有解决方案吗？我付费

@大da脸: 可以采取以下一些解决方案：

IP过滤和封禁：监控和分析访问日志，识别并封禁异常的IP地址或IP段。可以使用防火墙、黑名单等工具来实现。

设备指纹识别：使用设备指纹技术来检测和识别真实设备与虚假设备之间的差异。通过收集和比对设备属性（如操作系统版本、浏览器类型、屏幕分辨率等），可以排除虚假设备的干扰。

用户行为分析：通过分析访客的行为模式、点击路径、停留时间等指标，结合机器学习算法，可以识别并过滤出异常的、不符合真实用户行为规律的访客。

验证码和人机验证：在关键页面或操作前添加验证码或人机验证，以区分真实用户和机器自动请求。常见的验证码形式包括图像验证码、文字验证码、滑动验证码等。

AI检测和分析：利用AI技术进行访客识别和行为分析，通过模型训练和数据挖掘，识别出异常的访问行为，并及时采取相应措施。

安全监控和实时警报：建立安全监控系统，实时监测网站访问流量、异常访问行为等，并设置触发警报的条件。一旦检测到异常情况，及时采取相应的响应措施。

@小九九呀: 但是这些具体怎么实施呢

1：落地页是百度新医疗的页面，我们无法控制

2：唯一可以植入的是引入自己的js，目前我再研究的就是抓取访客的浏览器指纹信息

@大da脸: 针对你提到的两个问题，我给出以下建议：

1. 对于无法控制的落地页（百度新医疗页面），你可以考虑以下措施：

   • 与百度新医疗团队沟通，了解他们是否提供了一些定制化的选项，以便你能够在页面上添加自己的跟踪代码或者其他功能。
   • 如果百度新医疗团队不提供自定义选项，你可以尝试在与他们的协作中争取一些更多的自主权，以便将来能够在页面上进行更多自定义操作。

2. 关于浏览器指纹信息的抓取，你可以考虑以下方法：

   • 研究并实施浏览器指纹识别技术，通过JavaScript代码获取用户的浏览器指纹信息。这种信息包括操作系统、浏览器版本、屏幕分辨率等，可以用于唯一识别用户。
   • 使用第三方库或服务，如FingerprintJS、AmIUnique等，它们提供了现成的浏览器指纹识别功能，你只需要在页面上引入相应的JavaScript脚本即可获取指纹信息。
   • 注意，在收集用户浏览器指纹信息时，要遵守相关法律法规和隐私政策，并确保用户同意。

@大da脸: 要实现IP过滤和封禁、设备指纹识别、用户行为分析、验证码和人机验证、AI检测和分析以及安全监控和实时警报等功能，可以考虑以下具体实现方法：

1. IP过滤和封禁：

   • 监控和分析访问日志，识别异常的IP地址或IP段。
   • 使用防火墙或网络安全设备来实现IP过滤和封禁功能。
   • 维护一个黑名单，将异常IP地址加入黑名单并进行封禁。

2. 设备指纹识别：

   • 收集设备属性信息，如操作系统版本、浏览器类型、屏幕分辨率等。
   • 建立设备指纹库，存储各种设备的指纹信息。
   • 比对访问请求中的设备指纹与库中的指纹信息，识别真实设备与虚假设备之间的差异。

3. 用户行为分析：

   • 收集访客的行为模式、点击路径、停留时间等指标。
   • 使用机器学习算法对这些指标进行分析和建模。
   • 根据模型识别并过滤出异常的访客，不符合真实用户行为规律的访客。

4. 验证码和人机验证：

   • 在关键页面或操作前添加验证码或人机验证。
   • 可以使用图像验证码、文字验证码、滑动验证码等常见的验证码形式。
   • 验证码和人机验证可通过第三方服务提供商实现，例如reCAPTCHA等。

5. AI检测和分析：

   • 利用AI技术进行访客识别和行为分析。
   • 基于模型训练和数据挖掘，识别出异常的访问行为。
   • 根据检测结果及时采取相应措施，如封禁IP或触发安全警报。

6. 安全监控和实时警报：

   • 建立安全监控系统，监测网站访问流量、异常访问行为等。
   • 设置触发警报的条件，如异常流量峰值、频繁的恶意请求等。
   • 一旦检测到异常情况，及时采取相应的响应措施，如自动封禁IP、发送警报通知等。

@小九九呀: 太高深了，不过百度的落地页很多方法没法实施 ，能干预的很有限