AI炼丹日志-27 - Anubis 通过 PoW工作量证明的反爬虫组件 上手指南 原理解析
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!
Java篇:
- MyBatis 更新完毕
- 目前开始更新 Spring,一起深入浅出!
大数据篇 300+:
- Hadoop(已更完)
- HDFS(已更完)
- MapReduce(已更完)
- Hive(已更完)
- Flume(已更完)
- Sqoop(已更完)
- Zookeeper(已更完)
- HBase(已更完)
- Redis (已更完)
- Kafka(已更完)
- Spark(已更完)
- Flink(已更完)
- ClickHouse(已更完)
- Kudu(已更完)
- Druid(已更完)
- Kylin(已更完)
- Elasticsearch(已更完)
- DataX(已更完)
- Tez(已更完)
- 数据挖掘(已更完)
- Prometheus(已更完)
- Grafana(已更完)
- 离线数仓(已更完)
- 实时数仓(正在更新…)
- Spark MLib (正在更新…)
基本介绍
官方地址
https://anubis.techaro.lol/docs/design/why-proof-of-work
核心理念
Anubis 采用类似于区块链挖矿的机制 —— Proof-of-Work(工作量证明),通过要求访问者在请求前完成一定的计算任务,来有效阻止自动化爬虫脚本对网站内容的抓取。
对人类用户几乎无感,但会显著增加爬虫成本和请求延迟。
官方介绍
Anubis 会“称量”你连接的“灵魂”,通过一道工作量证明(PoW)挑战,来保护上游资源不被爬虫程序滥用。
● PoW 机制:访问网页前必须完成一次 SHA256 Hash-based 运算(需要找到一个 nonce 使得哈希值满足某种前缀条件)
● 轻量无状态部署:可直接作为中间件接入 Web 项目,无需数据库
● 防御方式灵活:可配置访问频率限制、黑名单、白名单机制
● 兼容性强:可作为反向代理层组件使用,也可以集成进 Flask、Express、NGINX 等中间件架构
● 自定义难度:支持配置计算任务难度,适配不同的网络环境和安全需求
● 对正常用户影响小:支持 JS + WebAssembly 实现快速计算,首次验证后会缓存通行令牌,减少重复计算
应用场景
● 网站防爬(不依赖验证码)
● 对抗恶意扫描、暴力破解尝试
● 保护公开 API 接口免于被批量滥用
● 替代或增强 CAPTCHA 的轻量解决方案
工作流程
● 用户请求页面 → 被拦截
● 服务器返回 PoW 挑战(如:哈希前缀为 00000)
● 浏览器或客户端完成计算,返回答案(nonce)
● 验证通过后颁发访问令牌,后续访问直接放行
安装项目
克隆项目
git clone https://github.com/TecharoHQ/anubis.git
克隆后进入项目:
构建项目
我们使用 make 编译:
make
需要耐心等待:
如果顺利编译结束可以看到:
测试项目
编译完成之后,我们可以通过配置参数来进行配置:
./var/anubis -target http://localhost:8888 -use-remote-address
需要解释一下:
● -target 就是做完 PoW 校验之后,要转发到的地址
● -use-remote-address 如果你不配置该参数,你需要通过 NGINX->Anubis->你的服务,需要转发才可以。这种适合本地测试,如果上线的话,则去掉。
运行之后,可以看到正常输出了日志:
当中比较重要的内容,主要是服务的地址、目标服务的地址、计算难度等内容:
{"time": "2025-05-10T09:54:46.832563+08:00","level": "INFO","source": {"function": "main.main","file": "/Users/wuzikang/Desktop/github/anubis/cmd/anubis/main.go","line": 323},"msg": "listening","url": "http://localhost:8923","difficulty": 4,"serveRobotsTXT": false,"target": "http://localhost:8888","version": "devel","use-remote-address": true,"debug-benchmark-js": false,"og-passthrough": false,"og-expiry-time": 86400000000000,"base-prefix": "","cookie-expiration-time": 604800000000000,"rule-error-ids": {"ai-robots-txt": "8e399aa8f9f5d95a8cd0ad01284ea904784a854e9c6ab17ac9994f479d18aaed","cloudflare-workers": "559e7f01707b78efda8b0ed791e13d0e0079fbf0e3c81c8dfaf2299537f8b666","deny-aggressive-brazilian-scrapers": "c6664788c65ba3a1fbc2df151564b216b65a05a6828f94c63e1226c4d971cfca","headless-chrome": "b2dd0d54fa37a160ed04d152bcdde5df296a5861e0a6ef6a4fe845ef51d93be0","headless-chromium": "900a0b88e9bcd4ae0772b55c198f6fb9e0e352da8af4ed61f7f72df1391f85a2","lightpanda": "8c4f381bde0fabcd361c88ec7f015d981fd7f80f3edcb16e670ed0bc772eb62d","us-artificial-intelligence-scraper": "5f0cb91e78d0499d22892c79e1520ccb378e98d3836effbd1ad675721bd46ac1"}
}
访问项目:
http://localhost:8923
我们访问之后,可以看到需要先进行一个 PoW 的计算,计算通过后才会转发到对应的地址上:
简易分析
工作原理
如下图所示:
主要是进行一个 SHA-256 的计算,比如要求客户端算出一个开头是 “0000” 的值才可以,那客户端会进行 SHA-256 的多次计算,直到结果的开头是:“0000” 则结束。
当然,这个计算并不会每次都进行,不然如果一个页面反复计算的话,也会给用户带来很不好的体验。
所以当客户端通过计算之后,会在 HTTP 的 Cookie 中加一个: “within.website-x-cmd-anubis-auth”,当中的内容用的是 JWT实现的,当中含有的内容有:
● challenge:根据用户请求的元数据生成的挑战字符串
● nonce:用于生成通过验证结果的 nonce 值(即迭代次数)
● response:通过 Anubis 校验的哈希值(计算结果)
● iat(Issued At):令牌的签发时间
● nbf(Not Before):令牌的生效时间,通常是签发时间的前一分钟
● exp(Expiration):令牌的过期时间,通常是签发后一周
为什么用SHA-256
PS:来自官方的解释
Anubis 使用工作量证明(Proof of Work)机制来验证客户端是否为真实用户。
其灵感来源于 Hashcash,这是 2000 年代初提出的一种方案,旨在通过扩展电子邮件协议来防止垃圾邮件。
这个想法的核心是:
真实用户在发送邮件前需要完成一个小型的数学问题,比如 对一个字符串进行哈希运算,使结果具有指定数量的前导零。
这种计算 对个人用户来说开销很小(一周发几封邮件几乎无影响),
但对于那些 大规模发送广告邮件的公司来说,这样的计算代价会变得非常高昂,起到抑制作用。
这种机制的原理,实际上也是 比特币共识算法(挖矿) 的基础。
相关文章:

AI炼丹日志-27 - Anubis 通过 PoW工作量证明的反爬虫组件 上手指南 原理解析
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! Java篇: MyBatis 更新完毕目前开始更新 Spring,一起深入浅出! 大数据篇 300: Hadoop&…...

阿姆达尔定律的演进:古斯塔夫森定律
前言 在上一篇文章《使用阿姆达尔定律来提升效率》中提到的阿姆达尔定律前提是假设问题的规模保持不变,并且给定一台速度更快的机器,目标是更快地解决问题。然而,在大多数情况下,这并不完全正确。当有一台更快的机器时࿰…...

JavaScript极致性能优化全攻略
JavaScript性能优化深度指南 1 引言 JavaScript性能优化在现代Web开发中至关重要。随着Web应用日益复杂,性能直接影响用户体验、搜索引擎排名和业务转化率。研究表明,页面加载时间每增加1秒,转化率下降7%,跳出率增加32%。通过优化JavaScript性能,开发者可以: 提升用户满…...
批量大数据并发处理中的内存安全与高效调度设计(以Qt为例)
背景 在批量处理大型文件(如高分辨率图片、视频片段、科学数据块)时,开发者通常希望利用多核CPU并行计算以提升处理效率。然而,如果每个任务对象的数据量很大,直接批量并发处理极易导致系统内存被迅速耗尽,出现程序假死、崩溃,甚至系统级“死机”。 Qt自带的线程池(Q…...

Transformer核心原理
简介 在人工智能技术飞速发展的今天,Transformer模型凭借其强大的序列处理能力和自注意力机制,成为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的核心技术。本文将从基础理论出发,结合企业级开发实践,深入解析Transformer模型的原…...

Grafana-State timeline状态时间线
显示随时间推移的状态变化 状态区域:即状态时间线上的状态显示的条或带,区域长度表示状态持续时间或频率 数据格式要求(可视化效果最佳): 时间戳实体名称(即:正在监控的目标对应名称…...

解决CSDN等网站访问不了的问题
原文网址:解决CSDN等网站访问不了的问题-CSDN博客 简介 本文介绍解决CSDN等网站访问不了的方法。 问题描述 CSDN访问不了了,页面是空的。 问题解决 方案1:修改DNS 可能是dns的问题,需要重新配置。 国内常用的dns是&#x…...
【华为云Astro Zero】组装设备管理页面开发(图形拖拽 + 脚本绑定)
目录 🧠 一、核心原理概览(类比说明) 🛠 二、完整操作步骤(详细图形拖拽流程) 1. 创建项目页面骨架 2. 定义设备信息的数据模型 equipmentInstance 3. 定义服务模型(接口绑定机器人搬运逻辑) 4. 拖拽组件搭建界面结构 4.1 表格: 4.2 工具栏按钮(新增) 4.…...
PopupImageMenuItem 无响应
Popup Menu | GNOME JavaScript let menuItem new PopupMenu.PopupImageMenuItem(设置, settings, {}); 第三个参数 params (Object) — Additional item properties 写了个 {},我就以为是 function,我还改成了 () > {} ! 正常是通过 connect 响…...

C++ Vector算法精讲与底层探秘:从经典例题到性能优化全解析
前引:在C标准模板库(STL)中,vector作为动态数组的实现,既是算法题解的基石,也是性能优化的关键战场。其连续内存布局、动态扩容机制和丰富的成员函数,使其在面试高频题(如LeetCode、…...

Flowith,有一种Agent叫无限
大家好,我是羊仔,专注AI工具、智能体、编程。 今天羊仔要和大家聊聊一个最近发现的超级实用的Agent平台,名字叫Flowith。 这篇文章会带你从零了解到实战体验,搞清楚Flowith是如何让工作效率飙升好几倍,甚至重新定义未…...

系统思考:短期利益与长期系统影响
一个决策难题:一家公司接到了一个大订单,客户提出了10%的降价要求,而企业的产能还无法满足客户的需求。你会选择增加产能,接受这个订单,还是拒绝?从系统思考的角度来看,这个决策不仅仅是一个简单…...
大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop 核心理论与应用场景 1.1 设计思想与技术定位 Sqoop 是 Apache 旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce 分布式计算框架,通过并行化的 Map 任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括: 批处理特性:基于 MapReduc…...
【学习记录】Django Channels + WebSocket 异步推流开发常用命令汇总
文章目录 📌 摘要🧰 虚拟环境管理✅ 创建虚拟环境✅ 删除虚拟环境✅ 激活/切换虚拟环境 🛠️ Django 项目管理✅ 查看 Django 版本✅ 创建 Django 项目✅ 创建 Django App 💬 Channels 常用操作✅ 查看 Channels 版本 ὐ…...
(四)动手实现多层感知机:深度学习中的非线性建模实战
1 多层感知机(MLP) 多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)是一种前馈神经网络,包含一个或多个隐藏层。它能够学习数据中的非线性关系,广泛应用于分类和回归任务。MLP的每个神经元对输入信号进行加权求和…...

HTTP连接管理——短连接,长连接,HTTP 流水线
连接管理是一个 HTTP 的关键话题:打开和保持连接在很大程度上影响着网站和 Web 应用程序的性能。在 HTTP/1.x 里有多种模型:短连接、_长连接_和 HTTP 流水线。 下面分别来详细解释 短连接 HTTP 协议最初(0.9/1.0)是个非常简单的…...

【免费】2004-2020年各省电力消费量数据
2004-2020年各省电力消费量数据 1、时间:2004-2020年 2、来源:国家统计局、统计年鉴 3、指标:行政区划代码、地区、年份、电力消费量(亿千瓦小时) 4、范围:31省 5、指标说明:电力消费量是指在一定时期内ÿ…...
Python编程基础(四) | if语句
引言:很久没有写 Python 了,有一点生疏。这是学习《Python 编程:从入门到实践(第3版)》的课后练习记录,主要目的是快速回顾基础知识。 练习1:条件测试 编写一系列条件测试,将每个条…...

登录的写法,routerHook具体配置,流程
routerHook挂在在index.js/main.js下的,找不到可以去那边看一下 vuex需要做的: //创建token的sate,从本地取 let token window.localStorage.getItem(token) // 存储用户登录信息let currentUserInfo reactive({userinfo: {}}) //存根据不…...
Java-IO流之字节输出流详解
Java-IO流之字节输出流详解 一、Java字节输出流基础概念1.1 Java IO体系与字节输出流的位置1.2 字节输出流的核心类层次结构 二、OutputStream接口核心方法详解2.1 void write(int b)2.2 void write(byte[] b)2.3 void write(byte[] b, int off, int len)2.4 void flush()2.5 v…...

工作服/反光衣检测算法AI智能分析网关V4安全作业风险预警方案:筑牢矿山/工地/工厂等多场景安全防线
一、方案背景 在工地、矿山、工厂等高危作业场景,反光衣是保障人员安全的必备装备。但传统人工巡查存在效率低、易疏漏等问题,难以实现实时监管。AI智能分析网关V4基于人工智能技术,可自动识别人员着装状态,精准定位未穿反光衣…...
采摘机器人项目
采摘对象特点 表皮组织比较柔软,很容易损伤蔬菜或者水果生长的位置具有随机性。挂果的位置是随机的,没有一定的规律果实的成熟期是不具备一致性的。同一颗树上的果实有的熟透了,有的还没成熟果实的大小和形状不一样。成熟度不一样࿰…...
malloc 内存分配机制:brk 与 mmap
一、malloc的两种内存分配策略 malloc 并非直接的系统调用,而是C标准库封装的内存管理函数。它根据应用程序请求的内存大小,智能地选择两种不同的底层机制向操作系统申请内存: 小块内存分配 (< 128KB):brk() / sbrk() 系统调用…...

设计模式——中介者设计模式(行为型)
摘要 文章详细介绍了中介者设计模式,这是一种行为型设计模式,通过中介者对象封装多个对象间的交互,降低系统耦合度。文中阐述了其核心角色、优缺点、适用场景,并通过类图、时序图、实现方式、实战示例等多方面进行讲解࿰…...

MinGW-w64的安装详细步骤(c_c++的编译器gcc、g++的windows版,win10、win11真实可用)
文章目录 1、MinGW的定义2、MinGW的主要组件3、MinGW-w64下载与安装 3.1、下载解压安装地址3.2、MinGW-w64环境变量的设置 4、验证MinGW是否安装成功5、编写一段简单的代码验证下6、总结 1、MinGW的定义 MinGW(Minimalist GNU for Windows) 是一个用…...

LabVIEW磁悬浮轴承传感器故障识别
针对工业高端装备中主动磁悬浮轴承(AMB)的位移传感器故障检测需求,基于 LabVIEW 平台构建了一套高精度故障识别系统。通过集成品牌硬件与 LabVIEW 的信号处理能力,实现了传感器探头故障的实时监测与精准定位,解决了传统…...
MongoDB-6.0.24 主从复制搭建和扩容缩容详解
目录 1 操作系统信息 2 MongoDB 集群架构图 3 MongoDB 软件安装及配置 4 初始化存储集群和配置 5 MongoDB主从复制集群测试 6 MongoDB运维管理 7 主从复制集群扩容一个secondary节点 8 主从复制集群缩容一个节点 1 操作系统信息 rootu24-mongo-70:~# cat /etc/issue Ub…...
Resend React Email:用React组件化思维重塑电子邮件开发
在数字化沟通中,电子邮件仍是企业与用户建立联系的核心渠道。然而传统邮件开发依赖繁琐的HTML表格布局和行内样式,效率低下且兼容性难以保障。Resend团队推出的React Email开源框架(https://github.com/resend/react-email)正通过…...
UNION 与 UNION ALL 的区别
UNION 与 UNION ALL 的区别 1. 基本概念 1.1 UNION 操作符 UNION 是SQL中用于合并两个或多个SELECT语句结果集的操作符,它会自动去除重复行并按照默认规则排序。 go专栏:https://duoke360.com/tutorial/path/golang SELECT column1 FROM table1 UNION SELECT column1 FRO…...

多线程1(Thread)
认识线程(Thread) 在进程中,要创建一个进程和销毁一个进程所消耗的硬件和软件资源是巨大的,因此为了优化上述过程,我们引入了“线程”。 线程是系统调度的基本单位。 1)线程和进程的关系 可以认为进程包…...