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前端字体反爬原理

发布于 | 分类于 技术原理

最近研究了一些前端反爬的技术方案，感觉字体反爬还是挺有意思的，决定记录一下。

参考

效果 ​

以某个招聘网站的工作列表为例，用户在界面上看到的是如下界面，阅读起来没有任何障碍

而打开控制台，可以看到部分敏感信息比如岗位名称、薪资待遇等，实际上并不是标准的字体，而是一串编码

比如“互联网金融实习生”对应内容是“&#xf288&#xf74b&#xec32金融实习&#xf25f”。

观察一下这段内容，可以发现他们实际上是有规律的，即&#x288对应了“互”这个字，&#xf74b对应了联这个字，以此类推，不难看出这些编码实际上是一种特殊的字体（对应的标签上还有font这个特殊类，指定了特殊的font-family

因此，通过一种特殊的自定义字体，而对于普通用户而言，在页面上还是可以看见正常内容，完全不会受到影响；而直接抓取HTML，却解析出原本的岗位名称了，这样就达到了反爬的目的。

接下来解释一下这个方法的实现原理，以及一些优缺点和注意事项。

字体反爬原理 ​

css支持通过@font-face引入自定义字体

@font-face {
  font-family: xxx_font_name;
  src: url(xxx/font.woff);
}

定义好的字体集xxx_font_name就可以在font-family中使用。前端开发中，接触到的自定义字体更常见于字体图标上面，比较成功的如iconfont等，字体图标其实就是一种特殊用法的自定义字体。

在计算机系统中每个字符都有一个对应的 Unicode 编码，而每一个字符在操作系统中就是一个矢量图形，自定义字体文件的作用，就是用来规定这些编码对应什么样的图形。把每一个字符都想象成一个图片，就容易理解自定义字体的原理了。

所以，要知道&#xf288&#xf74b&#xec32金融实习&#xf25f对应的完整内容，只需要找到具体的字体图标，找到对应的编码就行。

首先找到对应的自定义字体文件

然后下载字体文件

最后随便找到一个在线字体解析网站，比如这个iconfont-preview，将字体文件丢进去，就可以看到每个编码对应的实际内容了

这个工作需要耗费一定的时间，即使找到了编码对应的字符含义，也无法将它跟常规的字符内容关联起来，比如&#xf288对应的内容是“互”，但这个截图里面找到的内容，只是一个长得跟“互”一样的图片，如果要将这个图片通过程序识别成“互”这个字，还需要引入图像识别更工具

因此，字体反爬从效果上来看，还是非常成功的：不影响正常用户使用，但逆向解析出原始内容会非常麻烦。

从上面的逆向解析过程中，也可以看出字体反爬的技术原理。

首先，生成特定的字体集，在这个过程中要创建一个自定义的“互”，可以将其的编码与常规字符“互”的映射保存起来

js
const fontMap = {
	"互": "&#xf288",
  // ... 其他很多字体
}

然后，将要展示的内容替换成对应的字体编码

ts
export function encodeString(str: string) {
  let ans = ''
  for (const ch of str) {
    ans += fontMap[ch] || ch
  }
  return ans
}

const rawContent = '互联网金融实习生'
const content = encodeString(rawContent) // &#xf288&#xf74b&#xec32金融实习&#xf25f

最后，再将得到的编码后的内容嵌入到HTML中返回给浏览器渲染就可以了。

注意事项 ​

自定义字体反爬，在实际生产中还有一些注意事项。

多套字体 ​

根据上面介绍的原理可以看出，要解析自定义字体，只需要找到原始的字体集，然后将编码和文字一一对应起来即可。

虽然这个过程比较耗时，但是借助AI或者多人工的方式，逆向得到编码和原始字符的含义也不是一件不能实现的事情。一旦这个这个映射，再借助这个字体反爬就没有意义了。

为了解决这个问题，在实际生产中，会创建多套自定义字体，根据随机算法在某次请求时，随机返回使用的某套字体。比如同时准备10套字体，在第一次请求时返回的时字体A，而在第二次请求的时候返回的是字体B。

这样即使通过一定的工作量得到了这10套自己的所有映射，也无法判断某次返回具体使用的是哪一套字体，也就不能通过这个映射解析内容，这样，爬虫的效率就会大大降低，也就打到了反爬的目的。

控制字体数量 ​

理论上，可以对站点所有的内容都进行字体编码，这样每一个字符都是特殊的编码，可以达到内容完全反爬的效果。

但是为每个字符都创建自定义字体，最后创建的字体集就会非常庞大（数M至数十M），会影响页面的渲染。其次，为了反爬效果，还需要准备多套字体集，而创建一套新的字体，成本也是比较高的。

因此在实际生产中，一般只将少数用的比较频繁的字符、数字等进行自定义编码。这样就只需要引入一个几十k的字体文件，就可以对大多数数据进行编码反爬了。

至于具体讲那些字符打包进自定义字体集中，则是一个经验问题，大概来说，选择项目数据中最常用的前50个字一般是没有什么问题的。

SEO ​

由于自定义字体会让正常的爬虫也不知道具体的内容，因此可能会影响SEO效果。

本质上，前端反爬手段都会影响SEO，毕竟SEO也是靠搜索引擎的爬虫来收录的。如果要反爬的同时又不影响SEO，貌似只有从请求IP等服务器手段来限制了。

小结 ​

字体反爬的原理是：通过自定义字体集，将核心内容替换为字体集中的编码，这样浏览器中可以正常展示，但抓取下来的数据是字体编码，只有手动解析逆向的文本。

但是，如果数据有价值，那么有数据，就有爬虫；有爬虫，就有 反爬虫；有反爬虫，就有逆向反爬虫...

由于现在图像识字OCR等技术已经非常成熟了，即使在字体反爬做到了极致，只要数据是展示在界面上给用户看的，那就可以绕开这个自定义字体，直接通过截图等方式拿到内容。

最好的反爬方法，感觉还是通过法务等技术层面之外的手段来实现。作为开发者，我们只有尽量让爬虫的成本变高，让爬虫获得的收益小于这个成本。

#爬虫

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