在现代互联网环境下，随着自动化工具和人工智能的迅速发展，网络上的机器人活动日渐猖獗，给网站运营者和用户带来了众多困扰。无论是数据爬取、恶意攻击还是资源耗尽，机器人行为都在不同程度上影响着网络生态系统的健康与稳定。作为一名业余时间的“机器人斗士”，我致力于开发和推广反机器人技术，以保护网络空间不被恶意机器人侵扰。其核心理念和技术方案值得所有关注网络安全的人士关注。反机器人技术的目的在于正确区分人类用户与自动程序访问者。传统的方法往往依赖CAPTCHA（完全自动公众图灵测试区分计算机和人类），但这些验证方式存在一定的局限性。
现今的爬虫技术已经能够绕过许多CAPTCHA，甚至利用雇佣的人力来解决验证码，这不仅影响了用户体验，还使得防护失去实际效果。鉴于上述问题，我开发了名为Anubis的开放源码工具，它是一种可以自托管的网页人工智能防火墙，专注于检测和阻止恶意机器人流量。Anubis的优势在于其高效的验证码替代方案，通过捕捉浏览器运行的行为特征和执行的加密数学计算来验证请求的合法性。相比传统的验证码，Anubis无需用户进行繁琐的操作，而是采用 JavaScript 加密计算的方式，证明请求方确实具备运行复杂脚本的能力，这也是当前普通爬虫难以模拟的特性。Anubis 基于 Go 语言编写，兼容多个网页服务器和环境，包括 Nginx、Caddy、Apache 以及 Kubernetes，实现了广泛的适用性和灵活性。更重要的是，该工具在多个开源项目和国际组织中获得应用支持，如 FreeBSD、NetBSD、GNOME、FFmpeg 和联合国教科文组织等，显示其成熟稳健的性能和出色的社区认可度。
判别网络请求是否源自真实浏览器，是反机器人技术的关键难题。由于现代网络爬虫不断模拟浏览器行为，单纯地从请求头信息判断已越来越不可行。为了更有效地识别机器人访问，Anubis采用多种指纹识别技术，涵盖TLS指纹（JA3、JA4等）、HTTP及HTTP/2协议分析、JavaScript执行能力检测等多重维度。通过这些综合判断，极大提升了系统对机器人流量的识别准确率。尽管JavaScript执行检测是一种有效手段，但部分用户基于隐私或兼容性考虑不愿启用。针对这一挑战，未来的发展方向包括加强无JavaScript技术的支持，深入分析浏览器行为规范，以及利用服务器端的WebAssembly运行环境来提升检测能力。
与此同时，负载触发式防护机制和基于IP信誉的数据库建设也是计划中的重要改进。这些技术创新不仅仅是解决技术难题，更是应对人工智能技术浪潮下的新型攻击模式。在AI技术普及的当下，机器人攻击可能更加智能和隐蔽，使得传统检测手段面临新的挑战。Anubis力图成为一款持续进化的Web应用防火墙，能适应快速变化的威胁环境。作为一个业余项目，能够吸引全球各大开源社区和组织的目光，是对Anubis最大程度的认可。维护网络安全不仅是技术问题，更涉及社会层面和伦理考虑。
过度的机器爬取不仅给网站带来安全风险，也加重了服务器负担并影响正常用户体验。合理利用现有的公共数据集，如Common Crawl，是减少恶意爬虫负载的有效途径。个人反机器人事业的动力，最初来源于保护自己私有的Git代码库免受无差别的爬虫攻击，而随着时间推移，逐渐发展为一个服务更多用户与机构的公共工具。作为开发者，我深刻感受到这一领域的问题复杂多变，既有技术挑战，更有用户需求和社会层面的矛盾。未来的挑战不仅在于提升技术防御，还在于如何构建合理的网络生态，平衡自动化工具的便利与安全保护。总的来说，构建高效的反机器人技术是一项持久且不断演进的工作。
通过打破传统验证码的局限，利用多样化的识别手段，Anubis为网站运营者提供了一个有效的工具，能够更好地抵御不必要的机器人流量，保护数据安全，优化用户体验。网络安全的守护者不仅仅是企业和专业的安全团队，像我这样有热情的个人开发者也能通过创新贡献力量，推动整个行业向更安全、更高效的方向发展。未来，我期待与你们一同见证网络安全技术的进步，共同构筑一个更加安全、可信的数字世界。
