你被大模型DDoS了吗?大模型“DDoS攻击力指数”TOP10榜单出炉

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想象一下,你是一个默默耕耘的开源社区管理员,服务器日复一日地为开发者提供支持,突然有一天,流量日志里冒出一堆不速之客——不是黑客,不是爬虫爱好者,而是AI大模型的训练机器人。

想象一下,你是一个默默耕耘的开源社区管理员,服务器日复一日地为开发者提供支持,突然有一天,流量日志里冒出一堆不速之客——不是黑客,不是爬虫爱好者,而是AI大模型的训练机器人。这些家伙像饿狼一样扑向你的数据,把带宽吃得干干净净,甚至连页面加载都卡到怀疑人生。很遗憾,这不是阴谋论科幻片,而是广大中小互联网企业/服务正面临的现实威胁。

DDoS新势力:AI爬虫

就在本周一,SourceHut——一家开源Git托管服务平台,在其状态页面上无奈喊话:“我们持续遭受激进的LLM(大语言模型)爬虫干扰,服务屡屡受阻。”为了自救,他们祭出了名为“Nepenthes”的捕虫器,试图困住这些为AI训练而生的爬虫,同时还直接封禁了Google Cloud和Microsoft Azure等云服务商的IP——因为这些地方正是爬虫流量的重灾区。

SourceHut坦言,虽然这些措施暂时控制住了局面,但也可能误伤正常用户,体验降级在所难免。

这不是SourceHut第一次被“爬虫DDoS”搞得焦头烂额。早在2022年,他们就曾公开diss谷歌的Go Module Mirror,指责其无节制的流量请求形同“拒绝服务攻击”。而如今,随着生成式AI热潮席卷全球,类似的故事在互联网的各个角落反复上演。

维修网站iFixit去年7月就曾抱怨Anthropic的Claudebot过度爬取;云托管服务Vercel则在2024年12月披露,单月内OpenAI的GPTbot发起了5.69亿次请求,Anthropic的Claudebot也有3.7亿次,合计占谷歌Googlebot请求量的20%。Diaspora开发者Dennis Schubert甚至爆料,他服务器60天内70%的流量都来自LLM训练机器人。

这些AI爬虫为何如此猖狂?答案很简单:数据饥渴。生成式AI的崛起让OpenAI、Anthropic、Google等玩家对互联网内容的渴求达到了前所未有的高度。无论是ChatGPT的对话能力,还是Claude的推理水平,背后都需要海量数据喂养。然而,这种“拿来主义”正在给中小型互联网服务带来沉重负担,甚至演变成一场无形的DDoS危机。

大模型“DDoS攻击力指数”TOP10榜单

为了更直观地呈现这些AI爬虫的“破坏力”,GoUpSec基于近期互联网相关报道与公开数据,整理了一份“大模型DDoS攻击力指数TOP10榜单”。指数综合了爬虫的请求量、覆盖网站范围、被封禁频率以及对服务影响的严重程度等维度。以下是榜单及简评:

1.Bytespider(字节跳动)

指数:95

点评:字节跳动的爬虫王者,据Cloudflare统计,其请求量和覆盖范围均居首位,为自家AI产品豆包囤粮。被封禁率也高,其激进作风无人能敌。

2.GPTbot(OpenAI)

指数:90

点评:OpenAI的明星爬虫,单月5.69亿次请求让人咋舌。虽然承诺尊重robots.txt,但伪装流量和过载投诉仍让它稳坐榜眼。

3.Claudebot(Anthropic)

指数:85

点评:Anthropic的训练先锋,3.7亿次月请求+iFixit百万次单日轰炸,堪称“温柔杀手”。被封禁率稍低,但破坏力不容小觑。

4.Amazonbot(亚马逊)

指数:80

点评:为Alexa索引内容而生,流量虽不及前三,但开发者频频抱怨其过载行为,伪装流量也让人生疑。

5.Google-Extended(谷歌)

指数:75

点评:谷歌专为AI训练设计的爬虫,13.6%的顶级网站封禁率显示其影响力。双重身份(搜索+AI)让网站主投鼠忌器。

6.AppleBot(苹果)

指数:70

点评:苹果为AI功能收集数据的代表,透明度较高,但DoubleVerify数据显示其贡献了2024年16%的无效流量。

7.Meta AI Bot(Meta)

指数:65

点评:Meta的AI野心驱使其爬虫活跃,虽然自称目的明确,但多用途属性让封禁变得复杂。

8.CCBot(Common Crawl)

指数:60

点评:开源数据集的常客,22.1%的顶级网站封禁率说明其影响广泛,但攻击性稍逊商业爬虫。

9.OAI-SearchBot(OpenAI)

指数:55

点评:OpenAI的新兵,甫一亮相就被14家主流媒体封杀,潜力未完全释放。

10.Perplexity AI Bot(Perplexity)

指数:50

点评:AI搜索新贵,伪装成普通浏览器偷偷摸摸爬数据,惹恼了不少网站主。

面对“白嫖”:躺平还是对抗?

疯狂的AI爬虫其实也有自己的行规,2023年8月,OpenAI率先承诺GPTbot会遵守robots.txt标准,其他厂商纷纷跟进。然而现实却是,承诺归承诺,执行靠自觉。Diaspora的Schubert就发现,他的服务器日志里满是伪装成GPTbot的“山寨爬虫”,IP来自AWS甚至美国居民网络,显然是恶作剧者趁乱起哄。DoubleVerify的报告更指出,2024下半年因AI爬虫导致的“一般无效流量”(GIVT)激增86%,其中16%直接来自GPTbot、Claudebot等知名玩家。

这背后,是AI公司与网站主之间的博弈。一方面,AI厂商需要数据喂养模型,互联网是天然的“粮仓”;另一方面,网站主却面临带宽挤占、隐私争议甚至版权纠纷的困境。SourceHut封禁云服务商、iFixit更新robots.txt,都是被动防御的缩影。更棘手的是,像Googlebot这样身兼搜索与AI双重任务的爬虫,让网站主在封禁与曝光之间左右为难(编者:谷歌2023年发布robots.txt的Google-Extended产品令牌,经允许网站运营者单独封锁爬虫而不影响网页检索和排名)。

AI爬虫的“DDoS效应”暴露了生成式AI热潮下的隐忧。对于中小型服务商来说,这不仅是技术挑战,更是生存问题。SourceHut的“Nepenthes”捕虫器、Cloudflare的“一键屏蔽AI爬虫”功能,都是技术社区的反击尝试。但长远看,光靠封禁和对抗显然不是解药。

或许,未来的出路在于平衡——AI公司需要更透明的数据采集政策,甚至通过授权或付费模式与网站主合作;而网站主则需在保护自身权益与拥抱AI生态之间找到折中点。否则,这场爬虫与服务的“猫鼠游戏”,只会让互联网的生态雪上加霜。

你被大模型DDoS了吗?也许下一个喊救命的,就是你常上的那个小众论坛。

责任编辑:华轩 来源: GoUpSec
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