在一大堆技術術語里，最為被普通人所熟知的大概就是“爬蟲”了。其實爬蟲這個名字就已經特別好地表現出了這項技術的作用——像密密麻麻的蟲子一樣分布在網絡上，爬行至每一個角落獲取數據；也一定程度上表達了人們對這項技術的情感傾向——蟲子或許無害，但總是不受歡迎的。

有關爬蟲的功能、益處或危害，此前已經有過很多討論。因為爬蟲技術造成的大量IP訪問網站侵占帶寬資源、以及用戶隱私和知識產權等危害，很多互聯網企業都會花大力氣進行“反爬蟲”。

相比爬蟲技術本身，反爬蟲其實更加復雜，發展歷程也更加有趣。

我們如何反爬蟲？

先禮后兵、再對簿公堂

幾乎是和爬蟲技術誕生的同一時刻，反爬蟲技術也誕生了。在 90 年代開始有搜索引擎網站利用爬蟲技術抓取網站時，一些搜索引擎從業者和鄭州網站建設站長通過郵件討論定下了一項“君子協議”—— robots.txt。即網站有權規定網站中哪些內容可以被爬蟲抓取，哪些內容不可以被爬蟲抓取。這樣既可以保護隱私和敏感信息，又可以被搜索引擎收錄、增加流量。

爬蟲技術剛剛誕生時我們還處于上古時代，互聯網是一片賢者云集的樂土，大多數從業者都會默守這一協定，畢竟那時候信息和數據都沒什么油水可撈。但很快互聯網上開始充斥著商品信息、機票價格、個人隱私……在利益的誘惑下，自然有些人會開始違法爬蟲協議了。

當君子協議失效，我們開始改用技術手段阻攔爬蟲的入侵。比如從訪問數量上發現爬蟲，當我們在某一網站瀏覽過快時，系統往往會要求輸入驗證碼，就是因為這種快速瀏覽的行為很接近爬蟲。或者是不定期改變HTML標簽，使之無法與Web排序匹配來限制爬蟲。

但是即便如此，我們也沒有任何方法可以禁止爬蟲在網站中出入，只能加大爬蟲的訪問難度。如果網站可以供給人類訪問，就一定也可以被爬蟲訪問。而且如果從底層完全組織爬蟲抓取，也很可能讓網站無法被搜索引擎收錄。

所以，在所有的先禮后兵都對爬蟲失效時。最后反爬蟲的手段只有最后一項——對簿公堂。

兩場官司和十七年，

爬蟲沒變，我們變了

歷史上第一樁關于爬蟲的官司誕生在 2000 年，eBay將一家聚合價格信息的比價網站BE告上了法庭，eBay聲稱自己已經將哪些信息不能抓取寫進了爬蟲協議中，但BE違反了這一協議。但BE認為eBay上的內容屬于用戶集體貢獻而不歸用戶所有，爬蟲協議不能用作法律參考。

最后經過業內反復討論和法庭上的幾輪唇槍舌戰，最終以eBay勝訴告終，也開了用爬蟲協議作為主要參考的先河。

但這也引起了很多人的不滿，難道爬蟲能不能爬、怎么爬、誰的爬蟲能爬，都得由被爬的公司決定嗎？掌握了這種權力時，商業世界的唯利和自私立刻暴露無遺。

有一個說法是，互聯網上50%的流量都是爬蟲創造的。這個說法雖然夸張了點，但也體現出了爬蟲的無處不在。爬蟲之所以無處不在，是因為爬蟲可以為互聯網企業帶來收益。

就拿電商網站來說，很多電商網站是愿意被比價網站或者其他購物信息網站爬取信息的，因為這樣能夠給他們的商品帶來更多流量。但他們不愿意被其他電商網站獲取價格信息和商品描述，因為擔心其他電商網站惡意比價或進行抄襲。同時他們又經常去爬其他電商網站的數據，希望能夠看到別人的價格。

這種糾結又復雜的心情就像學霸間的競爭，學霸可以給學渣抄筆記，因為知道學渣再怎么努力也就是六七十分的水平，但學霸對其他學霸一定會嚴防死守，因為只有學霸和學霸之間才有真正的競爭。所以像京東和淘寶這樣的“頂級學霸”都會在協議中寫清楚，禁止對方爬取數據。當然，至于雙方是否遵守這一君子協定就很難說了。

同時也有一些網站，一開始會默許其他網站爬取數據，一段時間過后卻又會將爬取數據的網站告上法庭。最典型的例子就是領英，領英在 2017 年曾經將一家名為HiQ的數據分析企業告上法庭，原因是認定這家企業抓取領英用戶的就職狀態信息，提供給另外兩家利用機器學習分析員工跳槽傾向和職業技能的企業。

結果卻是即使打著保護用戶隱私的旗號，領英仍然敗訴并且被聯邦法庭要求開放數據接口。原因是HiQ已經這樣爬取領英的數據長達五年，領英一直知情并且曾經去參加過HiQ組織的論壇峰會。如今領英自己開展了和HiQ類似的業務，就要斷了HiQ的生路。

從 2000 年到 2017 年，之所以會有這兩場結局截然不同的官司，是因為我們制造爬蟲和反爬蟲的初衷都發生了變化。從一開始的獲取信息和保護隱私，變成了如今的獲取商業利益和反制對手

爬蟲制造者說：

道德是反爬蟲的最好方法？

就著這個話題，我們還和兩位碼Python的程序員朋友聊了聊。

要知道程序員們是一種非常具有個性的生物，很難在問題中達成一致，尤其是在“什么才是最好的語言”、“早期的錘子手機是不是垃圾”這樣的問題上。但在反爬蟲的問題上，程序員們似乎呈現出了空前的一致。

一位就職于小型OTA的程序員表示，公司在剛剛起步時經常會要求他們爬取旅游網站的旅游路線，這時他們通常會選擇中青旅遨游網這樣傳統企業基因更濃厚的網站，因為他們“反爬蟲能力幾乎為0”。

而另一位大廠程序員表示，公司通常會把爬取數據這樣的臟活累活外包出去，而在反爬蟲時，如果數據爬取方技術足夠好，不給服務器帶來過分的帶寬壓力，在滿足了KPI前提下他們甚至會睜一只眼閉一只眼。

同時雙方都承認，有時候會自己出于興趣制作一些小爬蟲程序，方便獲取一些數據。

在提到爬蟲技術的合法性時，他們告訴我，法律很難阻止爬蟲技術。除非在競品之間、涉及到對用戶原創內容的批量搬運，類似之前 360 快視頻批量搬運B站視頻、以及近期出現的大眾點評批量搬運小紅書內容等等。至于那些爬取他人數據用作分析的，一方面難以取證確定對象，另一方面整個訴訟過程會非常漫長，企業很難清楚的展現出自己哪里受了損失，通常是以“不正當競爭”這樣的萬金油控訴對方。

當我們問到他們，從技術角度有沒有什么好的反爬蟲手段時，他們告訴我最好的反爬蟲手段并非技術也并非法律，而是公關——帶上截圖找幾個媒體爆料一下，帶點侵權、入侵數據庫、隱私信息方面的影射，就可以立刻從道德的制高點搞臭對方，讓人不會注意到你司的反爬蟲技術不到位。如果對方是上市公司，效果更佳。

當AI時代遇上AI爬蟲，

戰爭才剛剛開始

“道德反爬蟲”雖然只是笑談，但一定程度上表示出了企業技術人員對爬蟲的無可奈何。但可以預見的是，隨著大數據和機器學習應用越來越廣，對爬蟲睜一只眼閉一只眼、與爬蟲和平共處的時代很快就要過去了。

最主要的問題是，爬蟲的出現會極大地增加數據分析難度。

當數據分析企業利用爬蟲獲取數據進行分析時，大量爬蟲的存在正在讓這些數據失實。文章瀏覽量的失實讓我們誤判人們對新聞事實的關注程度、爬蟲衍生出的虛擬IP需要在數據清洗時剔除……技術越高超的爬蟲，在行為模式上就越接近真人，也就更加增加數據分析時的難度。久而久之，那些我們以為從人類行為中尋找規律的算法，反而尋找到的是機器人的行為規律。

同時爬蟲帶來的流量波動也會讓機器學習算法產生誤判。

最典型的例子是機票的動態定價，網站會結合當下瀏覽量判定機票的搶手程度并且調整價格。這時如果有大量爬蟲在瀏覽網站，算法就會給出和實際情況并不符合的定價，也損傷了消費者購買到廉價產品的權益。

甚至一些數據分析企業還打出了“AI爬蟲”的招牌，讓爬蟲腳本的行為模式更加接普通用戶，讓被爬的企業難以發掘，甚至還會利用圖像識別技術破解網站用作攔截的驗證碼。

在這種情況下，網站分辨人與機器人就變得更加困難也更加重要。很多網站也開始利用機器學習技術反制AI爬蟲，比如為圖形驗證碼動態打碼應對圖像識別。同時現在PC和移動終端的硬件技術發展，也讓生物識別這種更復雜的驗證手段有可能加入戰斗。雙方正在站在同一水平線上，利用技術互相斗法。

可以說爬蟲技術和反爬蟲技術之間斗爭了十幾年，可真正的“戰爭”卻從現在才剛剛開始。在徹底制服惡意爬蟲之前，對于一切大數據、精準預測之類的“吹噓”，我們最好保持著三分懷疑。