Fingerprint 注入

简介

tab.apply_fingerprint() 给浏览器一个新身份。它在第一次导航之前，覆盖 fingerprinting 脚本读取的信号，User-Agent 和 Client Hints、navigator、WebGL 和 WebGPU、屏幕参数、字体、音频、权限、时区和 locale。你传入一个 profile；Pydoll 在浏览器自带 override 命令的地方就走那条路，只有在没有命令的地方才用加固过的 JavaScript。

先说清楚一个界限：这是身份替换，不是匿名。它不改变你的出口 IP，也不改变网络层 fingerprint，而且一个不一致的 profile 比未经修改的浏览器更容易被检测。profile 必须匹配它所运行的机器和 IP。

这些都不是保证

每个站点读取它自己的那一部分信号，并按自己的方式权衡。一个最小 profile（User-Agent、locale、时区与 host 和 IP 匹配）单靠自己就能通过许多目标，而一处微小的残留不一致可能根本不会被读到。从简单开始，对着真实站点测试，只在测量表明某个具体信号就是拦住你的原因时才添加字段。

你将学到

如何应用一个 fingerprint
一个 profile 能设置什么
让 profile 保持一致的规则
如何使用你自己的 profile

快速开始

在第一次导航之前调用 apply_fingerprint()。只有 profile 中存在的字段会被覆盖；其余保持浏览器的真实值。

import asyncio

from pydoll.browser.chromium import Chrome

from examples.fingerprints import FINGERPRINTS

async def spoof_fingerprint():
    async with Chrome() as browser:
        tab = await browser.start()

        # 在第一次导航之前应用。
        await tab.apply_fingerprint(FINGERPRINTS['macos_m3_new_york'])

        await tab.go_to('https://abrahamjuliot.github.io/creepjs/')
        await asyncio.sleep(5)

asyncio.run(spoof_fingerprint())

FINGERPRINTS 从哪来

Pydoll 不附带 fingerprint profile。FINGERPRINTS 位于 pydoll 仓库的 examples/fingerprints.py，是 FingerprintConfig 结构（来自 pydoll.protocol.fingerprint.types 的一个 typed dict）的参考 profile。把这个文件复制到你的项目里，再把每个 profile 适配到你自己的机器和 IP。原样复用一个 profile 是一个共享签名，而不是伪装。

一个 profile 能设置什么

FingerprintConfig 是一个 typed dict；每个部分都是可选的，每一部分覆盖 fingerprinting 脚本会读取的一个面。

部分	设置
`user_agent`	User-Agent 字符串、`navigator.platform` / `vendor` / `appVersion`，以及 `Sec-CH-UA*` Client Hints（brand 及其顺序遵循 Chromium 自己针对该主版本的算法）
`client_hints`	User-Agent 字符串承载不了的高熵 hints：`platform_version`、`model`、`architecture`、`bitness`、`form_factors`
`locale`	`navigator.language(s)`、`Accept-Language` 首部和 `Intl` 的 locale
`timezone`、`geolocation`	`Intl` 时区、`Date`，以及 Geolocation API
`screen`	`screen.*`、`devicePixelRatio`、窗口和视口尺寸
`hardware`	`hardwareConcurrency`、`deviceMemory`、`maxTouchPoints`（触摸 profile 会启用触摸事件）
`permissions`	`navigator.permissions.query()` 的状态，与 `Notification.permission` 保持一致
`media_features`	`color-gamut`、`prefers-color-scheme` 以及 Chrome 能模拟的其他 CSS 媒体特性
`webgl`	vendor 和 renderer 字符串、WebGL 和 WebGL2 的 limits、扩展、shader 精度
`webgpu`	真实 adapter 的 `adapter.info`、limits 和 features
`media_devices`、`speech`、`audio`、`network_connection`、`fonts`、`webrtc_ip_policy`	媒体设备数量、语音合成的 voices、音频设备能力、`navigator.connection`、本地字体、WebRTC 的 ICE 策略

完整的字段列表，连同接受的值和每个部分的示例，在 pydoll/protocol/fingerprint/types.py 的 docstring 里。

让一个 profile 通过

一个 profile 能通过，是因为它和运行它的机器与 IP 相符。这些规则本质上都是同一条规则：每一层都要一致。

让 profile 的 OS 匹配你的 host OS

内核和 OS 的文本渲染，会在任何 override 都触及不到的层里暴露真实的 OS。在 macOS 上跑 macOS profile，在 Windows 上跑 Windows profile。转发代理会从代理的内核重新发起连接，所以 Windows profile 这时就需要一个跑在 Windows 上的代理。

让 Chrome 版本匹配你的二进制

TLS 握手和 JavaScript 引擎会报告二进制的真实版本；User-Agent 是 apply_fingerprint() 唯一改动的部分。读出二进制的版本，把 profile 的主版本号与之保持一致，并在每次 Chrome 升级时更新。

version = await browser.get_version()
print(version['product'])  # 例如 'Chrome/152.0.7977.83'

让 locale 和时区匹配你的出口 IP

Accept-Language、navigator.languages、时区和地理位置会和 IP 所在国家做交叉核对。一个 US profile 在巴西 IP 后面，会让一次普通的 Google 搜索返回 captcha；改成巴西的 locale、和 IP 相符，就在不做任何其他改动的情况下解除了拦截。

Google 返回一个 captcha，因为注入的 fingerprint 的 US locale 与巴西出口 IP 矛盾

_{US locale 配巴西 IP：Google 返回一个 captcha。}

让 GPU 和字体匹配 host

webgl 和 webgpu 部分改变的是浏览器报告的 GPU 信息；GPU 画出来的东西保持真实。声称机器里实际存在的那个 GPU 系列，并从同一类别的真实设备上捕获 limits 和 features，而不是靠猜。fonts 部分覆盖的是 JavaScript 的字体探测；布局引擎测量的是真正安装的字体，所以要恰好列出已安装的字体。

钉住 User-Agent 承载不了的 Client Hints

User-Agent 字符串是冻结的（Mac OS X 10_15_7、Android 10; K）；真实 Chrome 在 Client Hints 里报告真实的 OS 版本、设备型号和形态。解析器会填入合理的默认值；设置 client_hints，把它钉在一台真实设备上读到的值。

fingerprint = FingerprintConfig(
    user_agent=UA_WINDOWS,
    client_hints=ClientHintsFingerprint(platform_version='15.0.0'),
)

每个 browser context 一个 fingerprint

一个 browser context 持有一个身份。给同一个 context 再应用第二个不同的 fingerprint，会抛出 FingerprintContextConflict。把不同身份放到各自独立的 context 里跑。

ctx_id = await browser.create_browser_context()
tab_us = await browser.start()
tab_br = await browser.new_tab(browser_context_id=ctx_id)

await tab_us.apply_fingerprint(FINGERPRINTS['windows11_rtx3060_nyc'])
await tab_br.apply_fingerprint(FINGERPRINTS['android_s24_ultra_sao_paulo'])

见 Browser contexts。

还有几条小规则：在第一次导航之前应用 fingerprint；如果你设置了 --user-agent 选项，让它与 profile 的保持一致（不同的值会记录一条 warning 日志）；用一个干净的住宅 IP；优先使用 click(humanize=True) 和类人交互，因为输入是许多目标最看重的东西。

使用你自己的 profile

Pydoll 不生成也不附带 fingerprint。examples/fingerprints.py 里的 profile 是一份参考，说明一个 profile 需要怎样的一致性以及 FingerprintConfig 的结构，而不是一份可以原样部署的目录。一个 profile 必须匹配在用的 Chrome 二进制和出口 IP 的地理位置（locale、时区、地理定位）。一个被广泛复用的公开 profile，会变成共享签名，而不是伪装。

下一步

审计一个 fingerprint：读回一个信号，确认一个 profile 生效了。
Evasion techniques：User-Agent 一致性、WebRTC 泄漏防护，以及 Pydoll 免费给你的东西。
类人交互：行为层。