一、引言

电商大促活动，如“双 11”“618”等，已成为消费者购物狂欢和电商企业提升业绩的重要节点。在这些时期，电商网站的访问量会急剧增加，可能达到平时的数十倍甚至上百倍。然而，高流量的背后也隐藏着诸多安全隐患。一方面，不法分子会利用 DDoS 攻击手段，向电商网站发送海量恶意流量，试图使网站瘫痪，从而影响正常交易，给企业带来巨大损失；另一方面，恶意爬虫也会趁机而入，大量抓取网站数据，不仅消耗服务器资源，还可能泄露商业机密。因此，在电商大促期间，实施有效的 DDoS 高防策略，尤其是做好爬虫识别与流量削峰工作，对于保障电商系统的稳定运行至关重要。

二、电商大促期间 DDoS 高防面临的挑战

2.1 攻击流量规模巨大

电商大促期间，正常的用户访问流量已经非常大，而 DDoS 攻击者会在此基础上进一步加大攻击力度，发动大规模的流量攻击。这些攻击流量可能来自全球各地的僵尸网络，数量庞大且持续时间长，给 DDoS 高防系统带来了巨大的处理压力。传统的防护设备可能无法在短时间内处理如此海量的流量，导致防护效果下降，甚至出现系统崩溃的情况。

2.2 攻击手段复杂多样

随着技术的不断发展，DDoS 攻击手段日益复杂多样。除了常见的 SYN Flood、UDP Flood 等攻击方式外，还出现了应用层攻击、慢速攻击等新型攻击手段。这些攻击方式更加隐蔽，难以被传统防护设备识别和防御。例如，应用层攻击会模拟正常用户的请求，对电商网站的应用程序进行攻击，消耗服务器的 CPU、内存等资源，而传统的基于网络层的防护设备往往无法有效应对这种攻击。

2.3 爬虫与正常流量混合

在电商大促期间，除了正常的用户访问和 DDoS 攻击流量外，还存在大量的爬虫流量。这些爬虫既有搜索引擎的友好爬虫，也有恶意爬虫。恶意爬虫会伪装成正常用户，与正常流量混合在一起，难以区分。它们可能会频繁抓取商品信息、价格数据等，给服务器带来巨大的负担，影响正常用户的访问体验。同时，恶意爬虫还可能被攻击者利用，作为 DDoS 攻击的一部分，进一步加剧对电商网站的威胁。

三、DDoS 高防中的爬虫识别技术

3.1 基于行为特征的识别

正常用户和爬虫在访问电商网站时具有不同的行为特征。正常用户通常会按照一定的逻辑浏览商品页面，进行搜索、比较、加入购物车等操作，访问频率相对较为均匀，且会在页面上停留一定的时间。而爬虫则往往具有固定的访问模式，例如按照固定的间隔时间发送请求，快速遍历网站的所有页面，对页面的停留时间极短。通过分析用户的访问行为特征，如访问频率、访问路径、停留时间等，可以建立行为模型，对爬虫进行识别。例如，如果某个 IP 地址在短时间内发送了大量请求，且访问的页面没有明显的逻辑关联，那么该 IP 地址很可能来自爬虫。

3.2 基于请求特征的识别

爬虫的请求与正常用户的请求在格式、参数等方面可能存在差异。正常用户的请求通常会包含完整的用户代理信息、合理的请求参数等，而恶意爬虫可能会修改或伪造这些信息。例如，一些爬虫会使用通用的用户代理字符串，或者省略某些必要的请求参数。通过对请求头、请求参数等进行分析，可以检测出异常的请求特征，从而识别出爬虫。此外，还可以对请求的频率和规律进行分析，如果某个 IP 地址的请求频率过高且具有明显的规律性，也可能是爬虫的表现。

3.3 基于机器学习的识别

机器学习算法可以自动从大量的数据中学习正常用户和爬虫的特征模式，从而实现对爬虫的准确识别。通过收集正常用户和已知爬虫的访问数据，构建训练数据集，并选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对数据进行训练。训练好的模型可以对新的访问请求进行分类，判断其是来自正常用户还是爬虫。机器学习算法具有自适应和自我优化的能力，能够随着数据的积累和攻击手段的变化不断调整模型参数，提高爬虫识别的准确率和效率。

四、DDoS 高防中的流量削峰技术

4.1 流量清洗

流量清洗是 DDoS 高防中常用的流量削峰技术之一。它通过在网络边界部署流量清洗设备，对进入电商网站的流量进行实时监测和分析。当检测到异常流量（如 DDoS 攻击流量或恶意爬虫流量）时，流量清洗设备会将异常流量引导至专门的清洗中心进行处理。清洗中心会对流量进行深度检测和过滤，去除恶意流量，只将合法流量转发到电商网站的服务器。流量清洗可以有效减轻服务器的负担，保障正常用户的访问，同时降低 DDoS 攻击对网站的影响。

4.2 负载均衡

负载均衡技术可以将大量的用户请求均匀分配到多个服务器上，避免单个服务器因负载过高而出现性能瓶颈。在电商大促期间，通过部署负载均衡设备，根据服务器的性能、负载情况等因素，动态地将请求分配到不同的服务器上。当某台服务器出现故障或负载过大时，负载均衡设备可以自动将请求转发到其他正常的服务器上，确保系统的整体可用性。负载均衡技术不仅可以提高系统的处理能力，还可以在一定程度上缓解 DDoS 攻击带来的压力，实现流量的削峰。

4.3 缓存技术

缓存技术可以将电商网站的一些静态资源，如商品图片、CSS 文件、JavaScript 文件等，存储在缓存服务器中。当用户访问网站时，首先会从缓存服务器中获取这些静态资源，只有当缓存中没有所需资源时，才会向源服务器发送请求。这样可以减少对源服务器的请求次数，降低服务器的负载。在电商大促期间，合理使用缓存技术可以显著提高网站的响应速度，减轻服务器的压力，实现流量的削峰。例如，对于一些热门商品的图片，可以提前将其缓存到多个缓存服务器上，当大量用户访问这些商品页面时，可以直接从缓存服务器中获取图片，避免了源服务器的频繁访问。

4.4 限流策略

限流策略是通过对用户请求的数量进行限制，防止系统因过多的请求而崩溃。在电商大促期间，可以根据服务器的处理能力和业务需求，设置合理的请求阈值。当用户请求超过阈值时，系统可以采取不同的限流措施，如返回错误提示、排队等待、丢弃部分请求等。限流策略可以有效控制进入系统的流量，避免系统因过载而出现故障，保障核心业务的正常运行。例如，对于一些非关键的业务接口，可以设置较低的请求阈值，优先保障关键业务（如订单提交、支付等）的流畅运行。

五、爬虫识别与流量削峰技术的协同应用

在电商大促期间，爬虫识别与流量削峰技术需要协同应用，才能实现 DDoS 高防的最佳效果。首先，通过爬虫识别技术准确识别出恶意爬虫流量，将其与正常用户流量和 DDoS 攻击流量进行区分。然后，针对不同类型的流量采取相应的处理措施。对于恶意爬虫流量，可以采用限流、封禁 IP 等方式进行遏制；对于 DDoS 攻击流量，则通过流量清洗技术进行过滤和清除；对于正常用户流量，利用负载均衡、缓存技术和合理的限流策略进行优化和疏导，确保用户能够顺利访问电商网站，完成购物操作。

例如，当流量清洗设备检测到大量的异常流量时，先通过爬虫识别技术判断这些流量中是否包含恶意爬虫。如果存在恶意爬虫，将其 IP 地址加入黑名单，限制其访问；同时，对剩余的流量进行进一步分析，确定是否为 DDoS 攻击流量。如果是 DDoS 攻击流量，将其引导至清洗中心进行清洗；对于清洗后的合法流量和正常用户流量，通过负载均衡设备分配到多个服务器上，并利用缓存技术提高资源的获取速度，确保系统的高效运行。

六、实践案例分析

6.1 案例背景

某知名电商平台在“双 11”大促期间，遭遇了大规模的 DDoS 攻击和恶意爬虫的干扰。攻击流量峰值达到了数百 Gbps，同时有大量的恶意爬虫频繁抓取商品信息，导致网站响应缓慢，部分页面无法正常访问，严重影响了用户的购物体验和平台的销售业绩。

6.2 解决方案实施

该电商平台采用了综合的 DDoS 高防策略，将爬虫识别与流量削峰技术相结合。在爬虫识别方面，利用基于行为特征、请求特征和机器学习的多种识别方法，构建了多层次的爬虫识别体系。通过对用户访问行为的实时监测和分析，能够准确识别出恶意爬虫，并及时采取封禁 IP 等措施进行遏制。在流量削峰方面，部署了流量清洗设备、负载均衡设备和缓存服务器。流量清洗设备对进入平台的流量进行实时清洗，去除 DDoS 攻击流量；负载均衡设备将合法流量均匀分配到多个服务器上，提高系统的处理能力；缓存服务器缓存了大量的静态资源，减少了对源服务器的请求次数。同时，还制定了合理的限流策略，根据服务器的负载情况动态调整请求阈值，保障核心业务的正常运行。

6.3 实施效果

经过上述措施的实施，该电商平台在“双 11”大促期间成功抵御了 DDoS 攻击，有效识别和遏制了恶意爬虫。网站的响应速度明显提升，用户能够顺利完成购物操作，平台的销售业绩也得到了保障。同时，系统的稳定性和可靠性得到了显著提高，为后续的大促活动积累了宝贵的经验。

七、结论

电商大促期间是电商企业提升业绩的关键时期，但也是 DDoS 攻击和恶意爬虫活动的高发期。DDoS 高防中的爬虫识别与流量削峰技术对于保障电商系统的稳定运行至关重要。通过采用基于行为特征、请求特征和机器学习的爬虫识别方法，以及流量清洗、负载均衡、缓存技术和限流策略等流量削峰技术，并实现两者的协同应用，电商企业可以有效应对 DDoS 攻击和恶意爬虫的威胁，确保在大促期间为用户提供稳定、流畅的购物体验，实现业务的持续增长。未来，随着技术的不断发展，电商企业还需要不断优化和完善 DDoS 高防策略，以应对日益复杂的安全挑战。