分享10篇关于反爬虫的计算机专业论文

今天分享的是关于反爬虫的10篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到反爬虫等主题,本文能够帮助到你

具有反爬虫机制的影评系统的设计与实现

这是一篇关于反爬虫,极端梯度提升算法,微服务,高可用的论文, 主要内容为随着电影业的不断发展,越来越多的电影涌现在人们的面前,人们想甄选出较好的电影,通常是以电影的综合评价作为首要标准,此时全面、客观的评价就显得尤为重要了。最早的电影评价是在传统的纸媒上进行的,通常都是由专业影评人发表影评文章,但这种评价方式手段太单一,而且不能够从多维度对电影进行评价,容易对观影人产生误导作用,所以全民参与影评的需求就显得尤为突出。随着互联网的高速发展,人们可以在网络上对所有的电影进行评价,这种方式的评价维度比较全面,时效性也非常高,评价方式也非常开放,而且使用网络评价的方式也可以允许所有人发表影评,而不局限于之前极少量专业人士的影评。大家通过参考这些影评可以选择自己喜欢的电影,减少筛选电影的成本,能够快速、高效、便捷地选择出自己想看的电影。本文首先阐述了项目的背景以及国内外现状,对整个系统进行功能性和非功能性需求分析。根据需求分析设计系统架构、划分系统功能模块、设计系统数据库,并对系统进行详细设计与实现。作者独立完成了社区、榜单、会员中心、反爬虫功能模块的设计与实现,并参与了其它模块的部分工作。其中反爬虫模块是对已存在的反爬虫技术进行了改进,提高了反爬的精度和速度,进一步保证了系统的安全。反爬模块主要是通过收集系统的请求数据,拆解请求数据为特征,模型评估后选择极端梯度提升算法进行特征转化,使用逻辑回归算法完成爬虫判断,并且根据数据的累积及爬虫技术的升级而不断优化反爬虫模型。本系统采用Zookeeper框架、Thrift框架实现微服务管理,这样能保证系统功能模块独立,降低各模块之间的耦合度,并且能保证系统高可用。同时通过Spark计算定期更新热度榜、口碑榜和人物榜,使用户可以更便捷的看到近期最热门或评价最好的电影,节省用户挑选电影的时间。数据存储使用Mysql数据库、Hive文件系统,缓存使用Redis集群。目前,本文所提及的系统已经开发完毕,并成功上线。影评系统运行状况稳定,满足用户的需求和公司的期望。

航空订票服务器爬虫检测技术研究

这是一篇关于反爬虫,订票系统,可视分析,支持向量机,Redis的论文, 主要内容为网络爬虫是一种自动化浏览网页和抓取网页数据的程序,是多种网络应用的关键技术,如搜索引擎依赖于爬虫获取网页中的信息。但随着网络爬虫技术的发展,一些恶意爬虫对电子商务造成了不可忽视的损失,它们占据网络带宽,触碰用户隐私,窃取商业信息等。在航空订票系统网络爬虫的危害更甚,因此本文设计了一套针对航空查订票系统的反爬虫可视交互系统,协助用户通过分析大规模且动态变化的IP日志数据来检测爬虫。本文系统采用反爬虫模型离线计算,爬虫实时在线检测的运行方式。使用历史日志数据建立反爬虫模型,再利用此模型对实时的访问日志进行分析,判断当前的访问是否为爬虫。同时可以定期进行离线模型的再学习和更新,以适应新型爬虫。本系统利用Redis缓存技术处理航空票务网站等其他电商平台的高并发请求来保证实时爬虫检测响应。本文设计的可视化界面提供了航线图、柱状图、饼图等多种可视化手段,方便用户随时查看历史和实时的查订票状况和爬虫检测效果。同时以IP地址聚合和查询量排序模块协助用户分析和识别动态IP爬虫,以特征筛选、IP历史详情查询等可视化模块支持用户手工筛选训练样本来更新SVM分类模型。本文创新点有:开发了E-build服务器端的通用爬虫检测系统,可替换各航空公司现有的前端反爬虫系统;考虑了爬虫的整体行为,发现了大量的动态IP;提供了可视交互界面以高效的更新分类器,保持检测算法长效性;利用Redis缓存技术实现高并发请求的爬虫实时检测。以某航空公司访问E-Build服务器的日志数据进行的实验结果表明,该系统能够有效地抓取多种爬虫,极大地降低无效查询量,并且能方便地更新分类模型,保持检测算法的长效性。

学术型网站安全运行技术研究

这是一篇关于学术型网站,访问控制,反爬虫,启发式规则,机器学习的论文, 主要内容为随着互联网和计算机技术的不断发展,学术型网站在现代科研中发挥着越来越大的作用,为研究者提供了很多便利。在学术型网站提供服务的同时需要保护网站中的学术资源不被非法获取,保障网站的安全运行。访问控制和反爬虫技术对于保障学术型网站正常安全地向研究者提供服务以及保护学术型网站的内容都很重要。因此,使用这两种技术设计系统保护学术型网站具有重要的现实意义。访问控制系统的主要作用是保护学术型网站中的学术资源和学术数据不被非法获取。该系统是以基于角色的访问控制模型为基础构建的,并向模型中添加了用户组以解决模型批量授权复杂的问题。此外,该系统可以根据访问主体或访问主体所属的用户组被授予的角色来判断是否允许该主体访问其想要访问的目标资源,同时还提供了角色分配规则。反爬虫系统主要是为了防范爬虫对学术型网站带来的危害,避免网站的内容被爬虫窃取以及保障网站的安全的运行。该系统是以启发式规则和机器学习组合的反爬虫方法为基础构建的。该方法结合了启发式规则实时识别爬虫和机器学习识别爬虫精确率高的优点。启发式规则根据主体请求的相关特征来实时识别爬虫。机器学习则是使用网站的访问日志来训练分类器,由分类器来识别启发式规则无法识别的隐藏爬虫。实验部分使用真实的数据集,来评估设计的系统,实验结果证明了访问控制系统的有效性以及反爬虫系统的准确性。此外,反爬虫系统使用的随机森林分类器识别爬虫的精确率达到了90.5%。

航空订票服务器爬虫检测技术研究

学术型网站安全运行技术研究

具有反爬虫机制的生态科考数据系统的设计与实现

这是一篇关于数据共享,反爬虫,浏览器指纹,朴素贝叶斯分类,随机森林的论文, 主要内容为生态数据有利于政府和相关学者揭示和预测生态环境变化,而当地生态部门与生态科考的数据具有数据分散和共享性差的特点,导致搜寻数据的时间成本较高。随着数据不断增多,数据的维护和管理工作也变得困难,部分数据的丢失问题也时常发生。网络爬虫技术不断的发展威胁到系统的稳定性和数据的安全性,它可以低成本且大规模的爬取互联网中的数据,给数据的安全问题带来了不确定性。目前,网络爬虫在互联网中的流量达到了历史最高水平,约占总流量的37.2%。生态科考数据系统因此基于有效机制限制和拦截网络爬虫成为系统需要考虑的重要问题。本文的主要工作有:(1)提出基于微服务架构的生态科考数据系统,通过与当地有关部门合作,收集、管理、共享生态数据,构建以在线共享、离线共享为辅的数据共享服务模式,最大程度的共享数据,使数据的有效价值得以发挥。(2)针对当前传统反爬虫机制易被破解而失效的弊端,研究实现基于浏览器指纹技术的爬虫识别方式,充分检测用户Web浏览器所处的环境变化。(3)模拟爬虫访问生态科考数据系统,收集请求信息和行为信息并抽取爬虫特征,提出和构建基于朴素贝叶斯分类模型的爬虫识别模型。还通过随机森林算法筛选爬虫的重要性特征,提升朴素贝叶斯分类模型识别爬虫的能力。随着系统访问量的不断增多而收集更多的特征数据可对分类模型进行训练优化。(4)由于对爬虫的识别精度并不能达到百分之百的原因,有些爬虫依然未被识别。因此研究和实现了针对汉字和数字的反爬虫处理,避免数据描述信息页面展示的关键信息被爬虫轻易的获得。(5)通过基于浏览器指纹等传统反爬虫机制与基于朴素贝叶斯分类的爬虫识别模型组建混合反爬虫机制应用在生态科考数据系统中,提高了系统应对爬虫和数据的安全性的能力。

基于蚁群算法的分布式爬虫技术研究及应用

这是一篇关于蚁群算法,数据采集,分布式爬虫,反爬虫,数据挖掘的论文, 主要内容为伴随着互联网技术的快速发展以及人们生活水平的不断提升,在线电子商务进入蓬勃发展的阶段,从而促使多种在线购物平台的出现。近年来随着以京东商城和天猫商城为代表的B2C购物模式的迅速发展,与日俱增的业务量和信息量给企业的发展和用户的选择带来了巨大的困扰。如何利用搜索引擎技术获取这些海量的数据?如何从海量消费数据中挖掘客户的真实需求?这些问题成为目前电商领域研究的热点和难点。因此,运用爬虫技术以及数据驱动模式精准挖掘客户的消费偏好,是B2C购物网站达成精准营销目的的重要保障。但随着互联网中信息量日益增多以及网络反爬虫技术革新,传统爬虫技术逐渐难以满足海量数据采集的需求,其局限性日益突出:一是传统爬虫无法完成海量商品数据采集的任务;二是传统爬虫缺乏“启发性”,很难绕过人机交互以及指纹验证等爬虫阻拦;三是传统爬虫采集速度慢,运行时间过长。这些问题严重影响了数据挖掘的研究,这时便产生了基于蚁群算法的分布式爬虫技术,它被作为解决传统爬虫缺乏“启发性”的一种潜在方案而投入研究使用。本文围绕电商平台网站,对数据采集和网络反爬虫进行了研究和探索。首先,介绍搜索引擎的基础理论、网络爬虫基本原理、蚁群算法理论、分布式爬虫技术、反爬虫技术和验证码识别技术,引出分布式爬虫模型;随后,对分布式爬虫模型中的Scrapy-Redis模型进行了研究;接着,对蚁群算法模型以及验证码识别模型进行了着重研究,提出了基于蚁群算法的分布式爬虫,并对蚁群算法指导分布式爬虫的相关理论进行了深入分析,从爬虫运行日志信息中挖掘出电商平台反爬虫的回调地址与特征,并将这些重要信息加以利用从而能“启发性”的指导传统爬虫;最后,利用Python实现基于蚁群算法的分布式爬虫采集系统,完成对电商数据的挖掘。通过对基于蚁群算法的分布式爬虫和传统爬虫两者不同点的研究,发现目前传统爬虫对电商网站中信息资源的整体分布是未知的,不能很好地预测爬行方向和解决爬虫陷阱。通过研究数据得出结论证明,基于蚁群算法的分布式爬虫技术能够更好地指导传统爬虫。

航空订票服务器爬虫检测技术研究

基于Spark Streaming的反爬虫系统的设计与实现

这是一篇关于爬虫,反爬虫,大数据,互联网应用的论文, 主要内容为随着网络在当今社会地快速发展,互联网应用与大数据技术已经成为人们越来越重视的技术手段,各式各样数据的重要性也日益凸显。网络爬虫作为获取互联网数据的工具也随之愈发重要。随着爬虫技术越来越普及,恶意的或设计实现较差的爬虫,在爬取隐私信息、网站抢票和网络购物秒杀等情况下,会产生占用服务器资源、泄露隐私数据等负面问题。基于这种情况,反爬虫技术逐渐成为各个公司的研究目标,以发挥保护数据、保障系统稳定性、保持竞争优势的作用。针对爬虫对网站所造成的影响,同时为了能够带给用户更好的产品体验,限制恶意爬虫地访问,需要开发反爬虫系统。在实际应用中,爬虫的伪装技术越来越复杂,导致反爬虫技术越来越困难。本文通过研究反爬虫规则,在使用Spark Streaming技术的基础上设计和开发了反爬虫系统。具体内容如下:(1)反爬虫系统采用Spark Streaming技术与Lua+Nginx+Kafka架构。通过对系统的访问流量实时地进行采集、处理和计算,并进行数据清洗与脱敏将流量信息简化,使用My Sql数据库进行数据存放、Redis存储缓存。实时数据处理为识别爬虫提供了数据支撑。(2)通过学习和总结目前流行的反爬虫方法,根据爬虫IP(Internet Protocol)的访问规律设计出反爬虫规则:单次访问请求中User-Agent是否出现非浏览器字样;访问IP地址设置阈值检测;访问IP地址在特定分钟内对于关键页面的总访问量;访问IP地址在特定分钟内访问关键页面的Cookie数。通过使用对应的反爬虫规则,在任务实时监控将恶意爬虫放入黑名单,有效地限制了恶意爬虫,提高了反爬虫的精度和速度,进一步保证了系统的安全。(3)设计实时监控大盘,通过Spark Streaming实时处理技术来计算和分析反爬虫结果,以图表的形式对数据采集的流量情况、爬虫活跃时间段、爬取频率与系统功能运行情况进行展示。有利于用户从中发现爬虫的规律。本文首先阐述了反爬虫系统研究背景以及国内相关研究现状,通过学习相关理论与关键技术对整个反爬虫系统进行需求分析,根据需求分析设计反爬虫系统框架和系统数据库,将反爬虫系统划分为数据采集模块、数据处理和实时计算模块、数据可视化模块,并对反爬虫系统进行详细设计与实现,最后进行反爬虫系统测试环境搭建和测试。