本地模型通过视觉文本代理绕过反欺诈系统
2026年11月10日 · 阅读 1 分钟
一名开发者利用本地语言模型成功绕过大型分类广告网站的严格反欺诈保护，并提取了稀有设备信息。该过程未使用付费搜索接口或代理服务，仅依靠本地计算资源完成数据获取。
传统网络抓取方法在面对现代广告平台时往往失效。直接发送网络请求通常会触发网络层防护，导致访问被拒绝或频率限制。尝试通过搜索引擎间接查找也遭遇失败，部分搜索引擎返回验证码页面，部分因网络白名单限制而超时，还有部分返回空的脚本重定向页面。模型在解析这些内容时频繁出错，无法提取有效数据。
为解决这一问题，开发者采用了一种视觉文本代理架构。该方案模拟人类用户的浏览器行为，而非尝试欺骗底层网络协议。首先，脚本以可见模式启动系统自带的微软边缘浏览器，而非使用无头浏览器。这种配置避免了被反欺诈系统识别为自动化脚本，因为浏览器窗口会正常显示在屏幕上，且系统会等待页面完全加载。
其次，代理程序忽略动态生成的样式类，转而通过文本标记解析文档对象模型。程序定位包含货币符号的价格节点，向上查找父容器以获取标题，并验证链接中的唯一标识符。这种方法能够应对前端代码混淆带来的挑战。
最后，模型自动发现并利用商品标识符关联分散的数据。卖家信息和地理位置通常位于商品卡片之外，但通过链接中的参数可以建立关联。脚本提取整个页面的文本，根据标识符匹配商品、价格、城市和卖家链接，实现了准确的数据整合。开发者提供了一个通用提示词模板，以便在其他复杂网站上复现这一代理行为。