最近一兩年，全世界科技圈最火的話題就是AI大模型了。各種文生文、文生圖乃至文生視頻大模型橫空出世，頃刻間滿足了人類對未來世界的暢想，誕生了無數商機與可能性。各家人工智能公司都摩拳擦掌，傾盡全力打造自己的大模型，希望能在這場全新的科技拉力賽中占據領先位置。

但，繁榮和進步的背后，也隱藏著巨大的數據安全危機。

眾所周知，海量的數據是訓練大模型的必備材料。就像想發動一輛車需要汽油一樣，想把大模型訓練好，就需要大量優質的數據來做“汽油”。比如，OpenAI在訓練GPT-4時使用了大約13萬億個token，按照Epoch的研究員Pablo Villalobos預測，GPT-5大約需要60到100萬億個token才能實現預期中的效果增長。而這些token，正來自于海量的數據。

而規模如此龐大的數據又從何而來呢？當然是來自于互聯網啦。

在過去一兩年的時間內，網絡上的爬蟲數量成倍增長、數不勝數，瘋狂地在互聯網上“搜刮”各種數據。

與此同時，隨之而來的數據侵權和泄漏等等問題也引起了各內容廠商的強烈反感。

去年秋天，BBC 國家總監戴維斯說：“我們認為，這種未經允許就‘搜刮’BBC數據以訓練大模型的做法不符合公眾利益”，隨后，他宣布BBC將封鎖OpenAI的爬蟲。

今年年初，路透社研究所發布了一項名為《有多少新聞網站會屏蔽人工智能爬蟲》的研究。研究結果顯示，截至 2023 年底，在全球 10 個國家的熱門新聞網站中，近一半網站在robot.txt中屏蔽了 OpenAI 的爬蟲 (48%) ，近四分之一屏蔽了谷歌的 AI 爬蟲 (24%)，這個數據能充分說明內容平臺對AI爬蟲的“深惡痛絕”。

但傳統的用來防止BOT的Robots協議終究是一場“君子之約”，它只能防住表明自己身份的爬蟲。在目光所不能及之處，還有許多黑灰產嗅到了數據變賣的利益，制造出更多爬蟲在互聯網的各個角落里陰暗爬行。他們用偽造UA、更換IP等等手段，就能夠輕而易舉地偽裝自己，繼續對數據“為所欲為”。

更有甚者，已經開始用AI和大模型來“加持”爬蟲技術，讓爬蟲進化地更加靈活與智能。比如，傳統的爬蟲內容解析通常采用BS4等庫，在面對復雜的頁面結構時，編寫XPath選擇器就變得更加繁瑣且容易出錯；當頁面結構變化時，也可能要重新編寫選擇器，讓爬蟲的使用變得非常復雜。但在大模型技術加持下，內容解析變得異常簡單，大模型可以直接從網頁源碼中自動抽取標題和正文等信息，大大提升了內容解析的效率和準確性。

這樣的爬蟲，相當于從蜥蜴進化成了“哥斯拉”，從汽車變身成了變形金剛，讓傳統的BOT防御手段面臨著更大的挑戰。過去的一些策略已經不能抵擋來勢洶洶的新生代爬蟲大軍，BOT防御措施急需一場有針對性的升級。

那么，到底有什么方法能夠抵抗這些“變異升級”后的AI時代爬蟲呢？

天空一聲巨響

騰訊云WAF閃亮登場！

騰訊云WAF團隊推出的BOT流量管理功能，集成了客戶端風險識別（前端對抗）、防護規則集與領先的BOT-AI智能識別引擎這三重攔截能力，能夠準確應對惡意機器人程序爬取帶來的資源消耗、信息泄露及無效營銷問題，同時也保障友好機器人程序的正常運行。

更牛的是：BOT流量管理深度融合了頂尖AI技術，將流量風控特征和黑灰產對抗經驗轉化為AI策略模型，打造出新一代智能化BOT流量管理體系，以AI之矛，攻BOT之盾（AI Anti BOT）！

🌟亮點1: 新增大模型爬蟲檢測場景

BOT流量管理在原有的十大典型對抗場景基礎上，升級了大模型爬蟲檢測場景。通過AI技術學習海量大模型爬蟲的行為特征，生成專門針對此類爬蟲設計的內置防護規則，從而進行精準防御，避免某些人工智能公司在未經授權的情況下直接抓取網站內容、用于訓練人工智能模型，保護內容生產平臺的信息安全。

🌟亮點2: 智能BOT分類能力

BOT流量管理推出了基于人工智能的BOT分類能力，能夠通過自研的深度學習模型去習得不同業務場景下的BOT流量特征，自動對不同目的BOT行為進行分類，最終根據BOT的威脅程度進行自動打分，生成跨場景下的綜合防護策略，極大提升惡意BOT防護能力，全方位提升防爬、秒殺等各種業務場景下的Web安全性。

除此之外，BOT流量管理還將推出更多基于AI甚至大模型的優質能力。比如基于AI的BOT規則托管引擎，以及用大模型進行BOT事件分析與解讀等等。敬請期待哦！

技術的進步是把雙刃劍，大模型橫空出世，給人類的生產效率帶來了極大提升，但同時也在暗處留下了包括數據泄露在內的種種隱患。唯一的解法，就是在大膽嘗試新技術的同時，學會用技術的進步來保護自己，才有機會坐上時代前進的高速列車。未來已來，請先上車！