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악성 스팸 처리 - Semalt에서 연습

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(삼)

봇은 최고의 실적이 없습니다. 그들은 빠르며 숫자를 능가합니다.웹 사이트 방문자 고객 성공 관리자 인 Michael Brown 세미 톨 ,봇은 공격하려는 의도와 취약한 사이트를 쉽게 알아 내고, 코멘트 시스템을 스팸하고,트래픽보고 시스템의 혼란. 악의적 인 소개의 유입이 심각한 문제가되고 있으며 Google의 추세는문제는 기하 급수적으로 높아진다.

Googlebot은 좋은 봇입니다

봇의 주요 목적은 작업을 자동화하고 방문자로서 위장하는 것입니다. 그들은 긁는다.소스 코드, 데이터 수집 및 발견 한 기능에 대한 응답 기능을 제공합니다. 그러나이 모든 것이 악의적 인 것처럼 보이지만 모든 것이 아닙니다.나쁜. 구글 봇은 사용자들에게 그 존재를 알리고 SERP에 웹 사이트를 대기열에 넣을 수 있도록 도와줍니다. 어떤 봇은 이것을 이용하고가짜 에이전트 문자열이이 봇에서 유래 한 것처럼 보입니다.

나쁜 봇과 소개 스팸

나쁜 봇은 웹 사이트 콘텐츠를 도용하고, 사용자 정보를 도용하며, 법적으로 사기성을 클릭합니다.Google 애널리틱스에서 생성 된 광고, 광고 및 엉망인 보고서 이 목록의 마지막 항목은 웹 사이트에 많은 영향을 미칩니다. 결과추천 스팸의 다양한 악성 응용 프로그램으로부터 예를 들어, 트래픽 데이터를 생성하는 인플레이션, 트릭사용자가 Google 애널리틱스 보고서에 표시되는 사이트를 방문하여 다시 링크를 만들 수 있습니다. 그들이 다음과 같이 숨겨지기 때문에합법적 인 트래픽 인 경우 리퍼러를 숨길 수 있습니다.

추천 스팸의 반송률은 100 %이며 제한적인 페이지 시간은 왜곡되는 경향이 있습니다보고서의 데이터. 따라서이 보고서의 최종 결과는 대부분 유효하지 않습니다. 몇 년 동안 봇은 더욱 정교 해졌습니다..

봇넷

해커는 봇넷을 사용하여 복잡한 공격을 수행합니다. 봇넷은 로봇 네트워크입니다.IP를 추적하고 블랙리스트에 올리는 것을 어렵게 만듭니다. 웹 사이트가 Distributed Denial of Service를 사용할 때 웹 사이트를 보호하기가 어려워집니다.하나가 뿌리 뽑히거나 막히면 여러 다른 사람들이 자랍니다.

유령 추천

대부분의 웹 사이트에는 현재 Google 웹 로그 분석 코드가 하드 코딩되어 있습니다. 추천봇은 소스 코드에서 고유 한 UA 코드를 긁어내어 사이트를 추적 할 수 있습니다. 그때부터 정보를 보낼 수있게됩니다.방문하지 않고도 GA로 Google 애널리틱스 측정 프로토콜은 데이터를 차별하지 않습니다.그것에.

유령 추천 스팸 차단

사용자는 유령 추천을 무시하고 트래픽에 사용 된 데이터의 무결성을 복원 할 수 있습니다보고서. 호스트 이름 필터는 유효한 웹 사이트의 정보 만 고려하기 때문에 이에 대한 한 가지 방법입니다. 그러한모든 유령 추천은 향후 분석 보고서에 반영되지 않습니다. 해커가 얻을 수있는 영구적 인 해결책은 아닙니다.카운터 대책의 바람이 제자리에 놓입니다.

차단 정상적인 소개 스팸

대부분의 경우 웹 사이트는 자동 로봇을 통해 사이트에 활동을보고합니다. 이것들은스팸을 차단하는 기존의 방법을 사용하여 제어 할 수 있습니다. Google 애널리틱스를 사용하기로 결정하면 프로세스가 길고 철저 할 수 있습니다. 안자동 차단 프로그램은 Sucuri 웹 사이트 방화벽으로 사용자 정의 규칙에 대한 사용자 정의 규칙을 선택할 수 있습니다.

결론

21 세기는 계층화 된 보안 문제를 제기했다. 때때로 성가시다.스팸을 다루어야 만합니다. 그러나 사람들은 반드시 데이터를 보호하기위한 조치를 취하는 것에 익숙해 져야합니다.

November 28, 2017
악성 스팸 처리 - Semalt에서 연습
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