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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利一种反爬虫方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119382999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411623881.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种反爬虫方法、装置、设备及介质是由杨世豪;丁兵;弓恒勃;张军设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种反爬虫方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种反爬虫方法、装置、设备及介质，涉及网络安全技术领域，包括：对待监测客户端进行实时监测，以获取实时用户访问数据以及实时用户行为监测数据，并基于所述实时用户访问数据以及所述实时用户行为监测数据提取用户行为特征数据；将所述用户行为特征数据输入至预设的目标反爬虫模型，并根据预设判定规则以及所述目标反爬虫模型的输出结果对所述用户行为特征数据进行对比，然后基于得到的对比结果确定与所述对比结果相应的目标响应措施；执行所述目标响应措施以进行反爬虫处理，并将处理结果保存至本地数据库。由此，可以实现智能识别恶意爬虫并进行自动化执行相应的反爬虫措施。

本发明授权一种反爬虫方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种反爬虫方法，其特征在于，应用于反爬虫系统，包括： 对待监测客户端进行实时监测，以获取实时用户访问数据以及实时用户行为监测数据，并基于所述实时用户访问数据以及所述实时用户行为监测数据提取用户行为特征数据； 将所述用户行为特征数据输入至预设的目标反爬虫模型，并根据预设判定规则以及所述目标反爬虫模型的输出结果对所述用户行为特征数据进行对比，然后基于得到的对比结果确定与所述对比结果相应的目标响应措施； 执行所述目标响应措施以进行反爬虫处理，并将处理结果保存至本地数据库； 其中，所述对待监测客户端进行实时监测，以获取实时用户访问数据以及实时用户行为监测数据之前，还包括： 从所述待监测客户端中收集用户访问数据，并对用户行为进行监测以获取用户行为监测数据； 从所述用户访问数据中提取第一行为特征数据，并利用所述用户行为监测数据构建第二行为特征数据； 对所述第一行为特征数据以及所述第二行为特征数据进行预处理，以基于预处理后得到的目标特征数据构建目标特征集； 基于所述目标特征集对原始模型进行训练以将得到的训练后模型作为预设的目标反爬虫模型； 其中，所述对所述第一行为特征数据以及所述第二行为特征数据进行预处理，包括： 剔除所述第一行为特征数据以及所述第二行为特征数据中的重复数据、缺失数据以及异常数据，以得到剔除后特征数据； 对所述剔除后特征数据中的分类特征进行独热编码，并对数值特征进行归一化或标准化处理，以得到目标特征数据； 其中，所述执行所述目标响应措施以进行反爬虫处理，并将处理结果保存至本地数据库之后，还包括： 基于预设更新频率通过新增特征数据对所述目标特征集进行更新，以得到更新后特征集；其中所述新增特征数据为通过对新增的用户行为监测数据进行特征提取得到的行为特征数据； 通过所述更新后特征集对所述目标反爬虫模型进行性能影响评估，以根据评估结果确定所述更新后特征集中是否存在待优化特征数据；所述性能影响评估为通过所述目标特征集中的特征数据对所述目标反爬虫模型进行性能影响测试的评估； 若所述更新后特征集中存在待优化特征数据，则将所述待优化特征数据从所述更新后特征集中移除，以得到目标更新后特征集； 通过所述目标更新后特征集对所述目标反爬虫模型进行更新训练，以将得到的训练后反爬虫模型作为当前的目标反爬虫模型； 其中，所述反爬虫方法，还包括： 对本地数据库中保存的历史处理结果进行分析，以得到恶意爬虫的恶意行为趋势特征，并确定是否存在新增恶意爬虫攻击模式； 若存在所述新增恶意爬虫攻击模式，则基于所述恶意行为趋势特征以及所述新增恶意爬虫攻击模式对所述预设判定规则以及所述本地数据库中当前保存的响应措施进行更新； 若不存在所述新增恶意爬虫攻击模式，则基于所述恶意行为趋势特征对所述预设判定规则以及所述本地数据库中当前保存的响应措施进行更新。

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