探讨利用装置纹识别技术构建网络的自动防御机制

自从2010年开始，世界范围内的网络技术实现了飞跃性的进步，尤其是随着移动互联网快速发展，在给用户带来了随时随地享受金融服务便利的同时，也给一些不法分子有了可乘之机，随着“黑灰产”产业链的发展和成熟，网络黑灰产已不再局限于半公开化的纯攻击模式，而是悄然转化为敛财工具和商业竞争的不良手段，利用网络机器人（网络程序或者自动化工具）进行网络数据爬取，成为了比较普遍的手段。更有甚者，利用网络机器人进行撞库、刷单、恶意注册等行为也逐步盛行。

随着业务规模迅猛发展，同时也伴随着金融与科技的深度融合，使得银行各类互联网应用也持续增长。在提升效率、为客户带来便利的同时，也不断考验银行的安全防御体系。从最初传统的安全防范领域发展到互联网业务层人工智能算法的安全防范也在不断更迭演进。

网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本。随着互联网的快速发展，网络机器人也越来越普遍。50%的网络流量来自网络机器人，遍布各类网站，如票务类、电商类、招聘类、金融类、政府类、社交类等。

网络机器人带来种种负面影响：网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本。随着互联网的快速发展，网络机器人也越来越普遍。50%的网络流量来自网络机器人，遍布各类网站，如票务类、电商类、招聘类、金融类、政府类、社交类等。

应对网络机器人，必须了解网络机器人。根据网络机器人的原理，可以分为普通网络机器人和智能网络机器人。普通网络机器人通过模拟网络请求直接获取网页资源，智能网络机器人通过浏览器方式获取网站资源。智能网络机器人更加类似正常人的访问行为，识别防范难度更高。同时，智能网络机器人具有自我学习能力，可以根据用户需求进行自我调整，不断优化自身的性能。因此，智能网络机器人的应用前景广阔。

（编辑：银川站长网）

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