摘要
本发明涉及电子数据处理技术领域,尤其涉及一种基于TLS指纹和JS混淆加密的反爬虫方法,包括:步骤S1,构建TLS指纹黑名单;步骤S2,对客户端进行TLS指纹验证;步骤S3,根据flag2对通过TLS验证的客户端进行cookie验证;步骤S4,根据flag2对等待时间ΔT进行计算;步骤S5,将等待时间ΔT与预设等待时间ΔT0进行比对,根据比对结果对flag2的有效性进行判断,并根据判断结果对cookie验证结果进行修正;步骤S6,获取cookie验证不通过的客户端的param1;步骤S7,对param1进行验证,并输出param1验证结果。本发明提高了网站数据安全性。
技术关键词
卷积神经网络模型
指纹验证
爬虫方法
客户端
指纹数据库
解密
加密
电子数据处理技术
密钥
错误码
有效性
网络抓包
数据安全性
页面
服务端
训练集
字母
日期
算法
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数据分布
客户端
策略学习方法
深度强化学习算法
卷积神经网络提取
节点检测方法
节点特征
节点结构特征
序列特征
统计特征
六边形
路径规划方法
服务端
双向通信信道
栅格地图
循环神经网络模型
火灾识别方法
卷积神经网络模型
火灾识别系统
时序