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Forgejo多层级分布式防御架构：应对AI爬虫的自适应限流策略

针对AI爬虫对Forgejo实例的分布式攻击，设计基于边缘计算节点协同与机器学习自适应限流的多层级防御体系，提供可落地的工程参数与监控要点。

引言：AI 爬虫对 Forgejo 的分布式攻击挑战

近年来，随着大型语言模型训练需求的激增，AI 爬虫对开源代码托管平台的攻击呈现出前所未有的规模和复杂性。Forgejo 作为自托管的 Git 服务平台，尤其成为攻击目标。与传统的网络爬虫不同，AI 爬虫采用分布式策略，从整个 IP 段发起攻击，专门针对 HTTP API 遍历每个提交，而非使用高效的git clone命令。

根据 Yann Esposito 在其博客文章中的描述，攻击者会发送数千个请求来查看每个提交，给系统带来巨大压力。更严重的是，这些爬虫不尊重robots.txt协议，持续爬取直到服务器宕机。

现有防御方案的局限性分析

当前最简单的防御方案是在 Nginx 配置中添加 cookie 检查逻辑。当用户首次访问时，返回一个包含 JavaScript 的 418 页面，设置特定 cookie 后重载页面。这种方法对普通用户几乎无感知，但存在明显缺陷：

  • 依赖 JavaScript 执行，可能影响无 JS 环境
  • 容易被专门设计的爬虫绕过
  • 无法应对分布式攻击

2. 传统 IP 限流工具

如 Traefik 内置的限流中间件，在面对分布式攻击时效果有限。Jade Ellis 在其经历中提到，攻击来自整个 / 16 IP 段，传统 IP 限流无法有效应对。

3. 重量级防御系统

Anubis 等工具提供了更复杂的防御机制，但配置复杂、资源消耗大，不适合中小型实例。正如 Codeberg 上issue #7200所反映的，用户需要更轻量、更智能的解决方案。

多层级分布式防御架构设计

架构概览

我们提出一个三层防御架构，结合边缘计算与中心化智能决策：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   边缘防御层 (Edge Layer)                │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐   │
│  │ 节点A   │  │ 节点B   │  │ 节点C   │  │ 节点D   │   │
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘   │
│       │           │           │           │            │
└───────┼───────────┼───────────┼───────────┼────────────┘
        │           │           │           │
        └───────────┼───────────┼───────────┘
                    │           │
        ┌───────────▼───────────▼───────────┐
        │        协同决策层 (Orchestrator)   │
        │  ┌─────────────────────────────┐  │
        │  │   机器学习模型 & 规则引擎    │  │
        │  └─────────────────────────────┘  │
        └───────────────────────────────────┘
                    │
        ┌───────────▼───────────┐
        │   核心应用层 (Forgejo)  │
        └───────────────────────┘

边缘防御层设计要点

  1. 地理位置分布：在全球多个区域部署边缘节点，实现就近防御
  2. 轻量级检测：每个节点运行基础行为分析，识别异常模式
  3. 实时数据上报：将可疑请求特征上报至协同决策层
  4. 本地缓存策略：对已验证的合法请求提供缓存加速

协同决策层核心功能

  1. 全局威胁情报聚合：收集所有边缘节点的攻击数据
  2. 机器学习模型训练：基于历史数据训练攻击识别模型
  3. 自适应规则生成：根据当前攻击模式动态调整防御策略
  4. 策略分发机制：将更新后的防御规则推送到边缘节点

基于机器学习的自适应限流策略

特征工程：识别 AI 爬虫的关键指标

  1. 请求时序特征

    • 请求间隔的统计分布（均值、方差、偏度）
    • 时间序列的自相关性分析
    • 周期性模式检测

  2. 行为模式特征

    • 页面访问深度与广度
    • API 调用序列分析
    • 资源消耗模式（CPU、内存、磁盘 IO）

  3. 网络特征

    • IP 地址的地理分布密度
    • ASN（自治系统号）关联性分析
    • TLS 指纹与 User-Agent 模式

自适应限流算法参数

基于 Sudhanshu Prajapati 在自适应限流框架中的理念，我们设计以下参数：

# 自适应限流配置示例
adaptive_rate_limiting:
  # 基础参数
  base_rate: 100  # 请求/秒（初始值）
  min_rate: 10    # 最低允许速率
  max_rate: 1000  # 最高允许速率
  
  # 学习参数
  learning_rate: 0.1      # 模型学习率
  exploration_factor: 0.2 # 探索新策略的概率
  
  # 响应参数
  response_delay_base: 100   # 基础延迟（毫秒）
  response_delay_factor: 2.0 # 延迟倍增因子
  
  # 检测阈值
  anomaly_threshold: 3.0     # 异常分数阈值
  confidence_threshold: 0.8  # 模型置信度阈值

限流策略动态调整机制

  1. 渐进式延迟：对疑似爬虫请求逐渐增加响应延迟

    • 第一次异常：+100ms
    • 第二次异常：×2 倍延迟
    • 第三次异常：×4 倍延迟，以此类推

  2. 基于信誉的限流：为每个 IP / 会话建立信誉评分

    def calculate_reputation_score(ip_address):
    # 基础信誉分
    score = 100
    
    # 减分项
    if has_anomalous_pattern(ip_address):
        score -= 30
    if from_suspicious_asn(ip_address):
        score -= 20
    if high_request_rate(ip_address):
        score -= 25
        
    # 加分项（合法行为）
    if uses_git_protocol(ip_address):
        score += 50
    if has_valid_session(ip_address):
        score += 30
        
    return max(0, min(100, score))

  3. 协同防御策略：边缘节点间共享攻击情报

    • 当一个节点检测到攻击时，立即通知其他节点
    • 建立 IP 信誉共享网络
    • 实现全局黑名单 / 灰名单同步

可落地的工程参数与监控要点

部署架构参数

  1. 边缘节点配置

    • CPU：2-4 核心
    • 内存：4-8GB
    • 存储：50-100GB SSD
    • 带宽：100Mbps 以上

  2. 协同决策层配置

    • CPU：8-16 核心
    • 内存：16-32GB
    • 存储：200-500GB SSD
    • 数据库：PostgreSQL + Redis 集群

关键监控指标

  1. 性能监控

    • 请求处理延迟（P50、P95、P99）
    • 系统资源利用率（CPU、内存、磁盘 IO）
    • 网络带宽使用情况

  2. 安全监控

    • 异常请求检测率
    • 误报率与漏报率
    • 攻击模式变化趋势

  3. 业务监控

    • 合法用户访问成功率
    • API 可用性指标
    • 用户体验评分

告警阈值设置

alerts:
  # 性能告警
  high_latency:
    threshold: 1000  # 毫秒
    duration: "5m"   # 持续时间
    
  # 安全告警  
  attack_detected:
    requests_per_second: 500
    concurrent_connections: 1000
    
  # 资源告警
  high_cpu_usage:
    threshold: 80    # 百分比
    duration: "10m"
    
  high_memory_usage:
    threshold: 85    # 百分比
    duration: "5m"

回滚与降级策略

  1. 自动降级机制

    • 当系统压力超过阈值时，自动切换到简化检测模式
    • 暂时禁用复杂的机器学习分析
    • 使用基于规则的简单限流

  2. 手动干预接口

    • 提供管理界面手动调整限流参数
    • 支持临时白名单 / 黑名单管理
    • 系统状态可视化面板

  3. 回滚检查点

    • 每小时自动创建配置快照
    • 保留最近 24 小时的防御策略历史
    • 一键回滚到任意历史版本

实施路线图与最佳实践

阶段一：基础防御部署（1-2 周）

  1. 部署基础边缘节点
  2. 实现简单规则引擎
  3. 建立基础监控体系

阶段二：智能增强（3-4 周）

  1. 集成机器学习模型
  2. 实现自适应限流算法
  3. 建立协同防御网络

阶段三：优化完善（5-8 周）

  1. 性能调优与压力测试
  2. 误报率优化
  3. 用户体验改进

最佳实践建议

  1. 渐进式部署：先在非关键环境测试，再逐步推广
  2. A/B 测试：对比不同防御策略的效果
  3. 持续监控：建立 7×24 小时监控机制
  4. 定期演练：模拟攻击场景，测试防御系统响应

总结与展望

面对日益复杂的 AI 爬虫分布式攻击，传统的单点防御方案已显不足。本文提出的多层级分布式防御架构，结合边缘计算协同与机器学习自适应限流，为 Forgejo 实例提供了系统级的防护方案。

关键优势：

  1. 分布式防御：应对来自多个 IP 段的协同攻击
  2. 智能适应：基于机器学习动态调整防御策略
  3. 资源高效：边缘节点分担检测压力，降低中心负载
  4. 可扩展性：支持水平扩展，适应不同规模部署

未来发展方向：

  1. 联邦学习：在保护隐私的前提下，实现跨实例威胁情报共享
  2. 区块链信誉系统：建立去中心化的 IP 信誉网络
  3. 量子安全加密：为防御系统通信提供量子安全保护

随着 AI 技术的不断发展，防御系统也需要持续进化。通过构建智能、自适应、分布式的防御体系，我们不仅能够保护当前的 Forgejo 实例，也为未来更复杂的攻击场景做好了准备。

资料来源

  1. Yann Esposito, "How I protect my forgejo instance from AI Web Crawlers", https://her.esy.fun/posts/0031-how-i-protect-my-forgejo-instance-from-ai-web-crawlers/index.html
  2. Forgejo Issue #7200, "feat: Implement rate limiting for the web ui to reduce scraping", https://codeberg.org/forgejo/forgejo/issues/7200
  3. Sudhanshu Prajapati, "From Static to Adaptive: A Framework for Implementing Rate Limits", https://medium.com/fluxninjahq/from-static-to-adaptive-a-framework-for-implementing-rate-limits-fcf63bc8f449
  4. Jade Ellis, "Actually stopping AI scrapers from taking down my server", https://jade.ellis.link/blog/2025/05/18/actually-stopping-forgejo-ai-scraping
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