データスクレイピング

データスクレイピングの意味

仮想世界のすべての情報はデータであり、大変な価値があります。企業はこのデータを活用して顧客をより深く理解し、市場調査、製品市場適合、顧客プロファイル作成、地域に合わせたマーケティングなどに役立てています。その一環として、ウェブ上の情報を抽出する手法をデータスクレイピングと呼びます.  

上記をより専門的に表現すると、ウェブサイトやウェブページ、公開リソースから自動化ツールを用いてデータを抽出し、CSV/Excelやスプレッドシートに保存するデータ収集手法です. 

この手法は企業だけでなく、ハッカーも攻撃計画のために利用することがあります。例えば、フィッシング詐欺に使用するメールアドレスを集めたり、ウェブサイトやページの限定されたコンテンツに不正にアクセスしたりするケースがあります.   

データスクレイピング自体は合法ですが、その目的によっては問題が生じる場合があります。このため、多くの国で商業目的の不正なデータ抽出が制限されています. 

抽出されるデータの種類に応じて、データスクレイピングは以下の3つに分類されます: 

• レポートマイニングは、ウェブサイトのデータを抽出し、統合レポートにまとめる手法です. 
• スクリーンスクレイピングは、旧式システムからデータを取り出し、最新のOSやデバイス、ソフトウェアへ移行させる手法です. 
• ウェブスクレイピングは、ウェブサイトから直接データを抽出し、レポートなどで利用者に提供、即時利用可能な状態にする手法です. 

データスクレイピングの危険性は？

2020年にはYouTubeからだけでも400万以上の個人情報がスクレイピングされ、TikTokではハッカーや企業により4200万件以上の情報が抽出されました。強力なハッカーによるデータ抽出が進む中、こうした数字は憂慮すべき状況です. 

攻撃リスクの増大に加え、データスクレイピングはウェブサイトのプライバシーポリシーに大きな影響を及ぼします。ボットは許可なくデータを抽出し、機密情報まで取り出すケースがあり、ウェブサイト運営者にとっては大きな問題となります. 

多数のボットが同時にサイトにアクセスすると、サーバが過負荷になり、最悪の場合、完全に停止して正規利用者がアクセスできなくなる恐れがあります. 

たとえ善意でスクレイピングを行っても、ユーザーデータのプライバシー意識が高まっている現在、注意が必要です。企業が重要なユーザ情報を意図的または無意識に抽出すると、重大な法的問題に発展する可能性があります. 

データスクレイピングを利用するメリット

データが金のような価値を持つ現代では、マーケティング、CRM、営業、在庫管理などの重要な業務を支えるために十分なデータが必要です。データスクレイピングは、その目標を達成する有効な方法となります. 

一度に数千のウェブサイトから多種多様なデータを抽出可能です。プロセスが自動化されているため、短期間で大量のデータを蓄積できます。ウェブスクレイピングの導入は手間や費用が大きくかからず、スクレイパーを自作してすぐにデータ収集を開始することが可能です. 

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データスクレイピングの技術

インターネットやウェブサイト上のデータは、さまざまな要素や技法により保存されています。例えば、URLはウェブサイト上の位置を示します。データスクレイピングでは、必要なデータセットを取得するために、ウェブサイトやインターネットの各要素を抽出する複数の手法が用いられます。代表的なスクレイピング手法は次の通りです:

• DOMパーシング

DOMはXMLファイルの内容やスタイルを定義します。ウェブページを文書として扱い、そのコンテンツをオブジェクトとして認識します。ウェブサイトのXMLファイルが文書の保存と送信方法を決定しているため、そこからデータを抽出することで、サイトにどんな内容が保存されているかを理解できます. 

DOMパーシング手法を用いれば、ウェブページの構造に関するデータ抽出が可能となります。適切にDOMパーサーを利用すれば、ノードの特定が容易になり、XPathを活用したスクレイピングにも大いに役立ちます。これらのパーサーはウェブブラウザに組み込みやすく、ページ全体もしくは一部のコンテンツを抽出できます. 

• HTMLパーシング

JavaScriptを使用して、入れ子式や線形のHTMLページを解析する一般的な手法です。HTMLパーシングは、リンクやテキスト内のデータを素早く収集する方法であり、スクリーンのデータ抽出にも効果的です. 

• XPath

ウェブサイトのXML文書にアクセスする必要がある場合、ツリー状の構造を簡単にたどることができるXPathスクレイピング手法が有用です.  

この手法を用いることで、XML文書内を容易に移動し、複数のパラメータに基づいたデータ抽出が可能となります。DOMパーシングとXPathは互換性があるため、併用してより詳細なデータにアクセスできます. 

• 縦方向集約

豊富なコンピューティング資源を有する組織は、特定の分野に特化した縦方向集約プラットフォームを構築することが可能です。大量のデータ抽出を行うため、データ収穫としても知られ、クラウド上で運用されるため、容易なアクセスと迅速な処理が実現します. 

• Google Sheets

最もシンプルなスクレイピング手法のひとつはGoogle Sheetsの利用です。無料で使用でき、特定ウェブサイトのデータ抽出にも十分対応します。組み込み関数IMPORTXMLがその作業を担います。

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ウェブスクレイピングを抑制する方法

プライバシー問題やサイバー攻撃の増加により、ウェブサイト運営者は効果的なスクレイピング対策を講じ、ボットによる不正なデータ抽出を防ぐ必要があります。以下の対策を適切に実施すれば、その効果が期待できます. 

1. CAPTCHAの使用

ボットは日々進化しているものの、人間の知能には敵わず、指示された通りにしか動作しません。プログラムにないものを与えると、動作が停止することがあります. 

CAPTCHAは、サイトにアクセスしているのが人間かボットかを判断するための有効な手段です。テキスト、音声、動画といった各タイプのCAPTCHAを利用でき、いずれも高い効果を発揮します. 

2. レート制限

ウェブサイトから多くのデータを抽出するために、ボットは繰り返しアクセスを行います。レート制限は、特定のIPアドレスから一定時間内に可能なアクセス回数を制御する仕組みです. 

3. HTMLマークアップの変更

スクレイパーは標準的なウェブサイトフォーマットを前提に設計されているため、フォーマットに変更が加えられると、そのサイトを自動的にスキップしてしまいます。このことから、ウェブサイト運営者は敢えてフォーマットの一貫性を崩すことが推奨されます. 

HTMLマークアップの変更は、サイトの機能に大きな影響を与えることなく、フォーマットの一貫性を乱す簡単な方法です. 

4. メディアオブジェクトへのコンテンツ埋め込み

この手法はあまり知られていませんが、ウェブサイトのメディアオブジェクトに要素を埋め込むことで、ECサイトなどにおけるデータ抽出を防ぐ効果があります.

ボットはOCRを用いて画像やメディアからデータを抽出しますが、メディアオブジェクトにコンテンツを追加することで、そのテキスト情報の抽出が難しくなります. 

データスクレイピングとデータクロールの違い

どちらもデータにアクセスする手法であるため似て聞こえるかもしれませんが、明確な違いがあります。例えば: 

データクロールは、検索エンジンが各ページにどのようなコンテンツがあるかを把握するために利用されます。この情報は、Google、Bing、Safariなどがウェブサイトや各ページをインデックスする際に役立ちます。クロールは単にサイトを閲覧するだけで、データのコピーや抽出は行いません. 

一方、スクレイパーボットはできるだけ多くのデータを収集するのに対し、クロールボットはできるだけ多くのページを巡回することが目的です. 

スクレイピングは、ボットが正体を隠し人間になりすます場合があるのに対し、クロールはそのような意図がなく、目的が明確です. 

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Wallarmはスクレイピングボットから守る

企業、ウェブサイト運営者、マイクロサービス利用者、API利用者は、Wallarmの先進的なAPIおよびクラウドセキュリティサービスを活用することで、不正なスクレイピングを防止できます。Cloud WAF (WAAP)やAPIセキュリティプラットフォームなどのツールにより、悪意あるコードのブロック、レート制限の実施、ボットの早期検知が可能です。Wallarmの最新ソリューションを導入し、安心できる環境を整えましょう.