44、网络爬虫行为特征与企业模型集成解析

网络爬虫行为特征与企业模型集成解析

1. 网络爬虫行为特征分析

在网络环境中，通过对网络服务器访问日志的分析，能够深入了解网络爬虫的行为特征。为了研究爬虫的周期性行为，我们采用了一种特殊的方法。对于选定的时间粒度，将至少有一次访问的时间间隔赋值为 1，而零访问的时间间隔赋值为 0，这样就生成了一个代表爬虫时间活动的开关信号。这个信号会作为输入传递给快速傅里叶变换（FFT）函数。通过 FFT 得到的图表可以揭示多个爬虫 IP 地址的周期性行为，在某些情况下，这种周期性现象相当明显。

下面是一个简单的示例说明，假设我们有两个不同搜索引擎的爬虫 IP 地址，分别是 Altavista 的一个 IP 访问 CSE - TOR，以及 Google 的一个 IP 访问 CS - UCY。通过绘制功率谱密度函数相对于活动的逆频率（时间）的图表，我们可以观察到周期性行为。在图 5 的左图中，大约 8400 秒处的峰值对应着一种周期性行为；而在右图中，主导周期约为 2.5 × 10⁶ 秒。

通过对爬虫流量和爬行特征的分析，我们得到了以下几个重要的结论：
|特征|详情|
| ---- | ---- |
|GET 请求比例|爬虫引发的 HTTP 消息中，GET 请求的比例远高于普通 Web 客户端。实现缓存并使用条件 GET 请求的爬虫，接收 304 回复的比例显著高于普通 Web 客户端。因此，在爬虫端进行缓存可以显著减少网络上由爬虫引发的流量。|
|错误回复比例|爬虫请求导致携带错误代码（4xx 编号）的 HTTP 回复比例高于普通 Web 客户端。这表明在爬虫设计方面还有改进的空间，例如避免跟随破损或错误的链接。|
|资源偏好|正如预期的那样，爬