4 月 29 日下午消息，北京市宣布公共卫生应急响应级别调至二级后。多家OTA网站数据显示：消息发布的60分钟内，北京出发的机票预订量较上一时段暴涨15倍，北京进出港机票成交量比前一天同时段增长超500%，北京至成都、昆明、重庆、上海、杭州、长沙等航线价格快速上涨，度假、酒店等其他旅游产品搜索量也上涨数倍。

在暴增的机票查询数据背后，有普大喜奔的人民群众，更有被人操控的恶意“爬虫”。顶象反欺诈中心数据显示：多家航空公司B2C网站虚假搜索量猛增，部分B2C的热门航线的虚假搜索查询量高达99%。

所谓恶意“爬虫”，就是用来批量、自动化采集网站数据的程序。部分航空服务代理人通过“爬虫”，非法抓取航空公司B2C网站或官方App等平台上的机票信息。不仅大量浪费了航空公司带宽资源，白白消耗航空查询费用（各家航空公司，每年要向中航信缴纳不等额的航线机票查询费用，一般是根据查询量计费）。更关键的是，虚假的搜索查询量会导致航空公司收益管理系统算法产生误判，给出不符合实际情况的运价调整（即机票价格），严重损害消费者权益以及平台的口碑。

此外，有部分代理人利用“爬虫”抓取下航班票务信息后，通过虚假的身份信息预订航线机票。在航空公司允许的订票付款账期内，加价转售给真正需要购票的消费者。这就导致部分机票并未售出，但消费者在航空公司查看时却显示已售罄。这种“虚假占座”行为你不仅损害消费者的合法权益，更给航空公司带来经济损失，也扰乱航空公司的正常运营。

恶意“爬虫”的几个显著特征

在长期的反欺诈的攻防实战中，顶象业务安全专家总结出了恶意“爬虫”的几个特征：

1、访问的目标网页比较集中：“爬虫”代理人目标明确，主要是爬取班次、价格、数量等核心信息，通畅只浏览访问几个固定页面，不访问其他页面。

2、查询订票等行为很有规律：由于“爬虫”是程序化操作，按照预先设定的流程进行访问等，因此呈现出毫无思维、但很有规律、有节奏且持续的行为。

3、同一设备上有规模化的访问和操作：“爬虫”的目的是最短时间内抓取最多信息，因此同一设备会有大量离散的行为，包括访问、浏览、查询等。

4、访问来源IP地址异常：正常情况下用户在查询、购买时，用户的IP地址比较稳定，而且访问来源IP比较；“爬虫”、“虚假占座”等操作时，IP来源地址呈现不同维度上的聚集，而且浏览、查询、购票等操作时不停变化IP地址。

5、设置UA模拟浏览器和频繁使用代理IP：很多“爬虫”程序伪装成浏览器进行访问，比如在程序头或者UA中默认含有类似python-requests/2.18.4等固定字符串；并且通过购买或者租用的云服务、改造路由器、租用IP代理、频繁变更代理IP等进行访问。

6、操作多集中非业务时间段：“爬虫”程序运行时间多集中在无人值守阶段。此时系统监控会放松，而且平台的带宽等资源占用少，爬虫密集的批量爬取不会对带宽、接口造成影响。如凌晨1-5点是恶意“爬虫”的运行高峰时段。

如何有效防范虚假查询和虚假占座？

传统的手段或措施无法对恶意“爬虫”进行辨别，这就需要一套从客户端到业务端的全链路防控体系。

首先，基于设备指纹对实现对各类风险和模拟器、真机的识别，以及Dinsight风险决策引擎毫秒级实时决策对行为分析，实现对恶意“爬虫”行为的有效识别。

其次，通过智能无感验证的人机交互防护，直接拦截“爬虫”对敏感数据的爬取。

再有，利用Xintell智能模型平台建立基于业务场景的策略模型，从而对反爬效果进行实时优化，良好防范恶意爬取的风险。

依据多年攻防对抗实战经验，顶象数据反爬解决方案提供了动态策略的纵深防护，避免“爬虫”的单点绕过，多维度防御，有效拦截各种恶意“爬虫”行为，有效反爬又不影响正常用户体验。

后疫情时代，数字化助力航空公司整合发展

新冠肺炎疫情对全球航空运输业造成巨大冲击，多国的航空需求几乎完全停止，全球各航空公司损失惨重。英国航空公司将裁去多达12000名员工、弗莱比航空公司已宣布破产、维珍澳大利亚航空公司更是急寻买家。

麦肯锡最近的一篇报告显示，2020年4月的全球航空客运量比2019年同期下降70%-80%。全球60%的客运飞机受此影响停飞。预计2020年全球旅游航空业受影响的产值将超过九千亿美元，如果疫情持续，全球大部分的航司目前的短期现金流只能维持3-6个月。

面对疫情对市场冲击，航空公司除了内控成本、外求支援外，加大业务数据资源整合，引入政府等外部数据，加快数字化场景开发应用，实施精益生产，推进精准营销，开展精细化服务，数字化对提高生产效率，基于旅客出行与货物运输，整合应用与深度挖掘客货需求，利于航司创新供应链管理、优化生产流程，从而提高生产效率和资本回报率。

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