随着互联网和计算机技术的不断发展,学术型网站在现代科研中发挥着越来越大的作用,为研究者提供了很多便利。在学术型网站提供服务的同时需要保护网站中的学术资源不被非法获取,保障网站的安全运行。访问控制和反爬虫技术对于保障学术型网站正常安全地向研究者提供服务以及保护学术型网站的内容都很重要。因此,使用这两种技术设计系统保护学术型网站具有重要的现实意义。访问控制系统的主要作用是保护学术型网站中的学术资源和学术数据不被非法获取。该系统是以基于角色的访问控制模型为基础构建的,并向模型中添加了用户组以解决模型批量授权复杂的问题。此外,该系统可以根据访问主体或访问主体所属的用户组被授予的角色来判断是否允许该主体访问其想要访问的目标资源,同时还提供了角色分配规则。反爬虫系统主要是为了防范爬虫对学术型网站带来的危害,避免网站的内容被爬虫窃取以及保障网站的安全的运行。该系统是以启发式规则和机器学习组合的反爬虫方法为基础构建的。该方法结合了启发式规则实时识别爬虫和机器学习识别爬虫精确率高的优点。启发式规则根据主体请求的相关特征来实时识别爬虫。机器学习则是使用网站的访问日志来训练分类器,由分类器来识别启发式规则无法识别的隐藏爬虫。实验部分使用真实的数据集,来评估设计的系统,实验结果证明了访问控制系统的有效性以及反爬虫系统的准确性。此外,反爬虫系统使用的随机森林分类器识别爬虫的精确率达到了90.5%。