网络爬虫对网络安全的研究

Ⅰ 爬虫怎么解决封IP的问题

爬虫利用代理ip突破频率限制，这样可以让爬虫程序高效抓取信息。基本上大量的爬虫都是有任务的，为了加快完成这些任务，使用代理ip这是很有必要的。
本身爬虫程序一定要在合乎规范的范围中进行，不能够影响被访服务器的正常运行，更不能把爬取来的信息用作其他用途，这是首先需要去明确的一点，那么应该怎么保证爬虫程序的正常运行并且高效抓取数据呢？
1.高效爬虫的系统
想要有一个能够高效抓取信息的爬虫程序，相关的系统配置一定要到位。比如说：需要高带宽的网络，如果网络水平太低，平均一个网页只有几百kb的速度，那么基本上就可以放弃操作了；由于代理服务器的稳定性并不是很稳定的，所以一个完整的爬虫程序要有自己相应的容错机制，这样确保整个爬虫程序最后能够完整爬取下来；当然，想要正常爬取还需要一个好用的转化存储系统，这样才能确保程序爬取到的数据能够正常存储使用。
2.代理ip突破频率限制
一般来说，一个网站服务器检测是否为爬虫程序的一个很大的依据就是代理ip，如果网站检测到同一个代理ip在短时间之内频繁多次的向网站发出不同的HTTP请求，那么基本上就会被判定为爬虫程序，然后在一段时间之内，当前的代理ip信息在这个网页中就不能正常的使用。
所以如果不使用代理ip，就只能在爬取的过程中延长请求的间隔时间和频率，以便更好地避免被服务器禁止访问，当然，如果手里有大量的代理ip资源，就可以比较方便的进行抓取工作，也可以选择自建服务器或者自己爬取，但是网上免费的代理ip多少会有不安全的地方，使用代理商代理ip可以更好的维护网络安全。

Ⅱ 什么是网络爬虫

1、网络爬虫就是为其提供信息来源的程序，网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常被称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本，已被广泛应用于互联网领域。

2、搜索引擎使用网络爬虫抓取Web网页、文档甚至图片、音频、视频等资源，通过相应的索引技术组织这些信息，提供给搜索用户进行查询。网络爬虫也为中小站点的推广提供了有效的途径。

拓展资料：

网络爬虫另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。

搜索引擎（Search Engine），例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo！和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：

（1） 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。

（2）通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。

（3）万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。

（4）通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。

Ⅲ 网络爬虫是什么

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人，它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页，并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理，从而提取出有价值的信息。

我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如网络、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如360浏览器的爬虫称作360Spider，搜狗的爬虫叫做Sogouspider。

网络搜索引擎，其实可以更形象地称之为网络蜘蛛（Baispider），它每天会在海量的互联网信息中爬取优质的信息，并进行收录。当用户通过网络检索关键词时，网络首先会对用户输入的关键词进行分析，然后从收录的网页中找出相关的网页，并按照排名规则对网页进行排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中网络蜘蛛起到了非常想关键的作用。

网络的工程师们为“网络蜘蛛”编写了相应的爬虫算法，通过应用这些算法使得“网络蜘蛛”可以实现相应搜索策略，比如筛除重复网页、筛选优质网页等等。应用不同的算法，爬虫的运行效率，以及爬取结果都会有所差异。

爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。

通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫需要遵守robots协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。

robots协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。

聚焦网络爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

增量式网络爬虫：是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。

1)数据分析

在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。

2)商业领域

对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。

爬虫是一把双刃剑，它给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。有些不法分子利用爬虫在网络上非法搜集网民信息，或者利用爬虫恶意攻击他人网站，从而导致网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的如何合法使用，推荐阅读《中华人民共和国网络安全法》。

为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过robots.txt协议做了进一步说明，下面是淘宝网robots.txt的内容：

从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守robots协议，不要非法获取他人信息，或者做一些危害他人网站的事情。

首先您应该明确，不止Python这一种语言可以做爬虫，诸如PHP、Java、C/C++都可以用来写爬虫程序，但是相比较而言Python做爬虫是最简单的。下面对它们的优劣势做简单对比：

PHP：对多线程、异步支持不是很好，并发处理能力较弱；Java也经常用来写爬虫程序，但是Java语言本身很笨重，代码量很大，因此它对于初学者而言，入门的门槛较高；C/C++运行效率虽然很高，但是学习和开发成本高。写一个小型的爬虫程序就可能花费很长的时间。

而Python语言，其语法优美、代码简洁、开发效率高、支持多个爬虫模块，比如urllib、requests、Bs4等。Python的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的Scrapy框架，让编写爬虫程序变得更为简单。因此使用Python编写爬虫程序是个非常不错的选择。

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对Python编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由urllib模块的request方法打开URL得到网页HTML对象。

使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。

通过BeautifulSoup或则正则表达式提取数据。

存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的Python编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀IP，相关知识会在后续内容介绍。

开课吧广场-人才学习交流平台

Ⅳ 网络爬虫技术的概述与研究

爬虫技术概述
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。

Ⅳ 通俗的讲,网络爬虫到底是什么

网络爬虫，又被称为网页蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区中间，更经常地被称为网页追逐者。网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。

简单粗暴地理解网络爬虫的话，就好比一只虫子在互联网上爬来爬去，把它“看”到的信息反馈给用户。我们平时使用的听歌软件，它大体上了解每个人的听歌喜好，“每日推荐”、“年度听歌报告”等都会推荐、整理和总结每个人偏好的类型、曲风、歌手等等。

还有一些团购平台，也会根据个人的喜好去推荐休闲娱乐的类型、地点等等，这就是利用网络爬虫的结果，网络爬虫根据用户平日的搜索类型，把所有与之相关的信息全部爬取过来，统统搬运到用户这里。这时候它就是一只“益虫”，是有益的“合法爬虫”。

说完听歌和团购，再来说说抢票。甭管飞机票火车票演唱会门票，相信大家十有八九都抢过。先拿演唱会门票来说，疫情之前，追星的少男少女们都好看看演唱会，演唱会里边属周杰伦的票最难抢，抢过票的都知道。

你要是抢到了，我敬你的网络爬虫爬得快。虽然这是句玩笑，可事实上，的确是有一些人或团体通过强行突破网站反爬措施，窃取后台数据，爬走了大量门票，让粉丝无路可走。

同理，一些针对飞机票、火车票的抢票软件，也是以此手段抓取航空公司官网或火车购票平台的信息，导致用户无法通过正常渠道购票。这个时候，网络爬虫就变成了“害虫”，也因此被定义为“恶意爬虫”。

不论是“合法爬虫”还是“恶意爬虫”，网络爬虫本质上就是数据的搬运工，无数据，不爬虫。因此，要研究爬虫，就要先明确数据来源。尤其是对小型公司来说，往往需要更多外部数据辅助商业决策。

俗话说，“君子爱财，取之有道”，失了“道”，那肯定就不够“君子”了。而对于网络爬虫来说，一旦它变得不再“君子”，它就成为了一只害虫。这时候，反爬虫就应运而生了。在搬运数据的过程中，爬虫与反爬虫永远处于一个此起彼伏、此消彼长的博弈状态。

随着数据资源的爆炸式增长，网络爬虫的应用场景和商业模式也变得更加广泛而多样，网络爬虫作为数据抓取的实践工具，构成了互联网开放和信息资源共享理念的基石。爬虫本身是无罪的，也并未违背法律和道德。

但程序在运行的过程中，有可能对他人经营的网站造成破坏，爬取的数据有可能涉及隐私或机密，数据本身也可能产生法律纠纷。在使用爬虫时，爬虫开发者的道德自持和企业经营者的良知才是避免触碰法律底线的根本所在。

Ⅵ 什么叫爬虫技术有什么作用

爬虫技术

爬虫主要针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。它们可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以便程序做下一步的处理。

爬虫技术步骤

我们绝大多数人每天都使用网络 - 用于新闻，购物，社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当从网络上获取数据用于分析或研究目的时，则需要以更技术性的方式查看Web内容 - 将其拆分为由其组成的构建块，然后将它们重新组合为结构化的，机器可读数据集。通常文本Web内容转换为数据分为以下三个基本步骤 ：

爬虫：

Web爬虫是一种自动访问网页的脚本或机器人，其作用是从网页抓取原始数据 -最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。 其工作就像是在网页上进行ctrl + a（全选内容），ctrl + c（复制内容），ctrl + v（粘贴内容）按钮的机器人（当然实质上不是那么简单）。

通常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是根据某些预定逻辑在停止之前抓取一系列网址 。 例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取该网站。当然在这个过程中，需要优先考虑您抓取的网站数量，以及您可以投入到任务中的资源量（存储，处理，带宽等）。

解析：

解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以容易地访问它们并将其用于其他操作。要将网页转换为实际上对研究或分析有用的数据，我们需要以一种使数据易于根据定义的参数集进行搜索，分类和服务的方式进行解析。

存储和检索：

最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件之后，通过可扩展的方法来将所有提取和解析的数据存储在数据库或集群中，然后创建一个允许用户可及时查找相关数据集或提取的功能。

爬虫技术有什么用

1、网络数据采集

利用爬虫自动采集互联网中的信息（图片、文字、链接等），采集回来后进行相应的储存与处理。并按照一定的规则和筛选标准进行数据归类形成数据库文件的一个过程。但在这个过程中，首先需要明确要采集的信息是什么，当你将采集的条件收集得足够精确时，采集的内容就越接近你想要的。

2、大数据分析

大数据时代，要进行数据分析，首先要有数据源，通过爬虫技术可以获得等多的数据源。在进行大数据分析或者进行数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的网站获得，也可以从某些文献或内部资料中获得，但从这些获得数据的方式，有时很难满足我们对数据的需求，此时就可以利用爬虫技术，自动地从互联网中获取需要的数据内容，并将这些数据内容作为数据源，从而进行更深层次的数据分析。

3、网页分析

通过对网页数据进行爬虫采集，在获得网站访问量、客户着陆页、网页关键词权重等基本数据的情况下，分析网页数据，从中发现访客访问网站的规律和特点，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇，并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

Ⅶ 大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略

大数据时代网络爬虫为银行提供了全新的策略
人类社会已经进入大数据时代，传统的信息存储和传播媒介已逐渐为计算机所替代，并呈现出指数增长的趋势，成为21世纪最为重要的经济资源之一。作为掌握大量真实交易数据的商业银行，面对浩如烟海的信息时，如何实现银行内部与外部信息、结构性与非结构性数据的紧密结合，更加准确地识别信息，有效地对信息进行挖掘，将数据价值转化为经济价值，已经成为当前商业银行提升核心竞争力的重要途径之一。网络爬虫技术的快速发展为商业银行提升信息精准获取和有效整合应用能力提供了全新的策略。
网络爬虫技术概述
网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过HTML（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。
随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。
深度优先搜索策略
早期的爬虫开发采用较多的搜索策略是以深度优先的，即在一个HTML文件中，挑选其中一个超链接标签进行深度搜索，直至遍历这条超链接到最底层时，由逻辑运算判断本层搜索结束，随后退出本层循环，返回上层循环并开始搜索其他的超链接标签，直至初始文件内的超链接被遍历。深度优先搜索策略的优点是可以将一个Web站点的所有信息全部搜索，对嵌套较深的文档集尤其适用；而缺点是在数据结构日益复杂的情况下，站点的纵向层级会无限增加且不同层级之间会出现交叉引用，会发生无限循环的情况，只有强行关闭程序才能退出遍历，而得到的信息由于大量的重复和冗余，质量很难保证。
宽度优先搜索策略
与深度优先搜索策略相对应的是宽度优先搜索策略，其作用机理是从顶层向底层开始循环，先就一级页面中的所有超链接进行搜索，完成一级页面遍历后再开始二级页面的搜索循环，直到底层为止。当某一层中的所有超链接都被选择过，才会基于该层信息检索过程中所获得的下一级超链接（并将其作为种子）开始新的一轮检索，优先处理浅层的链接。这种模式的一个优点是：无论搜索对象的纵向结构层级有多么复杂，都会极大程度上避免死循环；另一个优势则在于，它拥有特定的算法，可以找到两个HTML文件间最短的路径。一般来讲，我们期望爬虫所具有的大多数功能目前均可以采用宽度优先搜索策略较容易的实现，所以它被认为是最优的。但其缺点是：由于大量时间被耗费，宽度优先搜索策略则不太适用于要遍历特定站点和HTML文件深层嵌套的情况。
聚焦搜索策略
与深度优先和宽度优先不同，聚焦搜索策略是根据“匹配优先原则”对数据源进行访问，基于特定的匹配算法，主动选择与需求主题相关的数据文档，并限定优先级，据以指导后续的数据抓取。这类聚焦爬虫针对所访问任何页面中的超链接都会判定一个优先级评分，根据评分情况将该链接插入循环队列，此策略能够帮助爬虫优先跟踪潜在匹配程度更高的页面，直至获取足够数量和质量的目标信息。不难看出，聚焦爬虫搜索策略主要在于优先级评分模型的设计，亦即如何区分链接的价值，不同的评分模型针对同一链接会给出不同的评分，也就直接影响到信息搜集的效率和质量。同样机制下，针对超链接标签的评分模型自然可以扩展到针对HTML页面的评价中，因为每一个网页都是由大量超链接标签所构成的，一般看来，链接价值越高，其所在页面的价值也越高，这就为搜索引擎的搜索专业化和应用广泛化提供了理论和技术支撑。当前，常见的聚焦搜索策略包括基于“巩固学习”和“语境图”两种。
从应用程度来看，当前国内主流搜索平台主要采用的是宽度优先搜索策略，主要是考虑到国内网络系统中信息的纵向价值密度较低，而横向价值密度较高。但是这样会明显地遗漏到一些引用率较小的网络文档，并且宽度优先搜索策略的横向价值富集效应，会导致这些链接量少的信息源被无限制的忽略下去；而在此基础上补充采用线性搜索策略则会缓解这种状况，不断引入更新的数据信息到已有的数据仓库中，通过多轮的价值判断去决定是否继续保存该信息，而不是“简单粗暴”地遗漏下去，将新的信息阻滞在密闭循环之外。
网络爬虫技术发展趋势
近年来，随着网络爬虫技术的持续发展，搜索策略也在不断进行优化。从目前来看，未来网络爬虫的发展主要呈现以下趋势。
网页数据动态化
传统的网络爬虫技术主要局限于对静态页面信息的抓取，模式相对单一，而近年来，随着Web2.0/AJAX等技术成为主流，动态页面由于具有强大的交互能力，成为网络信息传播的主流，并已取代了静态页面成为了主流。AJAX采用了JavaScript驱动的异步（异步）请求和响应机制，在不经过网页整体刷新的情况下持续进行数据更新，而传统爬虫技术缺乏对JavaScript语义的接口和交互能力，难以触发动态无刷新页面的异步调用机制并解析返回的数据内容，无法保存所需信息。
此外，诸如JQuery等封装了JavaScript的各类前端框架会对DOM结构进行大量调整，甚至网页上的主要动态内容均不必在首次建立请求时就以静态标签的形式从服务器端发送到客户端，而是不断对用户的操作进行回应并通过异步调用的机制动态绘制出来。这种模式一方面极大地优化了用户体验，另一方面很大程度上减轻了服务器的交互负担，但却对习惯了DOM结构（相对不变的静态页面）的爬虫程序提出了巨大挑战。传统爬虫程序主要基于“协议驱动”，而在互联网2.0时代，基于AJAX的动态交互技术环境下，爬虫引擎必须依赖“事件驱动”才有可能获得数据服务器源源不断的数据反馈。而要实现事件驱动，爬虫程序必须解决三项技术问题：第一，JavaScript的交互分析和解释；第二，DOM事件的处理和解释分发；第三，动态DOM内容语义的抽取。
数据采集分布化
分布式爬虫系统是在计算机集群之上运转的爬虫系统，集群每一个节点上运行的爬虫程序与集中式爬虫系统的工作原理相同，所不同的是分布式需要协调不同计算机之间的任务分工、资源分配、信息整合。分布式爬虫系统的某一台计算机终端中植入了一个主节点，并通过它来调用本地的集中式爬虫进行工作，在此基础上，不同节点之间的信息交互就显得十分重要，所以决定分布式爬虫系统成功与否的关键在于能否设计和实现任务的协同，此外，底层的硬件通信网络也十分重要。由于可以采用多节点抓取网页，并能够实现动态的资源分配，因此就搜索效率而言，分布式爬虫系统远高于集中式爬虫系统。
经过不断的演化，各类分布式爬虫系统在系统构成上各具特色，工作机制与存储结构不断推陈出新，但主流的分布式爬虫系统普遍运用了“主从结合”的内部构成，也就是由一个主节点通过任务分工、资源分配、信息整合来掌控其他从节点进行信息抓取；在工作方式上，基于云平台的廉价和高效特点，分布式爬虫系统广泛采用云计算方式来降低成本，大规模降低软硬件平台构建所需要的成本投入；在存储方式方面，当前比较流行的是分布式信息存储，即将文件存储在分布式的网络系统上，这样管理多个节点上的数据更加方便。通常情况下使用的分布式文件系统为基于Hadoop的HDFS系统。
网络爬虫技术在商业银行的应用
对商业银行而言，网络爬虫技术的应用将助力商业银行实现四个“最了解”，即“最了解自身的银行”、“最了解客户的银行”、“最了解竞争对手的银行”和“最了解经营环境的银行”，具体应用场景如下。
网络舆情监测
网络舆情是当前社会主流舆论的表现方式之一，它主要搜集和展示经互联网传播后大众对部分社会焦点和热点问题的观点和言论。对于商业银行而言，对网络舆情进行监测，是对自身品牌管理和危机公关的重要技术手段，从而以网络作为一面“镜子”，构建“最了解自身的银行”。
网络舆情作为当前社会的主流信息媒介之一，具有传播快、影响大的特点，对于商业银行而言，创建自动化的网络舆情监控系统十分必要，一方面可以使商业银行获得更加精准的社会需求信息，另一方面可以使商业银行在新的舆论平台上传播自身的服务理念和服务特色，提升自身的业务拓展水平。由于网络爬虫在网络舆情监控中有着不可替代的作用，其工作质量将会很大程度上影响网络舆情采集的广度和深度。依据采集目标的类型，网络爬虫可以归纳为“通用型网络爬虫”和“主题型网络爬虫”两种。通用型网络爬虫侧重于采集更大的数据规模和更宽的数据范围，并不考虑网页采集的顺序和目标网页的主题匹配情况。在当前网络信息规模呈现指数增长的背景下，通用型网络爬虫的使用受到信息采集速度、信息价值密度、信息专业程度的限制。为缓解这种状况，主题型网络爬虫诞生了。不同于通用型网络爬虫，主题型网络爬虫更专注采集目标与网页信息的匹配程度，避免无关的冗余信息，这一筛选过程是动态的，贯穿于主题型网络爬虫技术的整个工作流程。
通过运用爬虫技术对网络舆情进行监测，可以更加全面深入地了解客户对银行的态度与评价，洞察银行自身经营的优势与不足，同时可以起到防御声誉风险、增强品牌效应的作用。
客户全景画像
随着商业银行竞争日趋激烈，利润空间进一步压缩，对客户营销和风险控制的要求也日趋提升。在当前的银行经营体系中，营销流程管理和风险流程管理，尤其是对潜在客户和贷后风险的识别与管理，往往需要耗费大量的人力、物力和时间成本。通过引入网络爬虫技术，可以有效构建面向客户的全景画像，打造“最了解客户的银行”，这是对传统“客户关系管理”以及“非现场风控”技术的有益补充，将会极大促进银行客户营销和对风险的管理。
网络爬虫程序可以用来构建银行客户的全维度信息视图，即以简单的个人客户身份信息或对公客户网络地址为输入，经过爬虫程序的加工，将符合预设规则的客户信息按特定的格式进行输出。以特定的基础数据作为原料，银行数据人员将关键词输入爬虫系统，并结合与客户信息相关的网络地址信息，封装成爬虫种子传递给爬虫程序，随后，爬虫程序启动相应的业务流程，爬取客户相关信息的网页并保存下来。此外，从网络舆情监测层面进一步入手，将监测对象从自身延伸至银行客户，则能够通过网络在第一时间了解银行客户的客户对银行客户的评价，及时掌握客户的舆情动态，指导银行经营决策。
通过采用上述网络爬虫系统对客户相关信息进行实时采集、监测、更新，不仅可以更全面地了解客户实时情况，而且可以对客户的潜在营销商机和信用风险进行预判，有效提升客户营销和贷后风险管理效率，提升商业银行综合效益，形成银行与客户共赢的局面。
竞争对手分析
当前，随着利率市场化的到来和互联网金融的冲击，商业银行间竞争日趋激烈，新的市场参与主体与新的产品层出不穷，业务竞争加剧。在此背景下，充分了解竞争对手动态，打造“最了解竞争对手的银行”，并以此对自身进行调整，及时抢占先机，这对各家商业银行而言都具有愈发重要的意义。
通过构建基于网络爬虫技术的全网络信息分析和展示平台，可以有效对全网络实时数据进行抓取，及时获取其他银行的产品信息与新闻动态，第一时间获取其他竞争者的状况，方便整合并用以分析本地行内数据。网络爬虫通过实时采集数据构建起动态数据平台，抓取网络数据并进行本地存储，便于未来进行深入的数据挖掘分析应用。网络爬虫技术不仅使得商业银行决策层更方便地制定准确的政策，用以支撑公司的运营，而且可以将网络舆情信息的监测对象从自身、客户延伸至竞争对手，便于实时掌握竞争对手的市场竞争状况及其优劣势，实现“知己知彼”，真正达到信息对称。
行业垂直搜索
垂直搜索是指将搜索范围细分至某一专业领域，针对初次获取到的网页信息进行更深层次的整合，最终形成“纯度”更高的专业领域信息。银行数据人员采用该种方式，可以极大提高有效信息的获取效率。通过对金融主题进行抓取分析，商业银行可以更加全面地了解监管政策发展动态，了解区域经济、行业经济的发展形势，以及掌握金融行业自身经营环境动态，及时校验并调整自身策略，紧跟市场趋势，打造成为“最了解经营环境的银行”。
对金融领域垂直搜索的应用，可以提高金融主体的信息处理能力。垂直搜索技术上的最大亮点就是能够对形式多样、规模巨大的数据进行有目标地专业化的细分操作，减少垃圾信息、聚集有效信息，提高搜索效率，在某些条件下甚至可以提供实时的数据，最大限度地整合现有大量复杂的网页数据，使用户获得更便捷、更完整、更高效的信息检索服务。
结语
随着互联网技术的发展和数据爆炸，网络爬虫技术为商业银行数据采集和信息整合应用提供了全新的技术路径。站在商业银行应用实践的角度，网络爬虫在银行日常经营管理中的发展潜力巨大。网络爬虫技术的应用可以助力银行转型成为最了解自身、最了解客户、最了解竞争对手、最了解经营环境的“智慧银行”。可以预见，网络爬虫技术将成为商业银行提升精细化管理能力、提高决策智能化水平的重要技术手段。

Ⅷ 如何应对网络爬虫带来的安全风险

我们的网站上或多或少存在一些页面涉及到网站的敏感信息不希望在搜索引擎上公开；还有一些页面是根本没必要被搜索引擎收录的：比如网站的管理后台入口。对于SEOER而言有一些页面如果被收录后反而会影响关键词着陆页的排名，或者降低了着陆页的转化率，比如电子商务网站的商品评论页。那么我们通过什么样的方法可以限制搜索引擎收录此类页面呢？
1994年6月30日，在经过搜索引擎人员以及被搜索引擎抓取的网站站长共同讨论后，正式发布了一份行业规范，即robots.txt协议。这个协议既非法律，也非命令，而是一个自律性的契约，需要各种搜索引擎自觉去遵守这个协议。这个协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。
当一个网络爬虫访问一个站点时它会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt；如果没有对网站的robots协议进行设置，则爬虫会尽可能的收录所有能够访问到的页面，而如果存在该robots协议文件，爬虫则会遵守该协议，忽略那些不希望被抓取的页面链接，下面我们以http://www..com/robots.txt为例：
User-agent: Googlebot
Disallow: /
Disallow: /s?
Disallow: /shifen/
Disallow: /homepage/
Disallow: /cpro
网络是不希望谷歌搜索引擎的Googlebot爬虫收录/ 、/shifen 、/homepage/ 、/cpro 目录下以及所有/s开头的搜索结果页面的。
User-agent:表示爬虫的名字
Allow:表示允许爬虫访问的页面
Disallow:是指禁止爬虫访问的页面
Visit-time:只有在visit-time指定的时间段里,robot才可以访问指定的URL
Request-rate: 用来限制URL的读取频率
除了上述robots.txt文件之外，我们还可以针对每一个页面，在网页的原信息中设置该页面是否允许被收录：
noindex: 不索引此网页
nofollow:不通过此网页的链接索引搜索其它的网页
none: 将忽略此网页，等价于“noindex，nofollow”
index: 索引此网页
follow:通过此网页的链接索引搜索其它的网页
all: 搜索引擎将索引此网页与继续通过此网页的链接索引，等价于index，follow。
举例 〈meta name= “ Baispider ” content= “ none" /〉 是不允许网络蜘蛛索引该页面，并且不允许爬行该页面中的所有链接。
还有一种方法，就是在超级链接的rel属性中填写“nofollow”,形如 〈a rel=”nofollow” href=”*”〉 超级链接 〈/a〉 ，表示搜索引擎不要跟踪链接。
但是所有上述方法都是基于Robot的自律性协议，并非强制执行的法律法规。如果遇到不遵守该协议的网络爬虫疯狂的抓取网站页面并对网站性能产生了严重影响，更为有效的方使用入侵检测系统（IDS）入侵防护系统（ IPS ）网络设备。

Ⅸ 数据爬虫行为如何合规

前言

由于网络数据爬取行为具有高效检索、批量复制且成本低廉的特征，现已成为许多企业获取数据资源的方式。也正因如此，一旦爬取的数据设计他人权益时，企业将面临诸多法律风险。本文将从数据爬取行为的相关概述、数据爬取相关立法规定，结合数据爬取行为近期典型案例，探讨数据爬取行为的合规要点。

一、数据爬取行为概述

数据爬取行为是指利用网络爬虫或者类似方式，根据所设定的关键词、取样对象等规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，并对抓取结果进行大规模复制的行为。

使用爬虫爬取数据的过程当中，能否把握合法边界是关系企业生死存亡的问题。近些年大数据、人工智能的广泛使用，对各种数据的刚性需求，使数据行业游走在“灰色边缘”。面对网络数据安全的“强监管”态势，做好数据合规、数据风控刻不容缓。当前我国并没有相关法律法规对数据爬取行为进行专门规制，而是根据爬取数据的不同“质量”，主要通过《中华人民共和国着作权法》（以下简称“《着作权法》）、《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称“《反不正当竞争法》”）、《中华人民共和国刑法》（以下简称“《刑法”》）等现有法律法规进行规制。

二、数据爬取相关法律责任梳理

（一）承担刑事责任

1、非法侵入计算机信息系统罪

《刑法》第285条第1款规定了“非法侵入计算机信息系统罪”，违反国家规定，侵入国家事务、国防建设、尖端科学技术领域的计算机信息系统的，处三年以下有期徒刑或者拘役。

典型案例：李某等非法侵入计算机信息系统罪(2018)川3424刑初169号

本案中，被告人李某使用“爬虫”软件，大量爬取全国各地及凉山州公安局交警支队车管所公告的车牌放号信息，之后使用软件采用多线程提交、批量刷单、验证码自动识别等方式，突破系统安全保护措施，将爬取的车牌号提交至“交通安全服务管理平台”车辆报废查询系统，进行对比，并根据反馈情况自动记录未注册车牌号，建立全国未注册车牌号数据库。之后编写客户端查询软件，由李某通过QQ、淘宝、微信等方式，以300-3000元每月的价格，分省市贩卖数据库查阅权限。

法院认为，被告人李文某为牟取私利，违法国家规定，侵入国家事务领域的计算机信息系统，被告人的行为均已构成非法侵入计算机信息系统罪。

2、非法获取计算机信息系统数据罪

《刑法》第285条第2款规定如下，违反国家规定，侵入前款规定以外的计算机信息系统或者采用其他技术手段，获取该计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据，或者对该计算机信息系统实施非法控制，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。同时，《最高人民法院、最高人民检察院关于办理危害计算机信息系统安全刑事案件应用刑事案件应用法律若干问题的解释》第1条对“情节严重”作出了具体的规定：“非法获取计算机信息系统数据或者非法控制计算机信息系统，具有下列情形之一的，应当认定为刑法第二百八十五条第二款规定的“情节严重”：（一）获取支付结算、证券交易、期货交易等网络金融服务的身份认证信息十组以上的；（二）获取第（一）项以外的身份认证信息五百组以上的；（三）非法控制计算机信息系统二十台以上的；（四）违法所得五千元以上或者造成经济损失一万元以上的；（五）其他情节严重的情形。”

典型案例：李某、王某等非法获取计算机信息系统数据、非法控制计算机系统案（2021）沪0104刑初148号

本案中，益采公司在未经淘宝（中国）软件有限公司授权许可的情况下，经李某授意，益采公司部门负责人被告人王某、高某等人分工合作，以使用IP代理、“X-sign”签名算法等手段突破、绕过淘宝公司的“反爬虫”防护机制，再通过数据抓取程序大量非法抓取淘宝公司存储的各主播在淘宝直播时的开播地址、销售额、观看PV、UV等数据。至案发，益采公司整合非法获取的数据后对外出售牟利，违法所得共计人民币22万余元。法院认为被告人李某、王某、高某等人构成非法获取计算机信息系统数据罪，分别判处有期徒刑二年六个月、一年三个月不等，并处罚金。

法院认为，被告人李文某为牟取私利，违法国家规定，侵入国家事务领域的计算机信息系统，被告人的行为均已构成非法侵入计算机信息系统罪。

3、提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪

《刑法》第285条第3款对该罪规定如下，提供专门用于侵入、非法控制计算机信息系统的程序、工具，或者明知他人实施侵入、非法控制计算机信息系统的违法犯罪行为而为其提供程序、工具，情节严重的，依照前款的规定处罚。《最高人民法院、最高人民检察院关于办理危害计算机信息系统安全刑事案件应用刑事案件应用法律若干问题的解释》中还列举了“具有避开或者突破计算机信息系统安全保护措施，未经授权或者超越授权获取计算机信息系统数据的功能的”等类型的程序、工具。

典型案例：陈辉提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪（2021）粤0115刑初5号

本案中，被告人陈辉为牟取非法利益，在本区编写爬虫软件用于在浙江淘宝网络有限公司旗下的大麦网平台上抢票，并以人民币1888元到6888元不等的价格向他人出售该软件，非法获利人民币12万余元。2019年7月11日，被告人陈辉被公安机关抓获。经鉴定，上述爬虫软件具有以非常规的方式构造和发送网络请求，模拟用户在大麦网平台手动下单和购买商品的功能；具有以非常规手段模拟用户识别和输入图形验证码的功能，该功能可绕过大麦网平台的人机识别验证机制，以非常规方式访问大麦网平台的资源。

本院认为，被告人陈辉提供专门用于侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具，情节特别严重，依法应予惩处。

4、 侵犯公民个人信息罪

《刑法》第253条中规定了该罪，违反国家有关规定，向他人出售或者提供公民个人信息，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。违反国家有关规定，将在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息，出售或者提供给他人的，依照前款的规定从重处罚。窃取或者以其他方法非法获取公民个人信息的，依照第一款的规定处罚。

典型案例：杭州魔蝎数据 科技 有限公司、周江翔、袁冬侵犯公民个人信息罪（2020）浙0106刑初437号

本案中，被告人周江翔系魔蝎公司法定代表人、总经理，负责公司整体运营，被告人袁冬系魔蝎公司技术总监，系技术负责人，负责相关程序设计。魔蝎公司主要与各网络贷款公司、小型银行进行合作，为网络贷款公司、银行提供需要贷款的用户的个人信息及多维度信用数据，方式是魔蝎公司将其开发的前端插件嵌入上述网贷平台A**中，在网贷平台用户使用网贷平台的APP借款时，贷款用户需要在魔蝎公司提供的前端插件上，输入其通讯运营商、社保、公积金、淘宝、京东、学信网、征信中心等网站的账号、密码，经过贷款用户授权后，魔蝎公司的爬虫程序代替贷款用户登录上述网站，进入其个人账户，利用各类爬虫技术，爬取（复制）上述企、事业单位网站上贷款用户本人账户内的通话记录、社保、公积金等各类数据。

法院认为，被告单位杭州魔蝎数据 科技 有限公司以其他方法非法获取公民个人信息，情节特别严重，其行为已构成侵犯公民个人信息罪。被告人周江翔、袁冬分别系对被告单位魔蝎公司侵犯公民个人信息行为直接负责的主管人员和其他直接责任人员，其行为均已构成侵犯公民个人信息罪。

5、侵犯着作权罪

根据《刑法》第217条规定，以营利为目的，有下列侵犯着作权或者与着作权有关的权利的情形之一，违法所得数额较大或者有其他严重情节的，处三年以下有期徒刑，并处或者单处罚金；违法所得数额巨大或者有其他特别严重情节的，处三年以上十年以下有期徒刑，并处罚金：（一）未经着作权人许可，复制发行、通过信息网络向公众传播其文字作品、音乐、美术、视听作品、计算机软件及法律、行政法规规定的其他作品的；（二）出版他人享有专有出版权的图书的；（三）未经录音录像制作者许可，复制发行、通过信息网络向公众传播其制作的录音录像的；（四）未经表演者许可，复制发行录有其表演的录音录像制品，或者通过信息网络向公众传播其表演的；（五）制作、出售假冒他人署名的美术作品的；（六）未经着作权人或者与着作权有关的权利人许可，故意避开或者破坏权利人为其作品、录音录像制品等采取的保护着作权或者与着作权有关的权利的技术措施的。

典型案例：谭某某等侵犯着作权罪（2020）京0108刑初237号

本案中，被告鼎阅公司自2018年开始，在覃某某等12名被告人负责管理或参与运营下，未经掌阅 科技 股份有限公司、北京幻想纵横网络技术有限公司等权利公司许可，利用网络爬虫技术爬取正版电子图书后，在其推广运营的“鸿雁传书”“TXT全本免费小说”等10余个App中展示，供他人访问并下载阅读，并通过广告收入、付费阅读等方式进行牟利。根据经公安机关依法提取收集并经勘验、检查、鉴定的涉案侵权作品信息数据、账户交易明细、鉴定结论、广告推广协议等证据，法院查明，涉案作品侵犯掌阅 科技 股份有限公司、北京幻想纵横网络技术有限公司享有独家信息网络传播权的文字作品共计4603部，侵犯中文在线数字出版集团股份有限公司享有独家信息网络传播权的文字作品共计469部。

法院认为，鼎阅公司、直接负责的主管人员覃某某等12名被告人以营利为目的，未经着作权人许可，复制发行他人享有着作权的文字作品，情节特别严重，其行为均已构成侵犯着作权罪，应予惩处。

（2） 构成不正当竞争

我国《反不正当竞争法》第12条规定：“经营者利用网络从事生产经营活动，应当遵守本法的各项规定。经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为：（一）未经其他经营者同意，在其合法提供的网络产品或者服务中，插入链接、强制进行目标跳转；（二）误导、欺骗、强迫用户修改、关闭、卸载其他经营者合法提供的网络产品或者服务；（三）恶意对其他经营者合法提供的网络产品或者服务实施不兼容；（四）其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。

典型案例：深圳市腾讯计算机系统有限公司、腾讯 科技 （深圳）有限公司与被告某新媒体公司不正当竞争纠纷案

本案中，两原告系微信公众平台的经营者和管理者，被告某新媒体公司系某网站经营者，利用爬虫技术抓取微信公众平台文章等信息内容数据，并通过网站对外提供公众号信息搜索、导航及排行等数据服务。原告诉称，被告利用被控侵权产品，突破微信公众平台的技术措施进行数据抓取，并进行商业化利用，妨碍平台正常运行，构成不正当竞争。被告辩称，爬取并提供公众号数据服务的行为不构成不正当竞争，其爬取的文章并非腾讯公司的数据，而是微信公众号的用户数据，且其网站获利较少。

法院认为，被告违背诚实信用原则，擅自使用原告征得用户同意、依法汇集且具有商业价值的数据，并足以实质性替代其他经营者提供的部分产品或服务，损害公平竞争的市场秩序，属于《反不正当竞争法》第十二条第二款第四项所规定的妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为，构成不正当竞争。

（3） 行政责任

我国当前关于爬虫行为所应承担的行政责任主要规定在《网络安全法》中，其中涉嫌违反第27条规定的：“任何个人和组织不得从事非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能、窃取网络数据等危害网络安全的活动；不得提供专门用于从事侵入网络、干扰网络正常功能及防护措施、窃取网络数据等危害网络安全活动的程序、工具；明知他人从事危害网络安全的活动的，不得为其提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助。”，需要承担一定的行政责任。该法第63条对违反第27条还规定了具体的行政处罚措施，包括“没收违法所得”“拘留”“罚款”等处罚。同时，对违反27条规定受到处罚的相关人员也作出了任职限制规定。

此外，《数据安全管理办法（征求意见稿）》第16条对爬虫适用作出了限流规定：“网络运营者采取自动化手段访问收集网站数据，不得妨碍网站正常运行；此类行为严重影响网站运行，如自动化访问收集流量超过网站日均流量三分之一，网站要求停止自动化访问收集时，应当停止。”同时，第37条也规定了相应的行政责任：网络运营者违反相关规定的，由有关部门给予公开曝光、没收违法所得、暂停相关业务、停业整顿、关闭网站、吊销相关业务许可证或吊销营业执照等处罚。

三、数据爬取行为的合规指引

（一）严格规范数据爬取行为

1、如果目标网站有反爬取协议，应严格遵守网站设置的 Robots协议。Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”，网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。该协议尊重信息提供者的意愿，并维护其隐私权;保护其使用者的个人信息和隐私不被侵犯。Robots协议代表一种契约精神，互联网企业只有遵守这一规则，才能保证网站及用户的隐私数据不被侵犯。可以说，无论从保护网民隐私还是尊重版权内容的角度，遵守robots协议都应该是正规互联网公司的默之举，任何违反robots协议的行为都应该为此付出代价。

2、合理限制抓取的内容。在设置抓取策略时，应注意编码禁止抓取视频、音乐等可能构成作品的、明确的着作权作品数据，或者针对某些特定网站批量抓取其中的用户生成内容；在使用、传播抓取到的信息时，应审查所抓取的内容，如发现属于用户的个人信息、隐私或者他人的商业秘密的，应及时停止并删除。对于内部系统数据，严格禁止侵入。

3、爬取行为不应妨碍网站的正常运行。企业应当合理控制爬取的频率，尽可能避免过于频繁地抓取数据，特别是如果超过了《数据安全管理办法（征求意见稿）》明确规定的“自动化访问收集流量超过网站日均流量三分之一”的要求，就应当严格遵守网站的要求，及时停止数据抓取。

（二）爬取个人信息时恪守合法、正当、必要原则

在我国，合法、正当、必要原则散见于《消费者权益保护法》、《网络安全法》、《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》、《个人信息安全规范》等法律与规范之中。网络经营者拟爬取用户个人信息的，应当严格遵守上述法律法规的规定，以取得个人用户的事前同意为原则，避免超出用户的授权范围爬取信息。同样地，数据接受方也应当对以爬虫方式获取的他人信息进行合法性审查，了解个人信息主体是否同意共享个人信息数据。

（三）爬取商业数据时谨防构成不正当竞争

在数字内容领域，数据是内容产业的核心竞争资源，内容平台经过汇总分析处理后的数据往往具有极高的经济价值，因此非法爬取行为在某些具体应用场景下会被认定为构成不正当竞争。尤其是对于双方商业模式相同或近似、获取对方的信息会对对方造成直接损害的，企业应重点予以防范。如果存在此种情形，则应当谨慎使用爬取获取被爬取网站的数据。

四、结语

随着大数据时代的来临以及数字技术的蓬勃发展，数据的价值日益凸显，部分企业通过数据爬取技术更加高效地获取和深度地利用相关数据，从而弥补企业自身数据不足的现状，支撑企业的商业化发展。对于这些企业而言，“网络爬虫如何爬取信息数据才是合法的？”“爬取数据时如何做到合规？”是亟待解决的一大难题。作为法律工作者，应当从法律的专业角度给企业提供强有力的合规指引，为促进高新技术企业的发展，进而全面提升国家 科技 创新能力做出应有的贡献。