避免被網站識別和封禁,會採用各種手段變換IP地址,比如使用雲服務、路由器、代理服務器等。這會導致該IP地址的來源地域、運營商、網絡類型等信息不一致,或者與正常用戶的分佈有明顯偏差。

五是訪問時間段。惡意的網絡爬蟲爲了減少被發現的風險,通常會選擇在網站流量較低、監控較弱的時間段進行批量爬取,比如深夜、凌晨等。這會導致該時間段內的訪問量、帶寬佔用等指標異常。

六是大數據建模挖掘。通過對網站正常用戶和網絡爬蟲的訪問數據進行收集、處理、挖掘和建模,可以構建出專屬於網站自身的爬蟲識別模型,從而提高識別準確率和效率。

 


攔截違法網絡爬蟲

網絡爬蟲的攻擊手段也日益智能化和複雜化,僅僅依靠限制訪問頻率或者前端頁面加密已經難以有效防禦,需要提升人機識別技術,增加異常行爲的識別和攔截能力,以限制網絡爬蟲的訪問,提高惡意盜取的攻擊成本。頂象爲企業提供了全流程的立體防控方案,能夠有效防範網絡爬蟲的惡意盜取行爲。

頂象無感驗證基於AIGC技術,能夠防止AI的暴力破解、自動化攻擊和釣魚攻擊等威脅,有效防止未經授權的訪問、攔截網絡爬蟲盜取。它集成了13種驗證方式和多種防控策略,支持安全用戶無感通過,實時對抗處置能力也縮減至60s內,進一步提高了數字登錄服務體驗的便捷性和效率。

頂象設備指紋通過將多端設備信息的內部打通,對每個設備生成統一且唯一設備指紋。基於設備、環境、行爲的多維度識別策略模型,識別出虛擬機、代理服務器、模擬器等被惡意操控等風險設備,分析設備是否存在多賬號登錄、是否頻繁更換IP地址、頻是否繁更換設備屬性等出現異常或不符合用戶習慣的行爲,快速識別訪問頁面爬蟲是否來自惡意設備。

頂象Dinsight實時風控引擎幫助企業進行風險評估、反欺詐分析和實時監控,提高風控的效率和準確性。Dinsigh的日常風控策略的平均處理速度在100毫秒以內,支持多方數據的配置化接入與沉澱,能夠基於成熟指標、策略、模型的經驗儲備,以及深度學習技術,實現風控自我性能監控與自迭代的機制。

與Dinsight搭配的Xintell智能模型平臺,能夠對已知風險進行安全策略自動優化,基於風控日誌和數據挖掘潛在風險,一鍵配置不同場景支持風控策略。其基於關聯網絡和深度學習技術,將複雜的數據處理、挖掘、機器學習過程標準化,提供從數據處理、特徵衍生、模型構建到最終模型上線的一站式建模服務。從而有效挖掘潛在惡意爬取威脅,進一步提升對惡意盜取行爲的識別度和對惡意網絡爬蟲的攔截效果。


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