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功能概述
Bot 智能分析适用于需要快速部署，识别并分析网站流量模式的情况。Bot 智能分析基于聚类分析算法和大数据模型的智能引擎，旨在帮助您从多种角度综合判断请求风险，更便捷地使用 Bot 管理快速识别和处理已知或未知 Bot，避免固定单一的策略被绕过。Bot 智能分析将通过对多个因素进行综合分析，将请求分类为正常请求、正常Bot请求、疑似Bot请求以及恶意Bot请求，并支持对不同类型的请求进行相应的处置方式配置。
说明：
Bot 智能分析综合了 Bot 基础管理和客户端画像分析功能中的请求特点，并结合动态聚类分析，形成请求风险标签。Bot 智能分析可以帮助您了解整体访客情况并快速部署Bot管理策略。如您对于请求特征有非常明确的策略要求（例如：放行特定搜索引擎请求、拦截Web开发工具请求等），您可以进一步使用 Bot 基础管理、客户端画像分析和自定义 Bot 规则进行策略调整。
操作步骤
例如：电商站点
shop.example.com 发现商品展示页面访问用量突增，判断可能遭受了大量的 Bot 访问，因此通过 Bot 智能分析策略可快速启用 Bot 管理功能对 Bot 工具进行拦截。您可以参照以下步骤操作：1. 登录边缘安全加速平台 EO控制台，在左侧菜单栏中，单击站点列表，在站点列表内单击需配置的站点，进入站点详情页面。
2. 在站点详情页面，单击安全防护 > Bot 管理，进入 Bot 管理详情页。
3. 在 Bot 智能分析卡片中，点击设置，进入配置页面。以当前场景为例，可配置恶意 Bot 请求的处置方式为 JavaScript 挑战，疑似 Bot 请求和正常 Bot 请求保持为观察即可。
4. 点击保存，完成配置。
相关参考
请求的 Bot 标签
Bot 智能分析根据分析结果，将请求分类成下列类型：
恶意 Bot 请求：来自 Bot 的请求，风险较高，建议配置为拦截或者挑战处置动作。
疑似 Bot 请求：来自 Bot 客户端的请求，有一定风险，建议至少配置为观察或者挑战处置动作。
正常 Bot 请求：合法爬虫请求，包括来自搜索引擎爬虫的请求。
正常请求：客户端不具备明显 Bot 特征的请求，仅支持放行处置方式。
影响 Bot 智能分析判定的相关因素
Bot智能分析引擎将根据以下几个主要因素对请求进行综合评估：
1. 请求速率：请求速率会影响 Bot 的识别结果，过高的请求速率可能存在恶意 Bot 行为。
2. IP 情报库：引擎将参考我们的 IP 情报库，识别是否有恶意行为记录或黑名单信息。
3. 搜索引擎特征：根据源IP是否匹配合法搜索引擎爬虫，例如谷歌、百度等。
4. 访问 URL 序列：分析访问 URL 的顺序和规律，以评估请求是否类似于正常用户行为或正常 Bot 行为。
5. JA3 指纹注1：利用 JA3 指纹技术识别客户端 TLS 连接的特征，以识别 Python 工具等非浏览器客户端。
6. BotnetID 指纹注2：通过分析 BotnetID 指纹，对比已知恶意 BotnetID，识别来自僵尸网络的恶意爬虫行为。
说明：
注1：
JA3是一种针对TLS客户端握手过程中的特征进行指纹生成的方法。通过收集客户端在TLS握手过程中提供的信息（如支持的加密套件、扩展等），生成一个唯一的哈希值作为指纹。JA3指纹可以帮助我们识别出使用特定工具或库发起请求的客户端，例如使用Python库发起的请求。通过对比客户端的JA3指纹与已知的恶意工具或库的指纹，我们可以更准确地识别潜在的恶意Bot行为。
注2：
BotnetID是一种基于Bot网络行为特征的识别方法。Bot网络（Botnet）通常由多个被控制的恶意设备组成，它们可能用于发起攻击或执行其他恶意活动。通过分析客户端行为特征及其与已知Bot网络的相似性，可以生成一个BotnetID。通过对比客户端的BotnetID与已知的恶意Bot网络ID，我们可以更准确地识别潜在的恶意Bot行为。
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