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你被大模型DDoS了嗎?大模型“DDoS攻擊力指數”TOP10榜單出爐

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想象一下,你是一個默默耕耘的開源社區管理員,服務器日復一日地為開發者提供支持,突然有一天,流量日志里冒出一堆不速之客——不是黑客,不是爬蟲愛好者,而是AI大模型的訓練機器人。

想象一下,你是一個默默耕耘的開源社區管理員,服務器日復一日地為開發者提供支持,突然有一天,流量日志里冒出一堆不速之客——不是黑客,不是爬蟲愛好者,而是AI大模型的訓練機器人。這些家伙像餓狼一樣撲向你的數據,把帶寬吃得干干凈凈,甚至連頁面加載都卡到懷疑人生。很遺憾,這不是陰謀論科幻片,而是廣大中小互聯網企業/服務正面臨的現實威脅。

DDoS新勢力:AI爬蟲

就在本周一,SourceHut——一家開源Git托管服務平臺,在其狀態頁面上無奈喊話:“我們持續遭受激進的LLM(大語言模型)爬蟲干擾,服務屢屢受阻。”為了自救,他們祭出了名為“Nepenthes”的捕蟲器,試圖困住這些為AI訓練而生的爬蟲,同時還直接封禁了Google Cloud和Microsoft Azure等云服務商的IP——因為這些地方正是爬蟲流量的重災區。

SourceHut坦言,雖然這些措施暫時控制住了局面,但也可能誤傷正常用戶,體驗降級在所難免。

這不是SourceHut第一次被“爬蟲DDoS”搞得焦頭爛額。早在2022年,他們就曾公開diss谷歌的Go Module Mirror,指責其無節制的流量請求形同“拒絕服務攻擊”。而如今,隨著生成式AI熱潮席卷全球,類似的故事在互聯網的各個角落反復上演。

維修網站iFixit去年7月就曾抱怨Anthropic的Claudebot過度爬取;云托管服務Vercel則在2024年12月披露,單月內OpenAI的GPTbot發起了5.69億次請求,Anthropic的Claudebot也有3.7億次,合計占谷歌Googlebot請求量的20%。Diaspora開發者Dennis Schubert甚至爆料,他服務器60天內70%的流量都來自LLM訓練機器人。

這些AI爬蟲為何如此猖狂?答案很簡單:數據饑渴。生成式AI的崛起讓OpenAI、Anthropic、Google等玩家對互聯網內容的渴求達到了前所未有的高度。無論是ChatGPT的對話能力,還是Claude的推理水平,背后都需要海量數據喂養。然而,這種“拿來主義”正在給中小型互聯網服務帶來沉重負擔,甚至演變成一場無形的DDoS危機。

大模型“DDoS攻擊力指數”TOP10榜單

為了更直觀地呈現這些AI爬蟲的“破壞力”,GoUpSec基于近期互聯網相關報道與公開數據,整理了一份“大模型DDoS攻擊力指數TOP10榜單”。指數綜合了爬蟲的請求量、覆蓋網站范圍、被封禁頻率以及對服務影響的嚴重程度等維度。以下是榜單及簡評:

1.Bytespider(字節跳動)

指數:95

點評:字節跳動的爬蟲王者,據Cloudflare統計,其請求量和覆蓋范圍均居首位,為自家AI產品豆包囤糧。被封禁率也高,其激進作風無人能敵。

2.GPTbot(OpenAI)

指數:90

點評:OpenAI的明星爬蟲,單月5.69億次請求讓人咋舌。雖然承諾尊重robots.txt,但偽裝流量和過載投訴仍讓它穩坐榜眼。

3.Claudebot(Anthropic)

指數:85

點評:Anthropic的訓練先鋒,3.7億次月請求+iFixit百萬次單日轟炸,堪稱“溫柔殺手”。被封禁率稍低,但破壞力不容小覷。

4.Amazonbot(亞馬遜)

指數:80

點評:為Alexa索引內容而生,流量雖不及前三,但開發者頻頻抱怨其過載行為,偽裝流量也讓人生疑。

5.Google-Extended(谷歌)

指數:75

點評:谷歌專為AI訓練設計的爬蟲,13.6%的頂級網站封禁率顯示其影響力。雙重身份(搜索+AI)讓網站主投鼠忌器。

6.AppleBot(蘋果)

指數:70

點評:蘋果為AI功能收集數據的代表,透明度較高,但DoubleVerify數據顯示其貢獻了2024年16%的無效流量。

7.Meta AI Bot(Meta)

指數:65

點評:Meta的AI野心驅使其爬蟲活躍,雖然自稱目的明確,但多用途屬性讓封禁變得復雜。

8.CCBot(Common Crawl)

指數:60

點評:開源數據集的常客,22.1%的頂級網站封禁率說明其影響廣泛,但攻擊性稍遜商業爬蟲。

9.OAI-SearchBot(OpenAI)

指數:55

點評:OpenAI的新兵,甫一亮相就被14家主流媒體封殺,潛力未完全釋放。

10.Perplexity AI Bot(Perplexity)

指數:50

點評:AI搜索新貴,偽裝成普通瀏覽器偷偷摸摸爬數據,惹惱了不少網站主。

面對“白嫖”:躺平還是對抗?

瘋狂的AI爬蟲其實也有自己的行規,2023年8月,OpenAI率先承諾GPTbot會遵守robots.txt標準,其他廠商紛紛跟進。然而現實卻是,承諾歸承諾,執行靠自覺。Diaspora的Schubert就發現,他的服務器日志里滿是偽裝成GPTbot的“山寨爬蟲”,IP來自AWS甚至美國居民網絡,顯然是惡作劇者趁亂起哄。DoubleVerify的報告更指出,2024下半年因AI爬蟲導致的“一般無效流量”(GIVT)激增86%,其中16%直接來自GPTbot、Claudebot等知名玩家。

這背后,是AI公司與網站主之間的博弈。一方面,AI廠商需要數據喂養模型,互聯網是天然的“糧倉”;另一方面,網站主卻面臨帶寬擠占、隱私爭議甚至版權糾紛的困境。SourceHut封禁云服務商、iFixit更新robots.txt,都是被動防御的縮影。更棘手的是,像Googlebot這樣身兼搜索與AI雙重任務的爬蟲,讓網站主在封禁與曝光之間左右為難(編者:谷歌2023年發布robots.txt的Google-Extended產品令牌,經允許網站運營者單獨封鎖爬蟲而不影響網頁檢索和排名)。

AI爬蟲的“DDoS效應”暴露了生成式AI熱潮下的隱憂。對于中小型服務商來說,這不僅是技術挑戰,更是生存問題。SourceHut的“Nepenthes”捕蟲器、Cloudflare的“一鍵屏蔽AI爬蟲”功能,都是技術社區的反擊嘗試。但長遠看,光靠封禁和對抗顯然不是解藥。

或許,未來的出路在于平衡——AI公司需要更透明的數據采集政策,甚至通過授權或付費模式與網站主合作;而網站主則需在保護自身權益與擁抱AI生態之間找到折中點。否則,這場爬蟲與服務的“貓鼠游戲”,只會讓互聯網的生態雪上加霜。

你被大模型DDoS了嗎?也許下一個喊救命的,就是你常上的那個小眾論壇。

責任編輯:華軒 來源: GoUpSec
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