O que é web scraping?
O web scraping é uma técnica de Open Source Intelligence (OSINT) que automatiza a extração e a análise de grandes volumes de informações disponíveis na internet. Esse processo permite que empresas coletem dados de sites e redes sociais, utilizando ferramentas, extensões e bibliotecas, para realizar pesquisas de mercado, identificar tendências e analisar o posicionamento de marcas e da concorrência.
De acordo com a plataforma Cloudflare Radar, em junho de 2026 o tráfego gerado por bots superou o tráfego humano na web: cerca de 57,4% das requisições foram realizadas por bots, enquanto 42,6% vieram de usuários reais. Dentro desse cenário, outro dado chama a atenção. Segundo o Thales Bad Bot Report 2026, aproximadamente 40% de todo o tráfego gerado por bots em 2025 foi classificado como malicioso.
Em meio a esse enorme volume de dados e conteúdos coletados, também estão os cibercriminosos, que utilizam essas mesmas técnicas para obter informações valiosas e dados sensíveis, além de tentar comprometer a segurança de organizações. Por isso, é fundamental adotar medidas que reduzam os riscos tanto para empresas quanto para usuários.
A legalidade e a ética do scraping
Em teoria, o uso de ferramentas, extensões ou bibliotecas de web scraping não é ilegal. No entanto, a legalidade dessa prática depende da finalidade e da forma como as informações coletadas serão utilizadas. Por exemplo, se uma empresa divulga publicamente os preços de seus produtos em um marketplace, a coleta automatizada desses dados por meio de ferramentas ou extensões de navegador pode ser considerada legítima. Porém, quando o scraping é utilizado para coletar dados pessoais ou conteúdos protegidos por direitos autorais, a prática pode se tornar abusiva e violar leis de privacidade e de proteção de dados.
Além disso, mesmo que a coleta de determinadas informações seja permitida, a divulgação ou o tratamento inadequado de dados pessoais pode configurar uma infração às leis de proteção de dados, independentemente de ocorrer de forma intencional ou acidental. Também é importante destacar que o fato de uma informação estar publicamente disponível na internet não significa, necessariamente, que sua coleta por meio de web scraping ou seu uso posterior sejam legais ou éticos.
Os usos mais comuns do web scraping
Os scrapers são amplamente utilizados para diversas finalidades legítimas, entre elas:
- Monitoramento de preços;
- Coleta de conteúdo em redes sociais;
- Agregação de notícias e informações de setores específicos.
Como o scraping malicioso pode afetar uma empresa
O web scraping malicioso pode impactar diretamente a organização cujos dados foram coletados, tanto do ponto de vista jurídico quanto em relação à segurança da informação.
Os principais riscos incluem:
Violação de privacidade: Cibercriminosos podem coletar dados pessoais sem o consentimento dos titulares, mesmo quando essas informações estão publicamente acessíveis devido a falhas ou descuidos na publicação.
Fraudes e golpes: As informações obtidas podem ser usadas para criar perfis falsos, aumentar a eficácia de fraudes financeiras por meio de ataques altamente personalizados, como o spear phishing, e facilitar outras ações de engenharia social.
Impacto no desempenho de sites: A coleta automatizada de grandes volumes de dados pode consumir recursos de servidores, aumentar significativamente o tráfego e comprometer o desempenho de sites e plataformas, tornando-os mais lentos ou até temporariamente indisponíveis.
Danos à reputação: O uso indevido de dados coletados pode prejudicar a imagem da empresa, gerar perda de confiança por parte de clientes e parceiros e resultar em consequências jurídicas e financeiras de longo prazo.
O que as empresas podem fazer para reduzir o web scraping em seus sites?
Para minimizar os impactos do web scraping malicioso, é importante adotar controles técnicos e boas práticas de segurança capazes de dificultar a coleta automatizada de dados e reduzir seus riscos. Entre as principais medidas estão:
Bloqueio de endereços IP
A maioria dos provedores de serviços em nuvem permite monitorar os endereços IP que acessam um site. Dessa forma, é possível identificar volumes incomuns de tráfego originados de um mesmo IP - comportamento típico de bots e scrapers - e bloqueá-los.
No entanto, essa proteção pode ser contornada quando os bots utilizam proxies ou VPNs para alterar seus endereços IP. Embora isso exija maior sofisticação técnica, é uma estratégia frequentemente empregada por cibercriminosos.
Configuração correta do arquivo robots.txt
Grande parte dos sites possui um arquivo chamado robots.txt, que informa a mecanismos de busca, como Google e Bing, quais áreas do site podem ou não ser acessadas para indexação.
Esse arquivo também pode ser utilizado para restringir o acesso de scrapers a determinados diretórios e recursos. Embora não impeça a atuação de agentes maliciosos que ignorem suas regras, ele ajuda a controlar o acesso de robôs legítimos.
Filtragem de requisições pelo User-Agent
Sempre que um usuário acessa uma página, o navegador envia uma requisição ao servidor acompanhada de informações como o endereço IP e o User-Agent, identificador que informa detalhes sobre o dispositivo, navegador, sistema operacional e outros dados do ambiente utilizado.
Com base nessas informações, muitos provedores de nuvem permitem criar regras para restringir ou bloquear acessos suspeitos, limitando requisições originadas de determinados navegadores, versões de software, sistemas operacionais ou agentes automatizados identificados.
Uso de CAPTCHA
O CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart) é um mecanismo de segurança que verifica se quem está acessando um site é uma pessoa ou um programa automatizado.
Ao exigir essa validação, torna-se mais difícil para scrapers coletarem grandes volumes de informações de forma rápida e automatizada.
Uso de honeypots
Os honeypots são ambientes ou serviços falsos criados para atrair cibercriminosos. Quando um atacante interage com esses recursos, suas ações são monitoradas e analisadas, permitindo identificar técnicas, ferramentas e origens dos ataques.
Essas informações ajudam as equipes de segurança a fortalecer seus sistemas reais e desenvolver mecanismos mais eficazes para detectar e bloquear scrapers maliciosos.
Higiene digital e conscientização
Boas práticas de higiene digital também desempenham um papel importante na redução dos riscos. As organizações devem publicar apenas as informações estritamente necessárias em seus sites e limitar a exposição de dados como nomes de colaboradores, telefones, endereços de e-mail e ramais.
Além disso, promover a conscientização dos colaboradores é fundamental para que todos compreendam os riscos relacionados à divulgação de informações na internet e adotem práticas seguras no uso e na publicação de dados, reduzindo as oportunidades de exploração por cibercriminosos.
Considerações finais
O web scraping pode ser uma ferramenta importante para as empresas aprimorarem sua proposta de valor e oferecerem melhores experiências aos clientes. No entanto, dependendo da forma como é utilizado e de sua finalidade, essa prática pode ser considerada legal ou ilegal.
Quando uma organização deixa de adotar medidas adequadas de segurança e boas práticas para proteger seus dados, conteúdos, recursos e propriedade intelectual contra agentes maliciosos, essas informações podem ser exploradas em fraudes cada vez mais sofisticadas. Além de aumentar os riscos de segurança, esse cenário pode comprometer a confiança dos usuários e gerar prejuízos financeiros significativos.
Mesmo quando o web scraping é realizado de forma legítima, as empresas precisam estar atentas às exigências legais, às obrigações relacionadas à proteção de dados e aos direitos autorais. Também é essencial manter controles editoriais rigorosos e uma governança adequada sobre o conteúdo disponibilizado na internet.
Perguntas frequentes (FAQ)
O que é web scraping?
Web scraping é um termo amplo que descreve diferentes técnicas de extração automatizada de dados de sites públicos na internet.
O que é web content scraping?
O web scraping é uma modalidade de web scraping voltada especificamente para a coleta automatizada de conteúdos publicados em sites ou redes sociais, como textos, imagens, preços e outras informações, geralmente sem autorização. Diferentemente dos mecanismos de busca, que apenas indexam páginas, os scrapers copiam esse conteúdo para reutilizá-lo, republicá-lo ou explorá-lo em outros contextos.
Web scraping e web scraping são a mesma coisa?
Não. O web scraping é um tipo de web scraping.
Enquanto o web scraping engloba a extração automatizada de qualquer tipo de dado disponível em um site, o web scraping refere-se especificamente à coleta de conteúdos publicados, como artigos, imagens, listas de produtos e preços, normalmente para reutilização sem autorização.
Web scraping é ilegal?
Não necessariamente. O web scraping, por si só, não é ilegal. No entanto, por ser uma atividade geralmente automatizada, ela pode infringir leis quando envolve a reprodução de conteúdo protegido por direitos autorais, a coleta de dados pessoais ou o descumprimento dos termos de uso de um site.
Em outras palavras, o fato de um conteúdo estar disponível publicamente não significa que ele possa ser livremente coletado, reutilizado ou redistribuído.
Web scraping é ilegal?
Depende. Assim como acontece com o web scraping, a prática pode ser considerada ilegal quando envolve a cópia de conteúdo protegido por direitos autorais, a coleta de dados pessoais ou o descumprimento das políticas de uso de um site.
Esses riscos se tornam ainda maiores quando o conteúdo extraído é utilizado para treinar modelos de inteligência artificial generativa ou para produzir novos conteúdos automaticamente, sem revisão editorial adequada para evitar plágio ou outras violações legais.
Quais são exemplos de web content scraping?
Alguns exemplos incluem:
- Um concorrente que copia automaticamente todo o catálogo de produtos e preços de uma empresa para oferecer valores menores.
- Um site que republica integralmente artigos de outro portal sem autorização.
- Um bot que coleta nomes e endereços de e-mail de colaboradores para criar listas utilizadas em campanhas de phishing.
Como saber se meu site está sendo alvo de scraping?
Alguns sinais podem indicar atividade de scraping:
- Picos incomuns de tráfego vindos do mesmo endereço IP;
- Requisições muito mais rápidas do que o comportamento normal de um usuário;
- User-Agents ausentes ou incomuns;
- Acessos sequenciais a páginas em uma ordem pouco natural;
- Aumento repentino no consumo de largura de banda.
A análise de logs, o monitoramento de tráfego e ferramentas de gerenciamento de bots ajudam a identificar esse tipo de comportamento.
Como impedir o web content scraping?
Não existe uma solução única capaz de impedir completamente o scraping. A estratégia mais eficaz é combinar diferentes camadas de proteção, como:
- Monitoramento e limitação de requisições (rate limiting);
- Bloqueio de IPs e User-Agents suspeitos;
- Uso de CAPTCHAs em áreas sensíveis;
- Implementação de honeypots;
- Utilização de um Web Application Firewall (WAF) e soluções de gerenciamento de bots;
- Publicação apenas das informações realmente necessárias.
Vale lembrar que o arquivo robots.txt serve apenas como orientação para robôs legítimos e não impede a atuação de scrapers maliciosos.
Como reduzir o web scraping no meu site?
Além das medidas anteriores, recomenda-se adotar uma estratégia em múltiplas camadas, incluindo:
- Configuração adequada do robots.txt;
- Proteção por WAF;
- Limitação de taxa de acesso (rate limiting);
- Uso de CAPTCHAs;
- Monitoramento contínuo de tráfego suspeito;
- Restrição do acesso a conteúdos mais valiosos por meio de autenticação ou paywalls, quando aplicável.
Eliminar totalmente o scraping costuma ser inviável e exigir investimentos elevados. O mais importante é reduzir significativamente sua eficácia.
Por onde começar?
O primeiro passo é avaliar quais conteúdos e dados geram maior valor para o negócio e quais representam maior risco caso sejam coletados por terceiros.
Com base nessa análise, priorize a implementação de controles para proteger os ativos mais críticos, reduzindo a atuação de scrapers automatizados e de rastreadores utilizados por ferramentas de inteligência artificial. Uma estratégia baseada em risco permite equilibrar proteção, custos e impacto para os usuários legítimos.
