Data · 10 November 2026
Metode Baru Menghindari Sistem Anti-Fraud dengan DOM-Agent
Sebuah artikel baru mengungkap bagaimana sebuah model bahasa lokal berhasil mengatasi sistem anti-fraud yang ketat dan menciptakan agen DOM visual-teks untuk menghindari pemblokiran. Penulis artikel ini menekankan pentingnya menggunakan metode legal dalam pencarian data, tanpa melanggar peraturan yang ada.
Cerita ini dimulai dari usaha mencari peralatan langka di pasar sekunder, yang kemudian berubah menjadi penelitian rekayasa yang mendalam. Penulis berhasil melatih model bahasa lokal berukuran 7B/8B (Qwen) untuk melewati sistem perlindungan agresif, antarmuka yang terobfuscate, dan batasan jaringan dalam lingkungan terisolasi. Tidak ada penggunaan API berbayar dari mesin pencari atau proxy, hanya menggunakan Python, Playwright, dan pendekatan pixel-logic.
Sistem perlindungan yang ada pada platform iklan besar sangat ketat dan sering kali menghasilkan kesalahan seperti “HTTP 403 Forbidden” atau “HTTP 429 Too Many Requests” ketika mencoba mengakses melalui metode standar. Penulis menyadari bahwa metode pengambilan data tradisional membutuhkan pendekatan yang lebih inovatif untuk berfungsi dalam menghadapi sistem keamanan yang canggih.
Akhirnya, penulis menemukan metode baru yang disebut Visual Web Agent, yang meniru perilaku manusia pada tingkat pixel dan logika. Dengan menggunakan browser sistem yang ada, model dapat menghindari deteksi oleh sistem anti-fraud. Model ini berfungsi dengan cara menangkap kontrol browser Microsoft Edge yang terinstal di sistem dan menjalankan skrip Python untuk mengumpulkan data.
Dengan metode ini, model memindai DOM dengan mengabaikan CSS dan menggunakan penanda teks untuk mengidentifikasi informasi penting seperti harga dan ID unik iklan. Ini memungkinkan pengumpulan data yang lebih akurat dan efisien tanpa melanggar ketentuan yang ada.
Kesuksesan metode ini menunjukkan bahwa dengan pendekatan yang tepat, penggunaan teknologi untuk pengambilan data dapat dilakukan secara etis dan legal. Penulis mengembangkan promt universitas untuk memudahkan penerapan metode ini dalam skenario lain, mendorong pengguna untuk terus berinovasi dalam pencarian data.