例如，常见的搜索引擎爬虫（如Googlebot、Bingbot）的User-Agent字段包含特定的字符串，而恶意爬虫则可能伪装成其他类型的客户端或包含异常字符。利用机器学习和人工智能技术，WAF可以分析大量的网络流量数据，学习搜索引擎爬虫和恶意爬虫的特征和行为模式。WAF可以通过分析请求的行为模式，如访问频率、请求顺序、请求参数等，来区分搜索引擎爬虫和恶意爬虫。通过建立模型，WAF可以自动识别并区分新的搜索引擎爬虫和恶意爬虫，提高检测的准确性和效率。
