招聘網站的流量隱憂：惡意BOT與流量黑盒
對人力資源服務行業來說，流量猶如一把雙刃劍。涌動的流量如同黑盒，在繁榮的背后，各種惡意機器流量、黑產SEO、數據黑手和僵尸程序暗潮涌動，想要看清它們絕非易事。
作為國內最早一批提供求職招聘服務的互聯網企業，經過20余年的業務發展，該服務商形成了具備異地容災能力的“兩地三中心”機房架構，其上運營著包括招聘、獵頭、培訓、測評、人事外包等在內的200余項人力資源服務，業務服務器承載的流量復雜且極具多樣性。
流量黑盒
龐大的業務體量、日均pv千萬級，基礎設施壓力和運維人員負擔可想而知。一方面，來自搜索引擎的虛假流量和來自三方獵頭、競品平臺的內容攝取機器人泛濫，嚴重擠占了服務器資源，為避免影響業務正常運轉，運維人員只好不斷增加服務器數量，硬件成本被大幅推高；另一方面，分散的地理空間下，異構資源池的安全管理缺乏統一視角，碎片化的安全布局令運維人員疲于奔命，流量處置效率卻得不到有效提升。
訪問入口、目的與人群的多樣性加劇了企業安全人員的流量隱憂，新型的移動端訪問入口如app、小程序、h5的訪問行為輕量、快速、頁面停留時間短但分享率高，與傳統pc端流量有很大差異，運維管理人員在識別流量屬性與來源，拆解訪問路徑和訪問行為的過程中存在盲點。
更重要的是，復雜的流量迷霧也推高了數據價值挖掘的壁壘，企業管理層需要一種真正看得見、看得清“流量網絡”的方案，為業務決策和戰略轉型提供依據。
輕度上云，流量先行
在數字化轉型的進程中，我們選擇將互聯網出入口率先搬到阿里云上，即使業務仍然部署在IDC，也能便捷享受一體化流量安全帶來的“絲滑”防護體驗。
——該人力資源機構安全運維負責人
安全產品作為流量的出入口，能夠很好地承擔流量可視與精準防控的職能。阿里云的混合云安全方案，將公共云安全能力與傳統IT架構下的業務部署完美融合，助力用戶在業務不上云的情況下，通過云來對暴露面進行收斂，實現進出流量統一防御與管理。
該人力資源服務機構混合云安全架構示意圖
- 識別虛假訪問，節約推廣成本，杜絕“虛假繁榮”；
- 跨數據中心識別并清理惡意攻擊流量、惡意BOT和非法訪問，減輕基礎設施壓力和運維人員負擔；
- 全局視角看清流量構成，流量來源與訪問行為，為企業戰略決策提供依據。
- 跨物理空間安全便捷部署與一體化管理，避免重復采購、重復部署和重復規則配置，提升管理效率；
- 按流量規模和業務需求調用安全模塊和防護節點，降低安全成本。
“無感”應對惡意BOT
人力資源行業是網絡惡意機器人流量的“重災區”。面對肆虐的惡意腳本和大規模“復雜可持續”攻擊者，阿里云為該人力資源服務商制定了全局監控，分級識別清理的防護對抗策略，最大程度降低爬蟲對抗對業務的影響。
全局監控邏輯下，觀察模式僅對機器流量進行學習和識別，并對流量來源、構成、爬蟲類型和爬蟲行為進行詳細分析，不產生對抗；
針對不同的業務系統防護需求，安全運維人員可自行調用配置防爬策略，JS挑戰、滑塊和嚴格滑塊形成組合拳，從而對不同風險等級的域名實現精細化防控；
最后通過持續運營對策略進行調整和優化，最大限度識別日常爬蟲流量，看清業務流量的實際構成。
數據防泄露的”第一道門“
《數據安全法》已經于9月1日生效，相應的對提供人力資源服務的企業如何進行數據合規治理工作，也釋放了明確的信號：對于求職者個人信息、簡歷、評測、職位信息等核心數據資產和用戶隱私信息，做出有前瞻性的數據保護進程安排，守住數據資產“生命線”。
