此系统文章总共分为四篇，分别是手法篇、工具篇、隐藏篇、总结篇；本篇为总结篇，主要介绍黑帽seo行为的检测以及预防。可以说此系列前面三篇文章，是为最后一篇做的铺垫，毕竟作为安全工程师我们真正需要做的，是帮助客户去防御攻击，抵御黑产。
前面介绍了很多关于黑帽seo的手法，那作为站长或者运维该怎么去监控自身网站是否被入侵，且被黑帽seo利用了呢？这里不说如何检测入侵，因为这不是本文的范畴，我们只谈如何检测被黑帽seo利用，这里提供几个思路。
可以监控服务器web目录下的文件改动情况，一般黑帽seo都需要改动web目录下的文件（新增文件，或更改文件内容）。当然有些只改变nginx配置就可以达到目的，因此nginx等服务器的配置文件也需要进行监控。
小结：内部监控比较类似防篡改的检测，只是面对网页劫持，除了响应文件内容改动以外，还需要响应新增文件等行为，包括服务器配置文件的改动。
黑帽seo手法从根本上是欺骗搜索引擎，因此检测本质上也可以从搜索引擎出发。检测网站在搜索引擎搜索显示下是否出现了敏感的内容，比如：博彩、色情等。由于网页劫持手法可以动态调控显示内容，比如不同地区点击返回不同的内容等，因此这需要我们的检测程序能够多维度得进行检测。
多维度包括但不局限于以下几种：
检测步骤分为：
这一步骤需要爬取搜索引擎，比如我们要判断thief.one网站是否被劫持，可以搜索百度：site:thief.one 色情。关键词需要自己搜集，然后利用爬虫爬取百度的搜索结果。
显然这一步需要对抗百度搜索引擎，防止被其屏蔽问题，还要能够正确的获取百度的搜索结果。关于爬起搜索引擎可参考：
爬取搜索引擎之寻你千百度
爬取搜索引擎之搜狗
当爬到所需要的网页链接后，我们需要重放url获取信息。这一步需要能够动态执行网页中嵌入的js代码，动态跟踪网页的走向（跳转）。这里推荐使用phantomjs当然也可以使用其他webkit。
可以利用python解析网页源码、网页标题、URL、js等内容，最方便的做法是获取各个参数的内容，处理数据打标后扔到机器学习的算法中进行模型计算。
可以使用正则等方式，根据黑帽seo等特征建立规则库去匹配。当然也可以利用机器学习的方式去对相关网页进行分类，我们曾经使用过某种算法，将准确率提高到了90%左右。
小结：外部检测难度比较大，目前黑帽seo主要针对百度，因此这相当于去检测百度的搜索结果；而如何模拟浏览器访问也是一大难题，当然最重要的是最后的机器学习，如何训练模型。
基于黑帽SEO大多数都为博彩赌博行业做推广，将会增加网民沉迷网络赌博的风险，纵观身边因为网络赌博而家破人亡的事情不在少数；而也有一部分黑帽SEO在为枪支弹药、毒品违禁药物做推广，更是为犯罪分子提供了便利。在此之前，我一直认为黑产只是暴利并无太大危害，然而通过对黑帽SEO的研究发现，其危害的绝不仅仅只是经济而已。那么这一切，应该由谁来买单？
首先网站管理者难辞其咎，正因为管理员安全意识的淡薄，网站安全性不高，导致被入侵最终成为黑产的一部分。在我自身处理的几起类似事件中，网站管理员往往是一副无关紧要的态度，即使网站已经被黑帽SEO利用，也觉得没有对网站本身造成什么危害，觉悟性不高。
其次搜索引擎应该担负一定的责任，因为黑帽SEO行为主要针对搜索引擎，说白了就是利用搜索引擎算法漏洞，提升非法网站权重。国内大多数网民上网都使用搜索引擎。搜索引擎既然有权利决定显示哪些资源给用户，那么也必须有义务确保这些资源的安全性、正规性。
如果您是网民，制止黑帽seo最好的方式就是科学上网，发现非法网站及时提交到安全联盟或向搜索引擎举报。
如果您是网站管理员，请做好自身网站的安全建设，及时补漏；若已发现被入侵，及时联系技术人员处理。
当在写这篇文章前，我思索着尽量能够全面地介绍黑帽SEO知识以及手法。当开始写这篇文章的时候，我便有点无从下手，因为涉及知识面太广，手法又非常丰富，我研究黑帽SEO不久了解也不算深入。而当我写完这篇文章的时候，我觉得这一切才刚刚开始，也许我此刻抒写的正是黑客几年前或十几年前所用或者所流行的技术。